Mis vahe on loomuliku keele töötlemisel ja masinõppel?

Võtmed kaasavõtmiseks

• Masinõpet ja loomuliku keele töötlemist (NLP) peetakse sageli sünonüümidena, kuna on tekkinud tehisintellekt, mis genereerib masinõppemudelite abil loomulikke tekste.
• Masinõpe hõlmab algoritmide väljatöötamist, mis kasutavad andmeanalüüsi mustrite õppimiseks ja loomiseks ennustab autonoomselt, samas kui NLP keskendub inimtekstide ja tekstide peenhäälestamisele, analüüsimisele ja sünteesimisele. kõne.
• Nii masinõpe kui ka NLP on AI alamhulgad, kuid need erinevad analüüsitavate andmete tüübi poolest. Masinõpe hõlmab laiemat hulka andmeid, samas kui NLP kasutab konkreetselt tekstiandmeid mudelite koolitamiseks ja keeleliste mustrite mõistmiseks.

On normaalne arvata, et masinõpe (ML) ja loomuliku keele töötlemine (NLP) on sünonüümid, eriti seoses tehisintellekti levikuga, mis genereerib masinõppemudelite abil loomulikke tekste. Kui olete hiljutist AI-hullust jälginud, olete tõenäoliselt kohanud tooteid, mis kasutavad ML-i ja NLP-d.

Kuigi need on kahtlemata läbi põimunud, on oluline mõista nende erinevusi ja seda, kuidas need harmooniliselt panustavad laiemale tehisintellekti maastikule.

Mis on masinõpe?

Masinõpe on AI valdkond, mis hõlmab algoritmide ja matemaatiliste mudelite väljatöötamist, mis on võimelised andmeanalüüsi abil ennast täiendama. Selle asemel, et tugineda selgesõnalistele, kõvasti kodeeritud juhistele, kasutavad masinõppesüsteemid andmevooge, et õppida mustreid ja teha ennustusi või otsuseid iseseisvalt. Need mudelid võimaldavad masinatel kohaneda ja lahendada konkreetseid probleeme ilma inimese juhendamist vajamata.

Masinõpperakenduse näide on isejuhtivates sõidukites ja defektide tuvastamise süsteemides kasutatav arvutinägemine. Pildituvastus on veel üks näide. Seda leiate paljudest näotuvastuse otsingumootorid.

Loomuliku keele töötlemise mõistmine

Loomuliku keele töötlemine (NLP) on tehisintellekti alamhulk, mis keskendub inimtekstide ja kõne peenhäälestamisele, analüüsimisele ja sünteesimisele. NLP kasutab erinevaid tehnikaid, et muuta üksikud sõnad ja fraasid sidusamateks lauseteks ja lõikudeks, et hõlbustada loomuliku keele mõistmist arvutites.

Praktilised näited kõigile kõige lähedasematest NLP-rakendustest on Alexa, Siri ja Google Assistant. Need hääleassistendid kasutavad NLP-d ja masinõpet, et tuvastada, mõista ja tõlkida teie häält ning anda teie päringutele sõnastatud ja inimsõbralikke vastuseid.

NLP vs. ML: Mis on neil ühist?

Võite järeldada, et masinõpe (ML) ja loomuliku keele töötlemine (NLP) on AI alamhulgad. Mõlemad protsessid kasutavad otsuste tegemiseks mudeleid ja algoritme. Kuid need erinevad analüüsitavate andmete tüübi poolest.

Masinõpe hõlmab laiemat vaadet ja hõlmab kõike, mis on seotud mustrite tuvastamisega struktureeritud ja struktureerimata andmetes. Need võivad olla pildid, videod, heli, arvandmed, tekstid, lingid või mis tahes muud andmevormid, mida võite mõelda. NLP kasutab tekstiandmeid ainult masinõppemudelite koolitamiseks, et mõista keelemustreid, et töödelda teksti kõneks või kõne tekstiks.

Kuigi põhilised NLP-ülesanded võivad kasutada reeglipõhiseid meetodeid, kasutavad enamik NLP-ülesandeid masinõpet, et saavutada täiustatud keeletöötlus ja -mõistmine. Näiteks kasutavad mõned lihtsad vestlusrobotid reeglipõhist NLP-d ainult ilma ML-ita. Kuigi ML hõlmab laiemaid tehnikaid, nagu süvaõpe, transformaatorid, sõnade manustamine, otsustuspuud, kunstlikud, konvolutsioonilised või korduvad närvivõrgud ja palju muud, võite kasutada ka nende kombinatsiooni tehnikad NLP-s.

Masinõppe loomuliku keele töötlemisel rakendamise täiustatud vorm on käes suured keelemudelid (LLM) nagu GPT-3, millega olete kindlasti ühel või teisel viisil kokku puutunud. LLM-id on masinõppemudelid, mis kasutavad loomulike tekstimustrite mõistmiseks erinevaid loomuliku keele töötlemise tehnikaid. LLM-ide huvitav atribuut on see, et nad kasutavad konkreetsete tulemuste, sealhulgas piltide, videote, heli ja tekstide loomiseks kirjeldavaid lauseid.

Masinõppe rakendused

Nagu varem mainitud, masinõppel on palju rakendusi.

• Arvutinägemine: kasutatakse rikete tuvastamisel ja autonoomsetes sõidukites.
• Pildituvastus: näide on Apple'i näo ID tunnustamise süsteem.
• Bioinformaatika DNA mustrite analüüsimiseks.
• Meditsiiniline diagnoos.
• Toote soovitus.
• Ennustav analüüs.
• Turu segmenteerimine, rühmitamine ja analüüs.

Need on vaid mõned masinõppe levinumad rakendused, kuid rakendusi on palju rohkem ja tulevikus on neid veelgi rohkem.

Loomuliku keele töötlemise rakendused

Kuigi loomulikul keeletöötlusel (NLP) on spetsiifilised rakendused, keerlevad tänapäevased reaalse elu juhtumid masinõppe ümber.

• Lause lõpetamine.
• Nutikad assistendid nagu Alexa, Siri ja Google Assistant.
• NLP-põhised vestlusrobotid.
• Meilide filtreerimine ja rämpsposti tuvastamine.
• Keele tõlge.
• Tundeanalüüs ja tekstide klassifitseerimine.
• Teksti kokkuvõte.
• Teksti võrdlus: leiate selle grammatikaassistentidest, nagu Grammarly ja AI-põhised teoreetilised märgistusskeemid.
• Nimega olemi tuvastamine tekstidest teabe eraldamiseks.

Sarnaselt masinõppega on loomuliku keele töötlemisel palju praeguseid rakendusi, kuid tulevikus laieneb see tohutult.

Masinõpe ja loomuliku keele töötlemine on läbi põimunud

Loomuliku keele töötlemisel (NLP) ja masinõppel (ML) on palju ühist, vaid mõned erinevused nende töödeldavates andmetes. Paljud inimesed arvavad ekslikult, et need on sünonüümid, sest enamik masinõppetooteid, mida me täna näeme, kasutavad generatiivseid mudeleid. Need ei tööta peaaegu ilma inimestepoolse teksti- või kõnejuhisteta.