Как заработать на нейросетях

Содержание

Нейросети — взлом мозга или как на этом заработать.

Несмотря на возраст (относительно молодой ), я всегда с настороженностью отношусь к различного рода техническим новинкам. К ботам привыкала около года, пока не поняла как это удобно и практично. А когда получилось на них спихнуть всю рутинную работу, я решила во что бы то ни стало найти разработчика сего чуда и расцеловать его в обе щеки.

НО! Речь сейчас не об этом. У меня новый объект обожания и имя ему Нейросеть. Сейчас попробую подробно рассказать, чем меня зацепил этот вариант Искусственного Интеллекта и причет тут заработок вообще.

Нейросеть VS человека — кто победит как думаете?

Когда в мое пространство ворвалось слово «нейросеть» в первый раз, мозг его просто проигнорировал. Когда оно промелькнуло примерно в пятнадцатый раз, мне стало интересно. Википедия в этот раз не помогла – от слова совсем. Вместо того, чтобы внести ясность, она, напротив, создала в моей голове кучу вопросов. И вот когда я получила ответы на все свои вопросы, я поняла, что нейросеть это программа, которая работает по принципу человеческого мозга, ее легко обучить путем создания словесных команд.

КАК ЗАРАБОТАТЬ НА ИСКУСТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ? ПРОДАЕМ ЗНАНИЯ О НЕЙРОСЕТЯХ

Из любопытства я пошарила по интернету, нашла пару-тройку сервисов, где можно было посмотреть на нейросеть в действии и протестировать ее возможности. Занятие очень увлекательное, но для меня оно было бесполезным. До определенного момента.

Ничто в жизни не бывает случайным

Пару дней назад мне присылают на тестирование онлайн курс, автор которого обещает своим ученикам заработок в 170000 рублей в месяц, с помощью нейросетей. Полная скептического настроения я пошла изучать материал. Ну что там такого могло быть, что вытянуло бы доход на 170к? Очередной способ настроить воронку продаж используя Искусственный Интеллект?

Ан – нет! На поверку предложенный способ оказался вполне себе интересным занятием. Курс обучает пользователей созданию изображений с помощью нейросетей. Пользователь тщательно прописывает команду и получает сногсшибательный результат.

И самое главное знание, которое я вынесла из курса – команды. Нужно уметь их грамотно и правильно прописать.

Для чистоты эксперимента, я полезла в Гугл, нашла через поиск несколько нейросетей, в том числе на русском языке и попробовала самостоятельно прописать для нее команду. Результат убил. Такое барахло получилось, впрочем, я размещу его здесь.

Источник: dzen.ru

Заработок на нейросетях l CA$HCLUB

1) Самое первое, что придёт каждому в голову — фриланс, сейчас дизайнеры отходят на второй план, потому что на такую картину они потратят около недели и то не добьются такого качества.

Небольшой пример для вас, я создал логотип для одной зарубежной заказчицы за 30$. (5 минут потратил)

2) Фото-стоки (в основном это зарубежная тема), ибо люди там готовы платить за любые картинки, которые они вставляют в видео, на сайты или просто для дизайна.

Искусственный Интеллект — Как Заработать НА АВТОМАТЕ ? Готовая Схема Заработка (2023)

Вот вам пример, данная картина была создана нейросетью и продаётся за 250$ и её покупают! 5 покупок было совершено.

Возьмём другой фото-сток, вот ссылка на него https://www.shutterstock.com/ (самый популярный сайт, который пользуется очень большим спросом, особенно зарубежом)

Здесь человек покупает подписку (29 евро) и получает возможность купить 10 любых картинок, если он покупает вашу картину, то вы получаете до 50% комиссии сайта

3) Создания личного портфолио, реклама и продажа в своём блоге. Ещё одно направление, это создание своего блога.

