Care este diferența dintre procesarea limbajului natural și învățarea automată?

Recomandări cheie

• Învățarea automată și procesarea limbajului natural (NLP) sunt adesea văzute ca sinonime datorită creșterii AI care generează texte naturale folosind modele de învățare automată.
• Învățarea automată implică dezvoltarea de algoritmi care utilizează analiza datelor pentru a învăța modele și a crea predicții în mod autonom, în timp ce NLP se concentrează pe reglarea fină, analizarea și sintetizarea textelor umane și vorbire.
• Atât învățarea automată, cât și NLP sunt subseturi de AI, dar diferă în ceea ce privește tipul de date pe care le analizează. Învățarea automată acoperă o gamă mai largă de date, în timp ce NLP utilizează în mod specific datele text pentru a antrena modele și a înțelege modelele lingvistice.

Este normal să credem că învățarea automată (ML) și procesarea limbajului natural (NLP) sunt sinonime, în special cu creșterea AI care generează texte naturale folosind modele de învățare automată. Dacă ați urmărit recent frenezia AI, probabil că ați întâlnit produse care folosesc ML și NLP.

Deși sunt, fără îndoială, împletite, este esențial să înțelegem distincțiile lor și modul în care contribuie armonios la peisajul AI mai larg.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată este un domeniu al IA care implică dezvoltarea de algoritmi și modele matematice capabile de auto-îmbunătățire prin analiza datelor. În loc să se bazeze pe instrucțiuni explicite, codificate, sistemele de învățare automată folosesc fluxurile de date pentru a învăța tipare și pentru a lua predicții sau decizii în mod autonom. Aceste modele permit mașinilor să se adapteze și să rezolve probleme specifice fără a necesita îndrumare umană.

Un exemplu de aplicație de învățare automată este viziunea computerizată utilizată în vehiculele cu conducere autonomă și în sistemele de detectare a defectelor. Recunoașterea imaginilor este un alt exemplu. Puteți găsi asta în multe motoarele de căutare cu recunoaștere a feței.

Înțelegerea procesării limbajului natural

Procesarea limbajului natural (NLP) este un subset al inteligenței artificiale care se concentrează pe reglarea fină, analizarea și sintetizarea textelor și vorbirii umane. NLP folosește diverse tehnici pentru a transforma cuvinte și fraze individuale în propoziții și paragrafe mai coerente pentru a facilita înțelegerea limbajului natural în computere.

Exemple practice de aplicații NLP cele mai apropiate de toată lumea sunt Alexa, Siri și Google Assistant. Acești asistenți vocali folosesc NLP și învățarea automată pentru a vă recunoaște, înțelege și traduce vocea și pentru a oferi răspunsuri articulate, prietenoase cu oamenii la întrebările dvs.

NLP vs. ML: Ce au în comun?

Un punct pe care îl puteți deduce este că învățarea automată (ML) și procesarea limbajului natural (NLP) sunt subseturi ale AI. Ambele procese folosesc modele și algoritmi pentru a lua decizii. Cu toate acestea, ele diferă prin tipul de date pe care le analizează.

Învățarea automată acoperă o perspectivă mai largă și implică tot ceea ce are legătură cu recunoașterea modelelor în datele structurate și nestructurate. Acestea pot fi imagini, videoclipuri, audio, date numerice, texte, link-uri sau orice altă formă de date la care vă puteți gândi. NLP folosește doar date text pentru a instrui modele de învățare automată pentru a înțelege modelele lingvistice pentru a procesa text-to-speech sau speech-to-text.

În timp ce sarcinile de bază NLP pot folosi metode bazate pe reguli, majoritatea sarcinilor NLP folosesc învățarea automată pentru a obține o procesare și o înțelegere mai avansată a limbajului. De exemplu, unii chatbot simpli folosesc NLP bazat pe reguli exclusiv fără ML. Deși ML include tehnici mai largi, cum ar fi deep learning, transformatoare, încorporare de cuvinte, arbori de decizie, rețele neuronale artificiale, convoluționale sau recurente și multe altele, puteți utiliza, de asemenea, o combinație a acestora tehnici în NLP.

Există o formă mai avansată de aplicare a învățării automate în procesarea limbajului natural modele de limbaj mari (LLM) cum ar fi GPT-3, pe care trebuie să-l fi întâlnit într-un fel sau altul. LLM-urile sunt modele de învățare automată care utilizează diverse tehnici de procesare a limbajului natural pentru a înțelege tiparele naturale ale textului. Un atribut interesant al LLM-urilor este că folosesc propoziții descriptive pentru a genera rezultate specifice, inclusiv imagini, videoclipuri, audio și texte.

Aplicații ale învățării automate

Ca menționat mai devreme, învățarea automată are multe aplicații.

• Viziune computerizată: utilizat în detectarea defecțiunilor și vehiculelor autonome.
• Recunoașterea imaginilor: Un exemplu este Face ID de la Apple sistem de recunoaștere.
• Bioinformatica pentru analiza modelelor ADN.
• Diagnostic medical.
• Recomandare produs.
• Analiza predictivă.
• Segmentarea pieței, gruparea și analiza.

Acestea sunt doar câteva dintre aplicațiile comune pentru învățarea automată, dar există mult mai multe aplicații și vor fi și mai multe în viitor.

Aplicații ale procesării limbajului natural

Deși procesarea limbajului natural (NLP) are aplicații specifice, cazurile de utilizare moderne din viața reală gravitează în jurul învățării automate.

• Completarea propoziției.
• Asistenți inteligenți precum Alexa, Siri și Google Assistant.
• Chatbot-uri bazate pe NLP.
• Filtrarea e-mailurilor și detectarea spam-ului.
• Traducerea limbii.
• Analiza sentimentelor și clasificarea textului.
• Rezumat text.
• Comparație de text: puteți găsi acest lucru în asistenții de gramatică, cum ar fi schemele de notare teoretică bazate pe gramatică și AI.
• Recunoașterea entității denumite pentru extragerea informațiilor din texte.

Similar cu învățarea automată, procesarea limbajului natural are numeroase aplicații actuale, dar în viitor, acestea se vor extinde masiv.

Învățarea automată și procesarea limbajului natural sunt împletite

Procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea automată (ML) au multe în comun, cu doar câteva diferențe în ceea ce privește datele pe care le procesează. Mulți oameni cred în mod eronat că sunt sinonimi, deoarece majoritatea produselor de învățare automată pe care le vedem astăzi folosesc modele generative. Acestea cu greu pot funcționa fără intrări umane prin instrucțiuni textuale sau vocale.