Hvad er forskellen mellem naturlig sprogbehandling og maskinlæring?

Nøgle takeaways

• Maskinlæring og naturlig sprogbehandling (NLP) ses ofte som synonyme på grund af fremkomsten af ​​AI, der genererer naturlige tekster ved hjælp af maskinlæringsmodeller.
• Maskinlæring involverer udvikling af algoritmer, der bruger dataanalyse til at lære mønstre og lave forudsigelser autonomt, mens NLP fokuserer på at finjustere, analysere og syntetisere menneskelige tekster og tale.
• Både maskinlæring og NLP er delmængder af AI, men de adskiller sig i den type data, de analyserer. Maskinlæring dækker et bredere udvalg af data, mens NLP specifikt bruger tekstdata til at træne modeller og forstå sproglige mønstre.

Det er normalt at tro, at maskinlæring (ML) og naturlig sprogbehandling (NLP) er synonyme, især med fremkomsten af ​​AI, der genererer naturlige tekster ved hjælp af maskinlæringsmodeller. Hvis du har fulgt det seneste AI-vanvid, har du sandsynligvis stødt på produkter, der bruger ML og NLP.

Selvom de utvivlsomt er sammenflettet, er det vigtigt at forstå deres skel, og hvordan de harmonisk bidrager til det bredere AI-landskab.

Hvad er Machine Learning?

Maskinlæring er et område inden for kunstig intelligens, der involverer udvikling af algoritmer og matematiske modeller, der er i stand til selvforbedring gennem dataanalyse. I stedet for at stole på eksplicitte, hårdkodede instruktioner, udnytter maskinlæringssystemer datastrømme til at lære mønstre og foretage forudsigelser eller beslutninger selvstændigt. Disse modeller gør det muligt for maskiner at tilpasse og løse specifikke problemer uden at kræve menneskelig vejledning.

Et eksempel på en maskinlæringsapplikation er computersyn, der bruges i selvkørende køretøjer og defektdetekteringssystemer. Billedgenkendelse er et andet eksempel. Du kan finde dette i mange ansigtsgenkendelse søgemaskiner.

Forståelse af naturlig sprogbehandling

Naturlig sprogbehandling (NLP) er en delmængde af kunstig intelligens, der fokuserer på at finjustere, analysere og syntetisere menneskelige tekster og tale. NLP bruger forskellige teknikker til at omdanne individuelle ord og sætninger til mere sammenhængende sætninger og afsnit for at lette forståelsen af ​​naturligt sprog på computere.

Praktiske eksempler på NLP-applikationer tættest på alle er Alexa, Siri og Google Assistant. Disse stemmeassistenter bruger NLP og maskinlæring til at genkende, forstå og oversætte din stemme og give velformulerede, menneskevenlige svar på dine forespørgsler.

NLP vs. ML: Hvad har de til fælles?

En pointe, du kan udlede, er, at maskinlæring (ML) og naturlig sprogbehandling (NLP) er undergrupper af AI. Begge processer bruger modeller og algoritmer til at træffe beslutninger. De er dog forskellige i den type data, de analyserer.

Machine learning dækker et bredere perspektiv og involverer alt relateret til mønstergenkendelse i strukturerede og ustrukturerede data. Disse kan være billeder, videoer, lyd, numeriske data, tekster, links eller enhver anden form for data, du kan komme i tanke om. NLP bruger kun tekstdata til at træne maskinlæringsmodeller til at forstå sproglige mønstre til at behandle tekst-til-tale eller tale-til-tekst.

Mens grundlæggende NLP-opgaver kan bruge regelbaserede metoder, udnytter størstedelen af ​​NLP-opgaver maskinlæring til at opnå mere avanceret sprogbehandling og -forståelse. For eksempel bruger nogle simple chatbots udelukkende regelbaseret NLP uden ML. Selvom ML omfatter bredere teknikker som deep learning, transformere, ordindlejringer, beslutningstræer, kunstige, foldede eller tilbagevendende neurale netværk og mange flere, du kan også bruge en kombination af disse teknikker i NLP.

En mere avanceret form for anvendelse af maskinlæring i naturlig sprogbehandling er på vej store sprogmodeller (LLM'er) som GPT-3, som du må have stødt på på den ene eller anden måde. LLM'er er maskinlæringsmodeller, der bruger forskellige naturlige sprogbehandlingsteknikker til at forstå naturlige tekstmønstre. En interessant egenskab ved LLM'er er, at de bruger beskrivende sætninger til at generere specifikke resultater, herunder billeder, videoer, lyd og tekster.

Anvendelser af Machine Learning

Som nævnt tidligere, maskinlæring har mange applikationer.

• Computersyn: Bruges til fejlsøgning og autonome køretøjer.
• Billedgenkendelse: Et eksempel er Apples Face ID anerkendelsessystem.
• Bioinformatik til analyse af DNA-mønstre.
• Medicinsk diagnose.
• Produktanbefaling.
• Prædiktiv analyse.
• Markedssegmentering, klyngedannelse og analyse.

Det er blot nogle få af de almindelige applikationer til maskinlæring, men der er mange flere applikationer og vil blive endnu flere i fremtiden.

Anvendelser af naturlig sprogbehandling

Selvom naturlig sprogbehandling (NLP) har specifikke applikationer, drejer moderne brugssager i det virkelige liv sig om maskinlæring.

• Sætningsafslutning.
• Smarte assistenter som Alexa, Siri og Google Assistant.
• NLP-baserede chatbots.
• E-mail-filtrering og spam-detektion.
• Sprogoversættelse.
• Følelsesanalyse og tekstklassificering.
• Tekstopsummering.
• Tekstsammenligning: Du kan finde dette i grammatikassistenter som Grammarly og AI-drevne teoretiske markeringsskemaer.
• Navngivet enhedsgenkendelse til at udtrække information fra tekster.

I lighed med maskinlæring har naturlig sprogbehandling adskillige aktuelle applikationer, men i fremtiden vil det udvide sig massivt.

Maskinindlæring og naturlig sprogbehandling hænger sammen

Naturlig sprogbehandling (NLP) og maskinlæring (ML) har meget til fælles, med kun få forskelle i de data, de behandler. Mange mennesker tror fejlagtigt, at de er synonyme, fordi de fleste maskinlæringsprodukter, vi ser i dag, bruger generative modeller. Disse kan næppe fungere uden menneskelige input via tekst- eller taleinstruktioner.