Vad är skillnaden mellan naturlig språkbehandling och maskininlärning?

Viktiga takeaways

• Maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) ses ofta som synonyma på grund av framväxten av AI som genererar naturliga texter med hjälp av maskininlärningsmodeller.
• Maskininlärning innebär utveckling av algoritmer som använder dataanalys för att lära sig mönster och skapa förutsägelser autonomt, medan NLP fokuserar på att finjustera, analysera och syntetisera mänskliga texter och Tal.
• Både maskininlärning och NLP är delmängder av AI, men de skiljer sig åt i vilken typ av data de analyserar. Maskininlärning täcker ett bredare utbud av data, medan NLP specifikt använder textdata för att träna modeller och förstå språkliga mönster.

Det är normalt att tro att maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP) är synonyma, särskilt med framväxten av AI som genererar naturliga texter med hjälp av maskininlärningsmodeller. Om du har följt den senaste tidens AI-frenesi har du troligen stött på produkter som använder ML och NLP.

Även om de utan tvekan är sammanflätade, är det viktigt att förstå deras distinktioner och hur de harmoniskt bidrar till det bredare AI-landskapet.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är ett område av AI som involverar utveckling av algoritmer och matematiska modeller som kan förbättra sig själv genom dataanalys. Istället för att förlita sig på explicita, hårdkodade instruktioner, utnyttjar maskininlärningssystem dataströmmar för att lära sig mönster och fatta förutsägelser eller beslut autonomt. Dessa modeller gör det möjligt för maskiner att anpassa och lösa specifika problem utan att kräva mänsklig vägledning.

Ett exempel på en maskininlärningsapplikation är datorseende som används i självkörande fordon och defektdetekteringssystem. Bildigenkänning är ett annat exempel. Du kan hitta detta i många sökmotorer för ansiktsigenkänning.

Förstå naturlig språkbehandling

Naturlig språkbehandling (NLP) är en delmängd av artificiell intelligens som fokuserar på att finjustera, analysera och syntetisera mänskliga texter och tal. NLP använder olika tekniker för att omvandla enskilda ord och fraser till mer sammanhängande meningar och stycken för att underlätta förståelsen av naturligt språk i datorer.

Praktiska exempel på NLP-applikationer närmast alla är Alexa, Siri och Google Assistant. Dessa röstassistenter använder NLP och maskininlärning för att känna igen, förstå och översätta din röst och ge tydliga, människovänliga svar på dina frågor.

NLP vs. ML: Vad har de gemensamt?

En poäng du kan härleda är att maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP) är delmängder av AI. Båda processerna använder modeller och algoritmer för att fatta beslut. De skiljer sig dock åt i vilken typ av data de analyserar.

Maskininlärning täcker en bredare syn och involverar allt som rör mönsterigenkänning i strukturerad och ostrukturerad data. Dessa kan vara bilder, videor, ljud, numeriska data, texter, länkar eller någon annan form av data du kan tänka dig. NLP använder endast textdata för att träna maskininlärningsmodeller för att förstå språkliga mönster för att bearbeta text-till-tal eller tal-till-text.

Medan grundläggande NLP-uppgifter kan använda regelbaserade metoder, utnyttjar majoriteten av NLP-uppgifter maskininlärning för att uppnå mer avancerad språkbehandling och förståelse. Till exempel använder vissa enkla chatbots regelbaserad NLP uteslutande utan ML. Även om ML inkluderar bredare tekniker som djupinlärning, transformatorer, ordinbäddningar, beslutsträd, artificiella, konvolutionerande eller återkommande neurala nätverk och många fler, du kan också använda en kombination av dessa tekniker i NLP.

En mer avancerad form av tillämpning av maskininlärning i naturlig språkbehandling är inne stora språkmodeller (LLM) som GPT-3, som du måste ha stött på på ett eller annat sätt. LLM är maskininlärningsmodeller som använder olika naturliga språkbehandlingstekniker för att förstå naturliga textmönster. En intressant egenskap hos LLM: er är att de använder beskrivande meningar för att generera specifika resultat, inklusive bilder, videor, ljud och texter.

Tillämpningar av maskininlärning

Som tidigare nämnts, maskininlärning har många tillämpningar.

• Datorseende: Används i feldetektering och autonoma fordon.
• Bildigenkänning: Ett exempel är Apples Face ID igenkänningssystem.
• Bioinformatik för analys av DNA-mönster.
• Medicinsk diagnos.
• Produktrekommendation.
• Prediktiv analys.
• Marknadssegmentering, klustring och analys.

Det är bara några av de vanliga applikationerna för maskininlärning, men det finns många fler applikationer och kommer att bli ännu fler i framtiden.

Tillämpningar av naturlig språkbehandling

Även om naturlig språkbehandling (NLP) har specifika tillämpningar, kretsar moderna verkliga användningsfall kring maskininlärning.

• Slutförande av mening.
• Smarta assistenter som Alexa, Siri och Google Assistant.
• NLP-baserade chatbots.
• E-postfiltrering och skräppostavkänning.
• Språköversättning.
• Sentimentanalys och textklassificering.
• Textsammanfattning.
• Textjämförelse: Du kan hitta detta i grammatikassistenter som Grammarly och AI-drivna teoretiska märkningsscheman.
• Namngiven enhetsigenkänning för att extrahera information från texter.

I likhet med maskininlärning har naturlig språkbehandling många aktuella tillämpningar, men i framtiden kommer det att expandera enormt.

Maskininlärning och naturlig språkbehandling är sammanflätade

Naturlig språkbearbetning (NLP) och maskininlärning (ML) har mycket gemensamt, med endast några få skillnader i den data de bearbetar. Många tror felaktigt att de är synonyma eftersom de flesta maskininlärningsprodukter vi ser idag använder generativa modeller. Dessa kan knappast fungera utan mänskliga input via text- eller talinstruktioner.