Новая газета - existo.ru

Так я заработал свои первые деньги. Как вы заработали свои первые деньги? — вопросы от читателей Т—Ж

Это кардинально меняет расклад сил всего рынка стартапов машинного обучения и позволяет небольшим компаниям конкурировать с гигантами в так я заработал свои первые деньги работы с большими данными.

  • Новая газета - existo.ru
  • Опрос: А вы как заработали первые деньги?
  • Как легко заработать деньги с мобильного
  • Но так ли хорошо рано начинать трудиться?
  • Как вы заработали свои первые деньги?
  • Развитие опционов
  • Программы заработка в интернете без вложений

Я начал искать информацию о статистике DeepL. У Google за год было миллионов пользователей ежемесячно.

Как вы заработали свои первые деньги?

У DeepL — 50 миллионов статья от 12 декабря Я задумался. Если DeepL командой в 20 человек победил Google, имея в году машину в 5 petaFlops, а сейчас можно дешево арендовать машину в 2 petaFlops и купить качественные датасеты, насколько будет сложно добиться качества Google?

Lingvanex Control Panel Чтобы быстро разбираться с задачами перевода и не запускать тесты из консоли, был сделан Dashboard, который позволял делать все задачи, начиная от подготовки и фильтрации данных до деплоя тестов перевода на Production. На картинке ниже: cправа — список задач и GPU-серверов, на которых идет тренировка моделей. По центру — параметры нейронной сети, а снизу — датасеты, которые пойдут на тренировку.

Работа над новым языком начиналась с подготовки датасета. Мы брали их из открытых источников типа Wikipedia, заседания Европарламента, Paracrawl, Tatoeba и др. Чтобы получить среднее качество перевода, достаточно 5 миллионов переведенных строк.

На самом деле всё было не. Понадобилось шесть лет. Пришлось заработать полмиллиона, затем полностью его потерять и не только. На самом деле и это было не. Целая жизнь.

Датасеты представляют собой строки текста, переведенного c одного языка. Потом токенизатор разделяет текст на токены и создает из них словари, отсортированные по частоте встречания токена. Токеном могут быть как единичные символы, слоги, так и целые слова.

После того как загрузили датасеты в БД, в них оказалось очень много слов с ошибками или с некачественным переводом.

✅КАК Я РЕШИЛ ЗАРАБОТАТЬ ДЕНЕГ В ЯНДЕХ ЭФИРЕ И ЧТО МЕНЯ ОЖИДАЛО

Чтобы добиться нейросети и трейдинг качества, их нужно сильно фильтровать. Также можно купить уже качественные отфильтрованные датасеты. Когда язык развернут на API, нужно установить для него список доступных функций распознавание голоса, синтез речи, распознавание картинки, парсер файла, сайта и др.

На пути к своему переводчику

Для работы функций используется стороннее API часть opensource — часть third-parties. Потом это все разворачивается на API. Со временем был добавлен кеш. Продолжаем работу Весь год я потратил на решение проблемы качественного перевода на основных европейских языках.

Думал, что ещё полгода — и всё получится. Я был очень ограничен в ресурсах, задачами по Data Science занималось всего 2 человека. Нужно было двигаться. Казалось, что решение проблемы в чем-то простом.

Но светлый момент всё не наступал, я не был доволен качеством перевода. Запуская этот проект в одиночку и без инвестиций, я понял, сколько управленческих ошибок совершил. Но решение принято — идти до конца! Все бросились тренировать нейронные сети на базе этой Трансформер-модели и стали переходить на Python Tensorflow вместо старой Lua Torch Я решил тоже попробовать.

Также мы взяли новый токенизатор, сделали препоцессинг текста, по-другому стали фильтровать и размечать данные, иначе обрабатывать текст после перевода, чтобы исправлять ошибки. Сработало правило 10 тысяч часов: было много шажков к цели, и в определённый момент я понял, что качество перевода уже достаточно для того чтобы использовать его в API для собственных приложений.

Потом мы начали подключать различные инструменты, которые позволяли и дальше улучшать качество перевода: определитель именованных сущностей, транслитерацию, тематические словари, систему исправления ошибок в словах. За 5 месяцев этой работы качество переводов на некоторых языках стало значительно лучше и люди начали меньше жаловаться. Это был переломный момент.

так я заработал свои первые деньги бинарные опционы с центовым счётом

Ты уже можешь продать программу, и из-за того что у тебя есть свое API для перевода, можно сильно сократить расходы. Можно наращивать продажи или количество пользователей, ведь расходы будут только на сервера. Для обучения нейронной сети нужен был хороший компьютер.

так я заработал свои первые деньги стратегия бинарные опционы точная

Но мы экономили. Сначала мы арендовали 20 обычных компьютеров с одной GTX и одновременно запускали на них 20 простых тестов через Lingvanex Control Panel.

ВОЗМОЖНОСТИ

На каждый тест уходило по неделе, это было долго. Чтобы добиться лучшего качества, нужно было запускать с другими параметрами, которые требовали больше ресурсов.

так я заработал свои первые деньги кто реально заработал на бинарных опционах отзывы

Требовалось облако и больше видеокарт на одной машине. Он быстрый, но очень дорогой. В то время было очень мало вариантов аренды мощных GPU сервероров. Пришлось отказаться от этой идеи и искать варианты дешевле.

Знания vs скилы

Может, попробовать собрать свой? Обзвон компаний заканчивался тем, так я заработал свои первые деньги мы сами должны были прислать детальную конфигурацию, а они его соберут. Попытались заказать в Москве — наткнулись на какую-то подозрительную фирму.