Создаём блог, закидываем туда различные красивые картинки (которые мы сами сгенерировали), оформляем прайс-лист и выполняем заказы. Нейросети сейчас хайпят, поэтому если грамотно всё оформить, то можно получать неплохие суммы за месяц

Напоследок, хочу рассказать вам, что в нашем боте мы выложили подробный гайд о том, как генерировать красивые рисунки, полная инструкция по регистрации и продажи своих картинок

На изучение данного материала было потрачено более 4 дней, я ни в коем случае не призываю каждого к покупке, ибо всю информацию можно изучить самостоятельно на сторонних сервисах (Вы платите за информацию и потраченное время на это)

Для первых 10 покупателей идёт скидка 1000 вместо 2000Р

После покупки вы получаете:

— Подробный гайд по работе с нейросетью видеоурок и в текстовом виде

— Подробный мануал по работе с фото-стоком (как зарегистрироваться, как продавать, как получить первый заказ, как выбиться в топ)

— Инструкция, как выйти на доход 1000$/месяц

— Доступ к комьюнити, где мы обмениваемся своим опытом и подсказываем новичкам

Для покупки переходим в бота https://t.me/abuzerb_bot

Не забывайте подписываться на наш канал, чтобы не упускать крутые абузы и зарабатывать вместе с нами ❤️

Источник: teletype.in

Как работают нейронные сети и почему они стали приносить большие деньги

За последнее десятилетие компьютеры заметно улучшили свои возможности в области понимания окружающего мира. ПО для фототехники автоматически распознаёт лица людей. Смартфоны преобразуют речь в текст. Робомобили распознают объекты на дороге и избегают столкновения с ними.

В основе всех этих прорывов лежит технология работы искусственного интеллекта (ИИ) под названием глубокое обучение (ГО). ГО основывается на нейросетях (НС), структурах данных, вдохновлённых сетями, составленными из биологических нейронов. НС организуются послойно, и входы одного слоя соединены с выходами соседнего.

Специалисты по информатике экспериментируют с НС с 1950-х годов. Однако основы сегодняшней обширной индустрии ГО заложили два крупных прорыва – один произошёл в 1986 году, второй – в 2012. Прорыв 2012 года – революция ГО – была связана с открытием того, что использование НС с большим количеством слоёв позволит нам значительно улучшить их эффективность. Открытию способствовали растущие объёмы как данных, так и вычислительных мощностей.

В данной статье мы введём вас в мир НС. Мы объясним, что такое НС, как они работают и откуда взялись. И мы изучим, почему– несмотря на многие десятилетия предыдущих исследований – НС стали чем-то реально полезным только в 2012 году.

Нейросети появились ещё в 1950-х

Фрэнк Розенблатт работает над своим перцептроном – ранней моделью НС

Идея НС довольно старая – по крайней мере, по стандартам информатики. Ещё в 1957 году Фрэнк Розенблатт из Корнеллского университета опубликовал отчёт с описанием ранней концепции НС под названием перцептрон. В 1958 году при поддержке ВМФ США он создал примитивную систему, способную анализировать изображение 20х20 пикселей и распознавать простейшие геометрические фигуры.

Основной целью Розенблатта было не создание практической системы классификации изображений. Он пытался понять, как работает человеческий мозг, создавая вычислительные системы, организованные по его подобию. Однако эта концепция вызвала чрезмерный энтузиазм третьих лиц.

«Сегодня ВМФ США раскрыл миру зародыш электронного компьютера, который, как ожидается, сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать своё существование», — писали в The New York Times.

По сути, каждый нейрон в НС представляет собой просто математическую функцию. Каждый нейрон высчитывает взвешенную сумму входных данных – чем больше вес входа, тем сильнее эти входные данные влияют на выходные данные нейрона. Затем взвешенная сумма скармливается нелинейной функции «активации» – на этом шаге НС способны моделировать сложные нелинейные явления.

Способности ранних перцептронов, с которыми экспериментировал Розенблатт – и НС в общем – проистекают из их возможности «обучаться» на примерах. НС обучают через подстройку входных весов нейронов на основе результатов работы сети с входными данными, выбранными для примера. Если сеть правильно классифицирует изображение, веса, вносящие свой вклад в правильный ответ, увеличиваются, а другие уменьшаются. Если сеть ошибается, веса подстраиваются в другом направлении.

