6 reelle und innovative Möglichkeiten, mit maschinellem Lernen Geld zu verdienen
Wellen von ML/KI haben bereits immense Auswirkungen auf Branchen wie die Informationstechnologie (IT), Finanztechnologie (FinTech), Gesundheitstechnologie (HealthTech), Bildungstechnologie (EdTech) und andere. Die Unternehmen konzentrieren sich vermehrt auf den Wert von KI, gehen über die Testphase hinaus und konzentrieren sich darauf, ihre KI-Nutzung rasch auszuweiten.
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SEMrush prognostiziert, dass der weltweite Markt für künstliche Intelligenz bis 2025 einen Wert von 190,61 Milliarden Dollar haben wird. Folglich wird dies die Nachfrage nach ML/KI-spezifischen Skills erhöhen. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um mit dem maschinellen Lernen Geld zu verdienen. Sie können mit Unternehmen auf der ganzen Welt an faszinierenden Technologieinitiativen arbeiten, und Ihre Karriereoptionen können neue Sphären erreichen.
Grundlegende Kenntnisse der Technologie und der Programmiersprache können Ihnen den Einstieg in die ML- Branche erleichtern. Für den Anfang müssen Sie sich einer Programmiersprache annehmen, mit verschiedenen Frameworks arbeiten und in der Lage sein, verschiedene Codes zu schreiben, um Probleme zu lösen. Aber im Grunde genommen haben Sie KI als Rückrat und ML als Anwendungsteil.
Neben dem technischen Know-how ist es wichtig, die richtigen Leute zu erreichen. Ergänzen Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens durch konsequente Bemühungen, Ihre Online-Präsenz zu steigern. Denken Sie daran, in Online-Marketing zu investieren, eine kostenlose E-Commerce-Website einzurichten und sich auf Freiberuflerplattformen wie Fiverr oder Upwork zu registrieren, um so die Bemühungen um eine persönliche Markenbildung über soziale Medien zu beschleunigen.
Daran anschließend gibt es viele Möglichkeiten, das maschinelle Lernen zu erforschen und davon zu profitieren.
#1. Entwickeln Sie eine einfache KI-App
Verdienen Sie Geld, indem Sie eine KI-gesteuerte Anwendung für die Überwachung sozialer Medien, Chatbots, IoT-Apps usw. entwickeln. Dies kann eine kostenpflichtige App sein, bei der die Nutzer für den Zugang zu exklusiven Inhalten bezahlen. Die App-Verkäufe auf Android und iOS zusammengenommen werden im Jahr 2021 133 Milliarden Dollar betragen. Andere Schätzungen zeigen, dass Abo-Anwendungen mehr Umsatz generieren als andere Arten von In-App-Verkäufen.
Machen Sie diese Anwendungen auf mehreren Plattformen verfügbar (Desktop, Mobiltelefone, Tablets usw.), um ein größeres Publikum zu erreichen und das Leben der Nutzer zu verbessern. Sie können Open-Source-App-Entwicklungsplattformen wie Flutter wählen, um Kosten und Ressourcenabhängigkeiten zu minimieren. Nutzen Sie zum Beispiel Flippa, um Ihre App zu verkaufen, und Sie werden sofort Geld verdienen.
Versuchen Sie, sich eine bestimmte Marktnische zu erschließen, und nutzen Sie das Wissen über Publikumsdaten, um Apps zu entwickeln, mit denen sich in verschiedenen Bereichen Geld verdienen lässt.
#2. Werden Sie zum Experten auf dem Gebiet der ML Content Creation
Maschinelles Lernen ist ein relativ neues Studienfach, für das es nur sehr wenige Experten gibt. Es besteht eine große Lücke zwischen Angebot und Nachfrage nach KI-Experten. Bieten Sie daher Studenten und Fachleuten aus der Wirtschaft Nachhilfe an, wenn Sie über ausreichende Kenntnisse verfügen.
