Mi a különbség a természetes nyelvi feldolgozás és a gépi tanulás között?

Kulcs elvitelek

• A gépi tanulást és a természetes nyelvi feldolgozást (NLP) gyakran szinonimának tekintik az AI térnyerése miatt, amely természetes szövegeket generál gépi tanulási modellek segítségével.
• A gépi tanulás olyan algoritmusok fejlesztését foglalja magában, amelyek adatelemzést használnak a minták megtanulására és létrehozására az előrejelzések autonóm, míg az NLP az emberi szövegek finomhangolására, elemzésére és szintetizálására összpontosít, beszéd.
• Mind a gépi tanulás, mind az NLP az AI részhalmazai, de különböznek az általuk elemzett adatok típusától. A gépi tanulás az adatok szélesebb körét fedi le, míg az NLP kifejezetten szöveges adatokat használ a modellek betanításához és a nyelvi minták megértéséhez.

Normális azt gondolni, hogy a gépi tanulás (ML) és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) szinonimák, különösen az AI térnyerésével, amely természetes szövegeket generál gépi tanulási modellek segítségével. Ha követi a közelmúltbeli AI-őrületet, valószínűleg találkozott már olyan termékekkel, amelyek ML-t és NLP-t használnak.

Bár kétségtelenül összefonódnak, elengedhetetlen, hogy megértsük különbségeiket, és azt, hogy hogyan járulnak hozzá harmonikusan a szélesebb AI-környezethez.

Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás az AI olyan területe, amely olyan algoritmusok és matematikai modellek kifejlesztését foglalja magában, amelyek adatelemzésen keresztül képesek önfejlesztésre. Ahelyett, hogy kifejezett, keményen kódolt utasításokra hagyatkoznának, a gépi tanulási rendszerek az adatfolyamokat kihasználják a minták megtanulásához, valamint autonóm előrejelzések vagy döntések meghozatalához. Ezek a modellek lehetővé teszik a gépek számára, hogy emberi irányítás nélkül alkalmazkodjanak és megoldjanak bizonyos problémákat.

A gépi tanulási alkalmazásra példa az önvezető járművekben és hibaérzékelő rendszerekben használt számítógépes látás. A képfelismerés egy másik példa. Ezt sok helyen megtalálhatod arcfelismerő keresőmotorok.

A természetes nyelvi feldolgozás megértése

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, amely az emberi szövegek és beszéd finomhangolására, elemzésére és szintetizálására összpontosít. Az NLP különféle technikákat használ az egyes szavak és kifejezések koherensebb mondatokká és bekezdésekké alakítására, hogy megkönnyítse a természetes nyelv megértését a számítógépeken.

A mindenkihez legközelebb álló NLP-alkalmazások gyakorlati példái az Alexa, a Siri és a Google Assistant. Ezek a hangasszisztensek az NLP-t és a gépi tanulást használják az Ön hangjának felismerésére, megértésére és lefordítására, valamint artikulált, emberbarát válaszokat adnak kérdéseire.

NLP vs. ML: Mi a közös bennük?

Ebből arra következtethet, hogy a gépi tanulás (ML) és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) az AI részhalmazai. Mindkét folyamat modelleket és algoritmusokat használ a döntések meghozatalához. Azonban különböznek az általuk elemzett adatok típusától.

A gépi tanulás tágabb nézetet fed le, és mindent magában foglal, ami a strukturált és strukturálatlan adatok mintafelismeréséhez kapcsolódik. Ezek lehetnek képek, videók, hangok, számadatok, szövegek, linkek vagy bármilyen más adat, amelyre gondolhat. Az NLP csak a szövegadatokat használja a gépi tanulási modellek betanítására, hogy megértsék a nyelvi mintákat a szöveg-beszéd vagy beszéd-szöveg feldolgozásához.

Míg az alapvető NLP-feladatok szabályalapú módszereket alkalmazhatnak, az NLP-feladatok többsége a gépi tanulást használja fel a fejlettebb nyelvfeldolgozás és -értés elérése érdekében. Például néhány egyszerű chatbot kizárólag szabályalapú NLP-t használ ML nélkül. Bár az ML szélesebb körű technikákat tartalmaz, mint például a mély tanulás, transzformátorok, szóbeágyazások, döntési fák, mesterséges, konvolúciós vagy visszatérő neurális hálózatok és még sok más, ezek kombinációját is használhatja technikák az NLP-ben.

A gépi tanulás természetes nyelvi feldolgozásban való alkalmazásának egy fejlettebb formája van nagy nyelvi modellek (LLM) mint a GPT-3, amellyel így vagy úgy biztosan találkozott. Az LLM-ek olyan gépi tanulási modellek, amelyek különféle természetes nyelvi feldolgozási technikákat használnak a természetes szövegminták megértésére. Az LLM-ek érdekes tulajdonsága, hogy leíró mondatokat használnak konkrét eredmények létrehozására, beleértve a képeket, videókat, hangot és szövegeket.

A gépi tanulás alkalmazásai

Mint korábban említettük, A gépi tanulásnak számos alkalmazása van.

• Számítógépes látás: Hibaészlelésben és autonóm járművekben használatos.
• Képfelismerés: Példa erre Apple Face ID felismerési rendszer.
• Bioinformatika DNS-minták elemzéséhez.
• Orvosi diagnózis.
• Termékajánlás.
• Prediktív elemzés.
• Piacszegmentáció, klaszterezés és elemzés.

Ez csak néhány a gépi tanuláshoz használt általános alkalmazások közül, de sokkal több alkalmazás létezik, és a jövőben még több lesz.

A természetes nyelvi feldolgozás alkalmazásai

Bár a természetes nyelvi feldolgozásnak (NLP) vannak sajátos alkalmazásai, a modern, valós használati esetek a gépi tanulás körül forognak.

• Mondatbefejezés.
• Intelligens asszisztensek, például Alexa, Siri és Google Asszisztens.
• NLP-alapú chatbotok.
• E-mail szűrés és spam észlelés.
• Nyelvi fordítás.
• Érzelemelemzés és szövegosztályozás.
• Szöveges összefoglaló.
• Szöveg-összehasonlítás: Ezt megtalálhatja a nyelvtani asszisztensekben, például a Grammarly és az AI-alapú elméleti jelölési sémákban.
• Elnevezett entitás felismerés információ kinyerésére szövegekből.

A gépi tanuláshoz hasonlóan a természetes nyelvi feldolgozásnak is számos jelenlegi alkalmazása van, de a jövőben ez nagymértékben bővülni fog.

A gépi tanulás és a természetes nyelv feldolgozása összefonódik

A természetes nyelvi feldolgozásban (NLP) és a gépi tanulásban (ML) sok közös vonás van, csak néhány különbség van a feldolgozott adatokban. Sokan tévesen azt hiszik, hogy ezek szinonimák, mert a legtöbb gépi tanulási termék, amelyet ma látunk, generatív modelleket használ. Ezek aligha működnek emberi bevitel nélkül, szöveges vagy beszédutasításokon keresztül.