Сайт был качественный, отдел продаж — в теме. Но банковский перевод они не принимали, и единственным вариантом оплаты был скинуть деньги на карту их бухгалтеру. Стали совещаться с командой и решили, что можно самостоятельно собрать компьютер из нескольких мощных GPU и ценой до 10 тысяч долларов, который будет решать наши задачи и окупится за месяц.

Комплектующие буквально скребли по сусекам: звонили в Москву, что-то заказывали в Китае, что-то в Амстердаме. Через месяц все было готово. В начале у себя дома я наконец-таки собрал этот компьютер и начал проводить много тестов, не беспокоясь, что нужно платить за аренду. Но я не понимал этот язык и на ночь поставил тренироваться модель англо-русского переводчика, чтобы понять, в какой точке нахожусь. Компьютер всю ночь гудел и жарил, спать было невозможно.

Нужно было следить, чтобы не было ошибок в консоли, так как периодически все зависало. Утром я запустил тест на перевод предложений с длинами от 1 до слов и увидел, что получился хороший перевод, в том числе на длинных строках.

Опрос: А вы как заработали первые деньги?

Эта ночь изменила всё. Я увидел свет в конце тоннеля, что все же можно когда-нибудь добиться хорошего качества перевода. Улучшаем качество приложений Заработав деньги на iOS переводчике с одной кнопкой и одной функцией, я решил улучшить его качество, а также сделать версию для Android, Mac OS, Windows Desktop.

Надеялся, что когда у меня будет свое API, я закончу разработку приложений и зайду на другие рынки. За то время, когда я решал задачу своего API, конкуренты ушли намного. Нужны были какие-то функции, ради которых будут скачивать именно мой переводчик. Первое, что я решил сделать, это голосовой перевод для мобильных приложений без доступа в интернет. Это было личной проблемой. Например, Вы едете в Германию, скачиваете только немецкий пакет на телефон мб и получаете перевод с английского на немецкий и обратно.

На самом деле, проблема интернета в зарубежных странах стоит остро. Wifi либо нет, либо он запаролен или просто медленный, в итоге им невозможно пользоваться.

Хотя качественных приложений переводчиков, которые работают только через интернет, используя API Google, даже в году были тысячи. Так как с Lua Torch -версией OpenNMT у многих были проблемы ввиду не очень широкой распространенности языка, основатели перенесли логику скрипта translate.

На Lua-версии можно было тренировать модели, на C-версии запускать. К маю года это уже можно было хоть как-то использовать за основу production для приложений.

Мы портировали CTranslate для работы под приложения и выложили все это в opensource. Вот ссылка на эту ветку: github.

Как сколотить $ 1000000: Хардкорный способ

Нужно было понять, как сделать офлайн модели небольшого размера и нормального качества для работы в телефонах и компьютерах. Первые версии моделей для перевода занимали в оперативной памяти телефона 2GB, что абсолютно никуда не годилось.

так я заработал свои первые деньги самые популярные способы заработка в интернет

Я нашел ребят в Испании с хорошим опытом в области проектов по машинному переводу. Размер нужно было уменьшать таким образом, чтобы в определенный размер словаря к примеру, 30 тыс слов вложить как можно больше вариантов по переводу слов разных длин и тематик. Позже результат наших исследований был выложен в открытый доступ и представлен так я заработал свои первые деньги Европейской ассоциации машинного перевода в г.

Аликанте Испания в мае года, а один из членов команды защитил по ней PhD.

Как все начиналось

Офлайн перевод на нейронках для телефонов был готов уже в марте года, и можно было сделать его на все остальные языки до лета. Но по договору я не мог получить исходники и используемые для этого инструменты, чтобы сделать офлайн переводчик на других языках. Нужно было внимательно читать договор. В одиночку я не мог быстро воспроизвести результаты на другие языки. Пришлось приостановить эту функцию.

"Я могу, я сам, я взрослый"

Спустя год я вернулся к ней и доделал. Помимо перевода текста, голоса и картинок, было решено добавить перевод телефонных звонков с транскрипцией, которой не было у конкурентов.

Был расчет на то, что люди часто звонят в поддержку или по вопросам бизнеса в разные страны, причем на мобильный или стационарный телефон. Тому, кому адресуется звонок, не нужно устанавливать приложение. Эта функция потребовала много времени и затрат, поэтому позже было решено вынести ее в отдельное от основного приложение. Так появился Phone Call Translator. У приложений для перевода была одна проблема — ими пользуются не каждый день.

Не так много в жизни ситуаций, когда нужно переводить ежедневно. А вот если изучаешь язык, использование переводчика становится частым. Для изучения языков мы создали функцию карточек, когда слова добавляются в закладки на сайте через расширение для браузера или в субтитрах к фильму, а потом происходит закрепление знаний с помощью мобильного приложения чат-бота или приложения для умной колонки, которая будет проверять выбранные слова.

Все приложения Lingvanex связаны между собой единым аккаунтом, поэтому можно начать переводить на мобильном приложении и продолжить на компьютере. Также добавили голосовые чаты с переводом. Это будет полезно для туристических групп, когда гид может говорить на своем языке, а каждый из посетителей будет слушать в переводе.

И в конце — перевод больших файлов на телефоне или компьютере. Проект Backenster За 7 лет я получил 35 миллионов скачиваний без затрат на рекламу и заработал более 1 млн долларов.