Nutzen Sie Online-Lernplattformen wie Coursera und Udemy, um Ihre Kurse zu erstellen und kostenpflichtig anzubieten. Alternativ können Sie einen eigenen YouTube-Kanal starten oder einen Kurs entwickeln, um die Öffentlichkeit über diese Technologie zu informieren. Sie können auch Webinare durchführen und Enthusiasten des maschinellen Lernens, gegen eine Gebühr, praktisches Wissen vermitteln.
#3. Üben Sie freiberufliche ML-Jobs aus
Eine weitere Möglichkeit, Ihre ML-Kenntnisse zu nutzen, besteht darin, Geld für Ihr Fachwissen zu verdienen, indem Sie freiberufliche Aufträge annehmen.
Toptal beispielsweise bietet die qualifiziertesten freiberuflichen Programmierer für maschinelles Lernen, und die qualifiziertesten Unternehmen die sie einstellen möchten. Einstellende Unternehmen können Stundensätze, Qualität, Erfahrung und Fachwissen der Entwickler überprüfen.
Um einen Vertrag als Freiberufler bei Toptal zu erhalten, müssen Sie einige Tests bestehen. Aber wenn Sie diese bestanden haben, haben Sie die Chance auf einen gut bezahlten Vertrag, wenn Sie von einem Top-Unternehmen wegen Ihres Fachwissens angeworben werden.
Eine weitere Möglichkeit, als Freiberufler mit KI Geld zu verdienen, besteht darin, sich bei clickworker als sogenannter „Clickworker“ anzumelden. Auf unserer Online-Plattform können Sie Jobs annehmen, um Trainingsdaten für die KI zu generieren, z. B. indem Sie verschiedenen Fotos, Selfies, oder kurze Videos und Sprachaufnahmen erstellen.
Der Vorteil bei solchen Jobs ist, dass man für die Unterstützung und Verbesserung der KI-Systeme keine Programmierkenntnisse benötigt.
Viele Unternehmen nutzen soziale Medien, um ihr Wachstum voranzutreiben, indem sie lernen Kundenanforderungen zu verstehen und sie dadurch besser kennenlernen. Sogar Social-Media-Plattformen nutzen maschinelles Lernen, um das Nutzererlebnis zu verbessern.
Einer der vielen Vorteile der künstlichen Intelligenz in den sozialen Medien ist ein maßgeschneiderter Newsfeed, der den Geschmack der Nutzer trifft. Dementsprechend zeigt die Plattform Anzeigen an, die eine höhere Chance auf Konversion haben. ML kann das Nutzerverhalten analysieren, um die beste Vorgehensweise unter Berücksichtigung der Interessen, der Karriere und der Natur des Nutzers zu bestimmen.
Sogar Pinterest bietet mithilfe von Machine Vision Empfehlungen an, die auf den Pins basieren die den Nutzern gefallen, um so Dinge in Fotos mit Hilfe von Computer Vision zu identifizieren. Diese ML-Anwendung sammelt nützliche Daten aus Videos und Fotos. Sie identifiziert die Pins auf Fotos und gibt Empfehlungen für verwandte Pins, die auf einen bestimmten Nutzer zugeschnitten sind.
Dies ist nützlich für Unternehmen, die ihre Produkte auf Pinterest bewerben möchten. Wenn sie Pinterest-Experten an Bord nehmen, schätzen sie Ihre Empfehlungen. Sie können ihrem Unternehmen helfen, Pins so zu charakterisieren, dass sie durchsuchbar sind (mit einem guten Verständnis für relevante Schlüsselwörter). Je bequemer es ist, einen Pin zu suchen, desto mehr Menschen werden die Pins des Unternehmens besuchen, was zu mehr Umsatz führt.
#5. Generieren Sie umfangreiche Daten aus der künstlichen Intelligenz
Eine weitere Möglichkeit, mit ML Geld zu verdienen, ist das Anbieten von KI-gesteuerten Daten. Unternehmen benötigen Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung, und da maschinelles Lernen problemlos große Datenmengen produzieren kann, sollten Sie versuchen, diese zu extrahieren und zu verkaufen.
