Kakšna je razlika med obdelavo naravnega jezika in strojnim učenjem?

Ključni zaključki

• Strojno učenje in obdelava naravnega jezika (NLP) se pogosto obravnavata kot sinonima zaradi porasta umetne inteligence, ki ustvarja naravna besedila z uporabo modelov strojnega učenja.
• Strojno učenje vključuje razvoj algoritmov, ki uporabljajo analizo podatkov za učenje vzorcev in izdelavo napoveduje avtonomno, medtem ko se NLP osredotoča na fino uravnavanje, analizo in sintezo človeških besedil in govor.
• Strojno učenje in NLP sta podmnožici umetne inteligence, vendar se razlikujeta po vrsti podatkov, ki jih analizirata. Strojno učenje pokriva širši obseg podatkov, medtem ko NLP posebej uporablja besedilne podatke za urjenje modelov in razumevanje jezikovnih vzorcev.

Normalno je misliti, da sta strojno učenje (ML) in obdelava naravnega jezika (NLP) sinonima, zlasti z vzponom umetne inteligence, ki ustvarja naravna besedila z uporabo modelov strojnega učenja. Če ste spremljali nedavno norijo AI, ste verjetno naleteli na izdelke, ki uporabljajo ML in NLP.

Čeprav sta nedvomno prepletena, je bistveno razumeti njihove razlike in kako harmonično prispevata k širši pokrajini umetne inteligence.

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je področje umetne inteligence, ki vključuje razvoj algoritmov in matematičnih modelov, zmožnih samoizboljševanja z analizo podatkov. Namesto da bi se zanašali na eksplicitna, trdo kodirana navodila, sistemi strojnega učenja izkoriščajo podatkovne tokove za učenje vzorcev in samostojno sprejemanje napovedi ali odločitev. Ti modeli omogočajo strojem prilagajanje in reševanje specifičnih problemov, ne da bi potrebovali človeško vodenje.

Primer aplikacije za strojno učenje je računalniški vid, ki se uporablja v samovozečih vozilih in sistemih za odkrivanje napak. Drug primer je prepoznavanje slik. To lahko najdete v mnogih iskalniki za prepoznavanje obrazov.

Razumevanje obdelave naravnega jezika

Obdelava naravnega jezika (NLP) je podmnožica umetne inteligence, ki se osredotoča na natančno uravnavanje, analiziranje in sintetiziranje človeških besedil in govora. NLP uporablja različne tehnike za preoblikovanje posameznih besed in besednih zvez v bolj koherentne stavke in odstavke za lažje razumevanje naravnega jezika v računalnikih.

Praktični primeri NLP aplikacij, ki so vsem najbližje, so Alexa, Siri in Google Assistant. Ti glasovni pomočniki uporabljajo NLP in strojno učenje, da prepoznajo, razumejo in prevedejo vaš glas ter ponudijo artikulirane, človeku prijazne odgovore na vaša vprašanja.

NLP vs. ML: Kaj imata skupnega?

Iz tega lahko sklepate, da sta strojno učenje (ML) in obdelava naravnega jezika (NLP) podmnožici umetne inteligence. Oba procesa za sprejemanje odločitev uporabljata modele in algoritme. Razlikujejo pa se po vrsti podatkov, ki jih analizirajo.

Strojno učenje zajema širši pogled in vključuje vse, kar je povezano s prepoznavanjem vzorcev v strukturiranih in nestrukturiranih podatkih. To so lahko slike, videoposnetki, zvok, številski podatki, besedila, povezave ali katera koli druga oblika podatkov, ki se jih spomnite. NLP uporablja samo besedilne podatke za usposabljanje modelov strojnega učenja za razumevanje jezikovnih vzorcev za obdelavo besedila v govor ali govora v besedilo.

Medtem ko lahko osnovne naloge NLP uporabljajo metode, ki temeljijo na pravilih, večina nalog NLP izkorišča strojno učenje za doseganje naprednejše jezikovne obdelave in razumevanja. Na primer, nekateri preprosti chatboti uporabljajo NLP, ki temelji na pravilih, izključno brez ML. Čeprav ML vključuje širše tehnike, kot so globoko učenje, transformatorji, vdelave besed, odločitvena drevesa, umetne, konvolucijske ali ponavljajoče se nevronske mreže in še veliko več, lahko uporabite tudi kombinacijo teh tehnike v NLP.

Naprednejša oblika uporabe strojnega učenja pri obdelavi naravnega jezika je v veliki jezikovni modeli (LLM) kot je GPT-3, s katerim ste se tako ali drugače zagotovo srečali. LLM so modeli strojnega učenja, ki uporabljajo različne tehnike obdelave naravnega jezika za razumevanje naravnih besedilnih vzorcev. Zanimiva lastnost LLM je, da uporabljajo opisne stavke za ustvarjanje specifičnih rezultatov, vključno s slikami, videoposnetki, zvokom in besedili.

Aplikacije strojnega učenja

Kot že omenjeno, strojno učenje ima veliko aplikacij.

• Računalniški vid: Uporablja se pri odkrivanju napak in avtonomnih vozilih.
• Prepoznavanje slike: Primer je Applov Face ID sistem za prepoznavanje.
• Bioinformatika za analizo vzorcev DNK.
• Medicinska diagnoza.
• Priporočilo izdelka.
• Napovedna analiza.
• Segmentacija trga, grozdenje in analiza.

To je le nekaj običajnih aplikacij za strojno učenje, vendar je aplikacij veliko več in v prihodnosti jih bo še več.

Aplikacije obdelave naravnega jezika

Čeprav ima obdelava naravnega jezika (NLP) posebne aplikacije, se sodobni primeri uporabe v resničnem življenju vrtijo okoli strojnega učenja.

• Dokončanje stavka.
• Pametni pomočniki, kot so Alexa, Siri in Google Assistant.
• Klepetalni roboti, ki temeljijo na NLP.
• Filtriranje e-pošte in zaznavanje neželene pošte.
• Prevajanje jezika.
• Sentimentalna analiza in klasifikacija besedil.
• Povzemanje besedila.
• Primerjava besedil: To lahko najdete v slovničnih pomočnikih, kot je Grammarly, in teoretičnih shemah označevanja, ki jih poganja AI.
• Prepoznavanje poimenovane entitete za pridobivanje informacij iz besedil.

Podobno kot pri strojnem učenju ima obdelava naravnega jezika številne trenutne aplikacije, vendar se bo v prihodnosti to močno razširilo.

Strojno učenje in obdelava naravnega jezika sta prepletena

Obdelava naravnega jezika (NLP) in strojno učenje (ML) imata veliko skupnega, le z nekaj razlikami v podatkih, ki jih obdelujeta. Mnogi ljudje zmotno mislijo, da so sinonimi, saj večina izdelkov strojnega učenja, ki jih vidimo danes, uporablja generativne modele. Te težko delujejo brez človeških vnosov prek besedilnih ali govornih navodil.