Каква е разликата между обработката на естествен език и машинното обучение?

Ключови изводи

• Машинното обучение и обработката на естествен език (NLP) често се разглеждат като синоними поради възхода на AI, който генерира естествени текстове, използвайки модели за машинно обучение.
• Машинното обучение включва разработването на алгоритми, които използват анализ на данни, за да научат модели и да направят предвиждания автономно, докато НЛП се фокусира върху фина настройка, анализиране и синтезиране на човешки текстове и реч.
• Както машинното обучение, така и НЛП са подмножества на ИИ, но се различават по вида на данните, които анализират. Машинното обучение обхваща по-широк набор от данни, докато NLP специално използва текстови данни за обучение на модели и разбиране на езикови модели.

Нормално е да мислим, че машинното обучение (ML) и обработката на естествен език (NLP) са синоними, особено с възхода на AI, който генерира естествени текстове, използвайки модели за машинно обучение. Ако сте следили скорошната лудост с ИИ, вероятно сте срещали продукти, които използват ML и NLP.

Въпреки че те несъмнено са преплетени, от съществено значение е да разберем техните различия и как те хармонично допринасят за по-широкия AI пейзаж.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е област на ИИ, която включва разработването на алгоритми и математически модели, способни на самоусъвършенстване чрез анализ на данни. Вместо да разчитат на изрични, твърдо кодирани инструкции, системите за машинно обучение използват потоци от данни, за да научат модели и да правят прогнози или решения автономно. Тези модели позволяват на машините да се адаптират и решават конкретни проблеми, без да изискват човешко ръководство.

Пример за приложение за машинно обучение е компютърното зрение, използвано в самоуправляващите се превозни средства и системите за откриване на дефекти. Разпознаването на изображения е друг пример. Можете да намерите това в много търсачки за разпознаване на лица.

Разбиране на обработката на естествен език

Обработката на естествен език (NLP) е подмножество от изкуствен интелект, който се фокусира върху фина настройка, анализиране и синтезиране на човешки текстове и реч. НЛП използва различни техники за трансформиране на отделни думи и фрази в по-последователни изречения и абзаци, за да улесни разбирането на естествения език в компютрите.

Практически примери за НЛП приложения, които са най-близки до всички, са Alexa, Siri и Google Assistant. Тези гласови асистенти използват NLP и машинно обучение, за да разпознаят, разберат и преведат гласа ви и да предоставят ясно формулирани, удобни за хората отговори на вашите запитвания.

НЛП срещу. ML: Какво е общото между тях?

Заключение, което можете да заключите, е, че машинното обучение (ML) и обработката на естествен език (NLP) са подгрупи на AI. И двата процеса използват модели и алгоритми за вземане на решения. Те обаче се различават по вида на данните, които анализират.

Машинното обучение обхваща по-широк поглед и включва всичко, свързано с разпознаването на модели в структурирани и неструктурирани данни. Това може да са изображения, видеоклипове, аудио, цифрови данни, текстове, връзки или всяка друга форма на данни, за която се сетите. NLP използва само текстови данни, за да обучава модели на машинно обучение да разбират езикови модели за обработка на текст към реч или реч към текст.

Докато основните NLP задачи могат да използват методи, базирани на правила, по-голямата част от NLP задачите използват машинно обучение, за да постигнат по-напреднала езикова обработка и разбиране. Например, някои прости чатботове използват NLP, базирано на правила, изключително без ML. Въпреки че ML включва по-широки техники като дълбоко обучение, трансформатори, вграждане на думи, дървета на решенията, изкуствени, конволюционни или повтарящи се невронни мрежи и много други, можете също да използвате комбинация от тях техники в НЛП.

Налице е по-напреднала форма на приложение на машинно обучение при обработка на естествен език големи езикови модели (LLM) като GPT-3, с който трябва да сте се сблъсквали по един или друг начин. LLM са модели за машинно обучение, които използват различни техники за обработка на естествен език, за да разберат естествени текстови модели. Интересен атрибут на LLM е, че те използват описателни изречения за генериране на конкретни резултати, включително изображения, видеоклипове, аудио и текстове.

Приложения на машинното обучение

Както е споменато по-рано, машинното обучение има много приложения.

• Компютърно зрение: Използва се при откриване на грешки и автономни превозни средства.
• Разпознаване на изображения: Пример е Face ID на Apple система за разпознаване.
• Биоинформатика за анализиране на ДНК модели.
• Медицинска диагноза.
• Препоръка за продукта.
• Прогностичен анализ.
• Пазарно сегментиране, групиране и анализ.

Това са само няколко от често срещаните приложения за машинно обучение, но има много повече приложения и ще има още повече в бъдеще.

Приложения за обработка на естествен език

Въпреки че обработката на естествен език (NLP) има специфични приложения, съвременните случаи на използване в реалния живот се въртят около машинното обучение.

• Довършване на изречението.
• Интелигентни асистенти като Alexa, Siri и Google Assistant.
• Базирани на НЛП чатботове.
• Филтриране на имейли и откриване на спам.
• Езиков превод.
• Анализ на настроението и класификация на текста.
• Резюмиране на текст.
• Сравнение на текст: Можете да намерите това в асистенти за граматика като Grammarly и базирани на AI теоретични схеми за маркиране.
• Разпознаване на именуван обект за извличане на информация от текстове.

Подобно на машинното обучение, обработката на естествения език има множество настоящи приложения, но в бъдеще това ще се разшири значително.

Машинното обучение и обработката на естествен език са преплетени

Обработката на естествен език (NLP) и машинното обучение (ML) имат много общи неща, само с няколко разлики в данните, които обработват. Много хора погрешно смятат, че те са синоними, защото повечето продукти за машинно обучение, които виждаме днес, използват генеративни модели. Те трудно могат да работят без човешко въвеждане чрез текстови или речеви инструкции.