Kuo skiriasi natūralios kalbos apdorojimas ir mašininis mokymasis?

Key Takeaways

• Mašininis mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimas (NLP) dažnai laikomi sinonimais, nes išpopuliarėjo dirbtinis intelektas, kuris generuoja natūralius tekstus naudodamas mašininio mokymosi modelius.
• Mašinų mokymasis apima algoritmų, naudojančių duomenų analizę, kūrimą, kad išmoktų modelius ir sukurtų prognozuoja savarankiškai, o NLP daugiausia dėmesio skiria žmogaus tekstų koregavimui, analizei ir sintezei. kalba.
• Tiek mašininis mokymasis, tiek NLP yra AI pogrupiai, tačiau jie skiriasi analizuojamų duomenų tipu. Mašinų mokymasis apima platesnį duomenų spektrą, o NLP specialiai naudoja tekstinius duomenis modeliams mokyti ir kalbiniams modeliams suprasti.

Normalu manyti, kad mašininis mokymasis (ML) ir natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra sinonimai, ypač dėl AI, kuris generuoja natūralius tekstus naudodamas mašininio mokymosi modelius, atsiradimą. Jei stebėjote naujausią AI siautulį, tikriausiai susidūrėte su produktais, kuriuose naudojamas ML ir NLP.

Nors jie neabejotinai yra susipynę, labai svarbu suprasti jų skirtumus ir tai, kaip jie harmoningai prisideda prie platesnio AI kraštovaizdžio.

Kas yra mašininis mokymasis?

Mašinų mokymasis yra AI sritis, apimanti algoritmų ir matematinių modelių, galinčių tobulėti analizuojant duomenis, kūrimą. Užuot pasikliavę aiškiomis, sunkiai užkoduotomis instrukcijomis, mašininio mokymosi sistemos naudoja duomenų srautus, kad išmoktų modelius ir savarankiškai priimtų prognozes ar sprendimus. Šie modeliai leidžia mašinoms prisitaikyti ir išspręsti konkrečias problemas nereikalaujant žmogaus vadovavimo.

Mašininio mokymosi programos pavyzdys yra kompiuterinis matymas, naudojamas savarankiškai važiuojančiose transporto priemonėse ir defektų aptikimo sistemose. Vaizdo atpažinimas yra dar vienas pavyzdys. Tai galite rasti daugelyje veido atpažinimo paieškos sistemos.

Natūralios kalbos apdorojimo supratimas

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra dirbtinio intelekto pogrupis, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas žmogaus tekstų ir kalbos koregavimui, analizei ir sintezei. NLP naudoja įvairius metodus, kad atskirus žodžius ir frazes paverstų nuoseklesniais sakiniais ir pastraipomis, kad būtų lengviau suprasti natūralią kalbą kompiuteriuose.

Praktiški visiems artimiausių NLP programų pavyzdžiai yra Alexa, Siri ir Google Assistant. Šie balso padėjėjai naudoja NLP ir mašininį mokymąsi, kad atpažintų, suprastų ir išverstų jūsų balsą ir pateiktų aiškius, žmonėms tinkamus atsakymus į jūsų užklausas.

NLP vs. ML: Ką jie turi bendro?

Galima daryti išvadą, kad mašininis mokymasis (ML) ir natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra AI pogrupiai. Abu procesai sprendimams priimti naudoja modelius ir algoritmus. Tačiau jie skiriasi analizuojamų duomenų tipu.

Mašinų mokymasis apima platesnį vaizdą ir apima viską, kas susiję su modelio atpažinimu struktūriniuose ir nestruktūriniuose duomenyse. Tai gali būti vaizdai, vaizdo įrašai, garso įrašai, skaitmeniniai duomenys, tekstai, nuorodos ar bet kokios kitos formos duomenys, kuriuos galite įsivaizduoti. NLP naudoja teksto duomenis tik mašininio mokymosi modeliams mokyti, kad suprastų kalbinius modelius, kad būtų galima apdoroti tekstą į kalbą arba kalbą iš kalbos į tekstą.

Nors pagrindinėse NLP užduotyse gali būti naudojami taisyklėmis pagrįsti metodai, dauguma NLP užduočių naudoja mašininį mokymąsi, kad būtų pasiektas pažangesnis kalbos apdorojimas ir supratimas. Pavyzdžiui, kai kurie paprasti pokalbių robotai naudoja taisyklėmis pagrįstą NLP tik be ML. Nors ML apima platesnius metodus, tokius kaip gilusis mokymasis, transformatoriai, žodžių įterpimas, sprendimų medžiai, dirbtiniais, konvoliuciniais ar pasikartojančiais neuroniniais tinklais ir daug daugiau, taip pat galite naudoti jų derinį NLP metodai.

Yra pažangesnė mašininio mokymosi taikymo natūralios kalbos apdorojime forma didelių kalbų modeliai (LLM) kaip GPT-3, su kuriuo vienaip ar kitaip turėjote susidurti. LLM yra mašininio mokymosi modeliai, naudojantys įvairius natūralios kalbos apdorojimo metodus, kad suprastų natūralius teksto modelius. Įdomus LLM atributas yra tai, kad jie naudoja aprašomuosius sakinius, kad sukurtų konkrečius rezultatus, įskaitant vaizdus, ​​vaizdo įrašus, garsą ir tekstus.

Mašininio mokymosi programos

Kaip minėta anksčiau, mašininis mokymasis turi daugybę programų.

• Kompiuterinis matymas: naudojamas aptikti gedimus ir autonomines transporto priemones.
• Vaizdo atpažinimas: pavyzdys yra „Apple“ veido ID atpažinimo sistema.
• Bioinformatika, skirta DNR modeliams analizuoti.
• Medicininė diagnozė.
• Produkto rekomendacija.
• Nuspėjamoji analizė.
• Rinkos segmentavimas, grupavimas ir analizė.

Tai tik keletas įprastų mašininio mokymosi programų, tačiau yra daug daugiau programų ir ateityje jų bus dar daugiau.

Natūralios kalbos apdorojimo taikymai

Nors natūralios kalbos apdorojimas (NLP) turi specifines programas, šiuolaikiniai realaus gyvenimo atvejai sukasi apie mašininį mokymąsi.

• Sakinio užbaigimas.
• Išmanieji padėjėjai, tokie kaip Alexa, Siri ir Google Assistant.
• NLP pagrįsti pokalbių robotai.
• El. pašto filtravimas ir šlamšto aptikimas.
• Kalbos vertimas.
• Sentimentų analizė ir teksto klasifikavimas.
• Teksto apibendrinimas.
• Teksto palyginimas: tai galite rasti gramatikos pagalbinėse programose, tokiose kaip „Grammarly“ ir dirbtinio intelekto valdomos teorinės žymėjimo schemos.
• Pavadinto objekto atpažinimas, skirtas informacijai iš tekstų išgauti.

Panašiai kaip mašininis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas turi daugybę dabartinių programų, tačiau ateityje jos labai išsiplės.

Mašininis mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimas yra tarpusavyje susiję

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) ir mašininis mokymasis (ML) turi daug bendro, o jų apdorojami duomenys skiriasi tik keliais skirtumais. Daugelis žmonių klaidingai mano, kad jie yra sinonimai, nes dauguma mašininio mokymosi produktų, kuriuos matome šiandien, naudoja generatyvius modelius. Jie vargu ar gali veikti be žmogaus įvesties per tekstines ar kalbos instrukcijas.