Која је разлика између обраде природног језика и машинског учења?

Кључне Такеаваис

• Машинско учење и обрада природног језика (НЛП) се често сматрају синонимима због пораста вештачке интелигенције која генерише природне текстове користећи моделе машинског учења.
• Машинско учење укључује развој алгоритама који користе анализу података за учење образаца и прављење предвиђа аутономно, док се НЛП фокусира на фино подешавање, анализу и синтезу људских текстова и говор.
• И машинско учење и НЛП су подскупови АИ, али се разликују по врсти података које анализирају. Машинско учење покрива шири спектар података, док НЛП посебно користи текстуалне податке за обуку модела и разумевање језичких образаца.

Нормално је мислити да су машинско учење (МЛ) и обрада природног језика (НЛП) синоними, посебно за пораст вештачке интелигенције која генерише природне текстове користећи моделе машинског учења. Ако сте пратили недавно лудило АИ, вероватно сте наишли на производе који користе МЛ и НЛП.

Иако су несумњиво испреплетени, неопходно је разумети њихове разлике и како хармонично доприносе ширем АИ пејзажу.

Шта је машинско учење?

Машинско учење је област вештачке интелигенције која укључује развој алгоритама и математичких модела способних за самопобољшање кроз анализу података. Уместо да се ослањају на експлицитна, тврдо кодирана упутства, системи за машинско учење користе токове података да би научили обрасце и самостално доносили предвиђања или одлуке. Ови модели омогућавају машинама да се прилагоде и решавају специфичне проблеме без потребе за људским вођством.

Пример апликације за машинско учење је компјутерски вид који се користи у самовозећим возилима и системима за откривање кварова. Препознавање слике је још један пример. Ово можете пронаћи у многима претраживачи за препознавање лица.

Разумевање обраде природног језика

Обрада природног језика (НЛП) је подскуп вештачке интелигенције која се фокусира на фино подешавање, анализу и синтезу људских текстова и говора. НЛП користи различите технике да трансформише појединачне речи и фразе у кохерентније реченице и пасусе како би олакшао разумевање природног језика у рачунарима.

Практични примери НЛП апликација најближих свима су Алека, Сири и Гоогле Ассистант. Ови гласовни помоћници користе НЛП и машинско учење да препознају, разумеју и преведу ваш глас и дају артикулисане, човеку прилагођене одговоре на ваша питања.

НЛП вс. МЛ: Шта им је заједничко?

Оно што можете закључити је да су машинско учење (МЛ) и обрада природног језика (НЛП) подскупови АИ. Оба процеса користе моделе и алгоритме за доношење одлука. Међутим, разликују се по врсти података које анализирају.

Машинско учење покрива шири поглед и укључује све што је у вези са препознавањем образаца у структурираним и неструктурираним подацима. То могу бити слике, видео снимци, аудио, нумерички подаци, текстови, везе или било који други облик података који вам падне на памет. НЛП користи само текстуалне податке за обуку модела машинског учења да разумеју језичке обрасце за обраду текста у говор или говора у текст.

Док основни НЛП задаци могу користити методе засноване на правилима, већина НЛП задатака користи машинско учење како би се постигла напреднија обрада и разумевање језика. На пример, неки једноставни цхат ботови користе НЛП заснован на правилима искључиво без МЛ. Иако МЛ укључује шире технике као што су дубоко учење, трансформатори, уграђивање речи, стабла одлучивања, вештачке, конволуционе или рекурентне неуронске мреже и многе друге, такође можете користити комбинацију ових технике у НЛП-у.

Напреднији облик примене машинског учења у обради природног језика је у велики језички модели (ЛЛМ) као што је ГПТ-3, са којим сте се сигурно сусрели на овај или онај начин. ЛЛМ су модели машинског учења који користе различите технике обраде природног језика да би разумели природне обрасце текста. Занимљив атрибут ЛЛМ-а је да користе описне реченице за генерисање специфичних резултата, укључујући слике, видео записе, аудио и текстове.

Примене машинског учења

Као што је поменуто раније, машинско учење има много примена.

• Компјутерски вид: Користи се у детекцији кварова и аутономним возилима.
• Препознавање слике: Пример је Апплеов Фаце ИД систем препознавања.
• Биоинформатика за анализу ДНК образаца.
• Медицинска дијагноза.
• Препорука производа.
• Предиктивна анализа.
• Сегментација тржишта, груписање и анализа.

То је само неколико уобичајених апликација за машинско учење, али постоји много више апликација и биће их још више у будућности.

Примене обраде природног језика

Иако обрада природног језика (НЛП) има специфичне апликације, савремени случајеви употребе у стварном животу се врте око машинског учења.

• Довршавање реченице.
• Паметни асистенти као што су Алека, Сири и Гоогле Ассистант.
• Цхат-ботови засновани на НЛП-у.
• Филтрирање е-поште и откривање нежељене поште.
• Превођење језика.
• Анализа сентимента и класификација текста.
• Сажимање текста.
• Поређење текста: Ово можете пронаћи у граматичким помоћницима као што су Граммарли и шеме теоретског означавања које покреће АИ.
• Препознавање именованих ентитета за издвајање информација из текстова.

Слично машинском учењу, обрада природног језика има бројне тренутне примене, али ће се у будућности то значајно проширити.

Машинско учење и обрада природног језика су испреплетени

Обрада природног језика (НЛП) и машинско учење (МЛ) имају много тога заједничког, са само неколико разлика у подацима које обрађују. Многи људи погрешно мисле да су синоними јер већина производа за машинско учење које данас видимо користи генеративне моделе. Они тешко могу да раде без људског уноса путем текстуалних или говорних упутстава.