KI funktioniert wie ein menschliches Gehirn. Sie kann audiovisuelle Elemente verstehen und sich auch an neue Erkenntnisse anpassen. Ein KI-System speist sich aus vergleichbaren Lern- und dynamischen Daten, die von verschiedenen Medien – Text, Audio und Video – bereitgestellt werden.
Der Zugang zu solchen Daten ist teuer, aber Sie können sie zu Geld machen, indem Sie sie an Forschungsstiftungen und Wissensunternehmen verkaufen. Möglicherweise müssen Sie die Dienste von Agenturen in Anspruch nehmen, um Datenschutz, Sicherheit, Rechenschaftspflicht, Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, wenn Sie diese Daten gegen eine Gebühr veräußern.
#6. Finanz-Apps und prädiktive Analysen
Ihre ML-Expertise und Ihr Wissen können Ihnen helfen, an der Börse Geld zu verdienen, indem Sie die Gewinnchancen erhöhen. Mithilfe des maschinellen Lernens lässt sich vorhersagen, wann eine bestimmte Aktie gekauft oder verkauft werden sollte, oder sogar, wann eine Wette bei einem Sportereignis gewinnt.
Sie können von Online-Wettern und Börsenanlegern Geld verlangen, wenn Sie eine Erfolgsbilanz von zuverlässigen Prognosen mit einer geringen Fehlermarge haben.
Üben Sie sich im Paper Trading, bevor Sie echtes Geld in etwas zu Kompliziertes investieren. Sie können Daten über eine API in Python abrufen. So können Sie beispielsweise Börsenprognosen auf der Grundlage historischer Handelszahlen erstellen und eine Abfrage zur Vorhersage künftiger Kauf-/Verkaufsaufrufe durchführen.
Conclusion
Das maschinelle Lernen zu verstehen ist ziemlich einfach, denn es gibt eine Vielzahl von Online-Kursen und angebotenen „masterclasses“ von Experten. Die Teilnahme an solchen Programmen hilft Ihnen, Ihr Wissen zu vertiefen und sich für die Branche fit zu machen.
Hier finden Sie einen vollständigen Überblick über die Geschichte des maschinellen Lernens, der Ihnen hilft, seine Ursprünge zu verstehen. Mit der Zeit sind die Anwendungsbereiche von ML enorm geworden. Daher kann der Erwerb von Schlüsselkompetenzen in diesem Gebiet in der kommenden Zeit eine Vielzahl von Möglichkeiten eröffnen. Sobald Sie von Ihrem Wissen überzeugt sind, können Sie mit einer der oben genannten Aktivitäten beginnen Ihr persönliches und finanzielles Wachstum voranzutreiben.
FAQs zu „Geld verdienen mit maschinellem Lernen“
Wie viel kann ich mit maschinellem Lernen verdienen?
Die Antwort auf diese Frage hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter Ihr Erfahrungsniveau, die Branche, in der Sie arbeiten, und die spezifischen Stellen, für die Sie sich bewerben. Fachleute für maschinelles Lernen können jedoch ein durchschnittliches Gehalt von 80.000 $ pro Jahr erwarten.
Welcher Job in der KI bietet das höchste Gehalt?
Es gibt keine endgültige Antwort auf diese Frage, da sie weitgehend von der Erfahrung, dem geografischen Standort und dem jeweiligen Unternehmen abhängt. Zu den bestbezahlten KI-Jobs gehören jedoch Positionen wie Data Scientists, Machine Learning Engineers und KI-Forscher.
Wie kann man mit maschinellem Lernen Geld verdienen?
Es gibt mehrere Möglichkeiten, mit maschinellem Lernen Geld zu verdienen. Eine davon ist die Entwicklung von Modellen, die an andere Unternehmen verkauft oder vermietet werden können. Eine andere Möglichkeit ist die Entwicklung von auf maschinellem Lernen basierenden Produkten, die an Verbraucher verkauft werden können. Schließlich können Unternehmen maschinelles Lernen nutzen, um ihre eigenen internen Prozesse zu verbessern und effizienter zu gestalten.
