內容介紹
這段視頻討論了如何透過數據標註以及與如 Scale AI 及其姊妹公司相關的工作來賺錢。它強調，雖然從 Scale AI 獲得直接收益需要資格，但仍然有賺取相關任務的機會。講者解釋了自動化和人工數據標註之間的區別，強調人類輸入在提高 AI 模型質量結果中的重要性。觀眾被告知有如 Outlier 和 Remote Tasks 這樣的工作平台，提供根據任務難度和個人專長而有所不同的薪酬。視頻在最後鼓勵觀眾探索這些機會並找到最適合他們的方式，同時澄清如果不投入時間和努力，就不應期望有顯著的利潤。關鍵信息
- 要從Scale AI 賺錢，個人通常需要具備特定職位的資格，因為沒有這些資格就無法獲得直接支付。
- Scale AI 是一家成立於 2016 年的數據中心人工智慧公司，專門提供高質量的訓練數據，尤其是針對機器學習。
- 公司通常依賴 Scale AI 進行數據註釋和標記，以建立他們的人工智能系統，從而提高效率和盈利能力。
- Meta已經收購了Scale AI的重要股份，這表明該公司的可信度。
- 用戶可以探索與數據標註相關的工作機會，並通過像 Remote Tasks 和 Outlier 這樣的平台申請職位。
- 數據標註工作通常涉及不同複雜度的任務；較簡單的任務可能產生的收入低於較複雜的任務。
- 任務的報酬可能因技能水平和工作複雜性而有很大差異，有些職位的報酬甚至可達每小時60美元。
- 這個領域的參與者可以賺取額外的收入，但不應該期望一夜之間獲得可觀的財富。
- 成功的申請者將接受上崗培訓，並將通過像PayPal這樣的方法按週支付工資。
- 了解不同類別，如歷史或編程，可能會在獲得薪水更高的數據註釋任務中提供優勢。
時間軸分析
內容關鍵字
Scale AI
Scale AI 是一家成立於 2016 年的數據中心人工智能公司，專門提供高質量的訓練數據、標註和標籤，用於機器學習。它為企業提供機會，使其能夠利用其服務建立自己的 AI 模型。
工作機會
該腳本討論了與 Scale AI 相關公司的可用工作機會。用戶被鼓勵查看 Scale AI 網站上的職業部分，以了解開放的職位，並考慮他們的資格。
數據標註
數據標註被強調為人類在人工智慧訓練中執行的一項重要功能，提供各種簡單的任務以賺取收入。這段腳本突顯了自動標註與人工標註之間的差異，指出人工標註通常質量較高。
遠程任務
Remote Tasks被介紹為一個平台，讓用戶可以完成簡單的任務以獲得報酬，並提供用戶培訓。它使個人能夠通過執行數據標註工作來賺取金錢。
異常值
Outlier被呈現為另一個在Scale AI旗下運作的平台，為擁有特定領域專業知識的人提供更高的報酬（每小時最高可達60美元）。
姐妹公司
這段視頻討論了Scale AI的姐妹公司，暗示了多樣的工作選擇。它鼓勵觀眾探索數據標註的角色，並要求在各個學術領域具備特定的知識。
支付系統
這些平台所使用的支付系統包括通過 PayPal 或自動提款機的每週支付選項，並且不同任務難度所帶來的收入潛力也得到了說明。
獲利機會
這段影片描述了個人如何通過各種平台將自己的技能變現，包括數據標註和其他不需要專業知識但需具備相關知識的人工智慧相關機會。
相關問題與答案
Scale AI是什麼？
Scale AI是一家以數據為中心的人工智能公司，成立於2016年，專注於為人工智能模型提供高質量的訓練數據。
如何透過 Scale AI 賺錢？
您無法直接從 Scale AI 獲得金錢，除非您符合他們的職缺資格，但您可以與與 Scale AI 相關的公司合作，進行數據註釋和標記等工作。
與Scale AI相關的工作機會有哪些？
您可以在像 Outlier 和 Remote Tasks 的平台上找到數據標註和標籤的工作機會，這些平台與 Scale AI 合作。
這些工作能賺很多錢嗎？
這些工作不會讓你成為百萬富翁，因為它們通常提供的報酬相對較少，且根據任務的複雜性而有所變化。
如何申請數據標註工作？
您可以透過造訪像 remotasks.com 這樣的網站來申請數據標註工作，並註冊以便獲得需要完成的任務。
要在數據標註領域工作，我需要哪些技能或知識？
你不需要成為專家，但在特定領域如歷史、編程或數學方面有一些知識會是有益的。
這些工作的付款是如何運作的？
這些工作的報酬通常是通過 PayPal 或其他方式支付，並且取決於你完成任務的複雜性。
自動數據標記和人工數據標記之間有什麼區別？
是的，人類數據標記往往提供比自動化方法更高質量的結果，特別是對於複雜任務。
我應該在工作量方面期待什麼？
預計一開始會從較簡單的任務開始，再轉向更複雜的任務，後者通常報酬較高。
任何人都可以參加這些工作機會嗎？
是的，這些工作可以由任何願意學習並完成所需任務的人來做。
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