Такая процедура позволяла ранним НС «обучаться» способом, немного напоминающим поведение нервной системы человека. Шумиха вокруг этого подхода не умолкала в 1960-е. Однако затем влиятельная книга 1969 года за авторством специалистов по информатике Марвина Минского и Сеймура Паперта показала, что у этих ранних НС есть значительные ограничения.

У ранних НС Розенблатта было всего один-два обучаемых слоя. Минский и Паперт показали, что подобные НС математически неспособны моделировать сложные явления реального мира.

В принципе, более глубокие НС были более способными. Однако такие НС перенапрягли бы те жалкие вычислительные ресурсы, что были у компьютеров в те времена. Простейшие алгоритмы поиска восхождением к вершине, использовавшиеся в первых НС, не масштабировались для более глубоких НС.

В итоге НС растеряли всю поддержку в 1970-х и начале 1980-х – это была часть эры «зимы ИИ».

Прорывной алгоритм

Моя собственная нейросеть на основе «мягкого оборудования» считает, что вероятность присутствия на этой фотографии хот-дога равна 1. Мы разбогатеем!

Удача вновь повернулась лицом к НС благодаря знаменитой работе 1986 года, введшей в обиход концепцию обратного распространения – практический метод обучения НС.

Допустим, вы работаете программистом в воображаемой компании, производящей ПО, и вам дали поручение сделать приложение, определяющее, есть ли на изображении хот-дог. Вы начинаете работу со случайным образом инициализированной НС, принимающей на вход изображение, и выдающей на выход значение от 0 до 1 – где 1 означает «хот-дог», а 0 означает «не хот-дог».

Для обучения сети вы набираете тысячи изображений, под каждой из которых есть метка, обозначающая, есть ли на этом изображении хот-дог. Вы скармливаете ей первое изображение – и хот-дог на нём есть – в нейросеть. Она выдаёт выходное значение в 0,07, что означает «хот-дога нет». Это неправильный ответ; сеть должна была выдать ответ, близкий к 1.

Цель алгоритма обратного распространения – так подстроить входные веса, чтобы сеть выдавала более высокое значение в случае, если ей снова выдать это изображение – и, желательно, другие изображения, где есть хот-доги. Для этого алгоритм обратного распространения начинает с изучения входных нейронов слоя, являющегося выходным. У каждого значения есть переменная веса. Алгоритм обратного распространения подстраивает каждый вес в таком направлении, чтобы НС выдавала более высокое значение. Чем выше входное значение, тем больше увеличивается его вес.

Пока что я описываю простейший алгоритм восхождения к вершине, знакомый исследователям ещё в 1960-х. Прорыв обратного распространения стал следующим шагом: алгоритм использует частные производные для распределения «вины» за неверный выход среди входов нейронов. Алгоритм подсчитывает, как на окончательный выход нейрона будет влиять небольшое изменение каждого входного значения, и подвинет ли это изменение результат ближе к правильному ответу, или наоборот.

В итоге получается набор значений ошибок для каждого нейрона в предыдущем слое – по сути, сигнал, оценивающий, было ли значение каждого нейрона слишком большим или слишком малым. Затем алгоритм повторяет процесс подстройки для новых нейронов из второго [с конца] слоя. Он немного изменяет входные веса каждого нейрона, чтобы подтолкнуть сеть ближе к правильному ответу.

Затем алгоритм снова использует частные производные для расчёта того, как значение каждого входа предыдущего слоя повлияло на ошибки выхода этого слоя – и распространяет эти ошибки назад, на пред-предыдущий слой, где процесс снова повторяется.

Это просто упрощённая модель работы обратного распространения. Если вам нужны подробные математические детали, рекомендую книгу Майкла Нильсена по этой теме [и у нас есть её перевод / прим. перев.]. Для наших целей достаточно того, что обратное распространение радикально изменило диапазон обучаемых НС. Люди уже не были ограничены простыми сетями с одним-двумя слоями. Они могли создавать сети с пятью, десятью или пятидесятью слоями, и у этих сетей могла быть произвольно сложная внутренняя структура.

Изобретение обратного распространения запустило второй бум НС, начавший выдавать практические результаты. В 1998 году группа исследователей из AThttps://habr.com/ru/post/482258/» target=»_blank»]habr.com[/mask_link]