В чем разница между обработкой естественного языка и машинным обучением?

Ключевые выводы

• Машинное обучение и обработка естественного языка (НЛП) часто рассматриваются как синонимы из-за развития искусственного интеллекта, который генерирует естественные тексты с использованием моделей машинного обучения.
• Машинное обучение предполагает разработку алгоритмов, которые используют анализ данных для изучения закономерностей и создания автономные прогнозы, в то время как НЛП фокусируется на точной настройке, анализе и синтезе человеческих текстов и речь.
• И машинное обучение, и НЛП являются подмножествами ИИ, но они различаются по типу данных, которые они анализируют. Машинное обучение охватывает более широкий спектр данных, в то время как НЛП специально использует текстовые данные для обучения моделей и понимания лингвистических шаблонов.

Вполне нормально думать, что машинное обучение (МО) и обработка естественного языка (НЛП) являются синонимами, особенно с появлением искусственного интеллекта, который генерирует естественные тексты с использованием моделей машинного обучения. Если вы следили за недавним безумием в области искусственного интеллекта, вы, вероятно, сталкивались с продуктами, использующими ML и NLP.

Хотя они, несомненно, взаимосвязаны, важно понимать их различия и то, как они гармонично вносят вклад в более широкую среду ИИ.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая предполагает разработку алгоритмов и математических моделей, способных к самосовершенствованию посредством анализа данных. Вместо того, чтобы полагаться на явные, жестко закодированные инструкции, системы машинного обучения используют потоки данных для изучения закономерностей и автономного прогнозирования или принятия решений. Эти модели позволяют машинам адаптироваться и решать конкретные проблемы, не требуя вмешательства человека.

Примером применения машинного обучения является компьютерное зрение, используемое в беспилотных транспортных средствах и системах обнаружения дефектов. Распознавание изображений — еще один пример. Вы можете найти это во многих поисковые системы распознавания лиц.

Понимание обработки естественного языка

Обработка естественного языка (НЛП) — это разновидность искусственного интеллекта, которая фокусируется на точной настройке, анализе и синтезе человеческих текстов и речи. НЛП использует различные методы для преобразования отдельных слов и фраз в более связные предложения и абзацы, чтобы облегчить понимание естественного языка на компьютерах.

Практические примеры наиболее близких каждому приложений НЛП — Alexa, Siri и Google Assistant. Эти голосовые помощники используют НЛП и машинное обучение, чтобы распознавать, понимать и переводить ваш голос, а также давать четкие, понятные для человека ответы на ваши вопросы.

НЛП против. МЛ: Что у них общего?

Вы можете сделать вывод, что машинное обучение (МО) и обработка естественного языка (НЛП) являются подмножествами ИИ. Оба процесса используют модели и алгоритмы для принятия решений. Однако они различаются по типу данных, которые они анализируют.

Машинное обучение охватывает более широкий взгляд и включает в себя все, что связано с распознаванием образов в структурированных и неструктурированных данных. Это могут быть изображения, видео, аудио, числовые данные, тексты, ссылки или любая другая форма данных, о которой вы только можете подумать. НЛП использует только текстовые данные для обучения моделей машинного обучения пониманию лингвистических шаблонов для обработки текста в речь или речи в текст.

Хотя в базовых задачах НЛП могут использоваться методы, основанные на правилах, большинство задач НЛП используют машинное обучение для достижения более сложной обработки и понимания языка. Например, некоторые простые чат-боты используют НЛП на основе правил исключительно без МО. Хотя машинное обучение включает в себя более широкие методы, такие как глубокое обучение, преобразователи, встраивание слов, деревья решений, искусственные, сверточные или рекуррентные нейронные сети и многое другое, вы также можете использовать их комбинацию. техники в НЛП.

Более продвинутая форма применения машинного обучения в обработке естественного языка находится в большие языковые модели (LLM) вроде GPT-3, с которым вы так или иначе наверняка сталкивались. LLM — это модели машинного обучения, которые используют различные методы обработки естественного языка для понимания естественных текстовых шаблонов. Интересной особенностью LLM является то, что они используют описательные предложения для получения конкретных результатов, включая изображения, видео, аудио и тексты.

Приложения машинного обучения

Как упоминалось ранее, машинное обучение имеет множество применений.

• Компьютерное зрение: используется для обнаружения неисправностей и автономных транспортных средств.
• Распознавание изображений. Примером является Идентификатор лица Apple система распознавания.
• Биоинформатика для анализа образцов ДНК.
• Медицинский диагноз.
• Рекомендация продукта.
• Прогнозный анализ.
• Сегментация рынка, кластеризация и анализ.

Это лишь некоторые из распространенных приложений машинного обучения, но их гораздо больше, и в будущем их будет еще больше.

Приложения обработки естественного языка

Хотя обработка естественного языка (НЛП) имеет конкретные применения, современные примеры использования в реальной жизни вращаются вокруг машинного обучения.

• Завершение предложения.
• Умные помощники, такие как Alexa, Siri и Google Assistant.
• Чат-боты на основе НЛП.
• Фильтрация электронной почты и обнаружение спама.
• Языковой перевод.
• Анализ настроений и классификация текста.
• Обобщение текста.
• Сравнение текста: вы можете найти это в помощниках по грамматике, таких как Grammarly, и в схемах теоретической оценки на базе искусственного интеллекта.
• Распознавание именованных объектов для извлечения информации из текстов.

Подобно машинному обучению, обработка естественного языка в настоящее время имеет множество применений, но в будущем их число будет значительно расширяться.

Машинное обучение и обработка естественного языка переплетаются

Обработка естественного языка (НЛП) и машинное обучение (МО) имеют много общего, лишь с некоторыми различиями в данных, которые они обрабатывают. Многие люди ошибочно полагают, что это синонимы, поскольку большинство продуктов машинного обучения, которые мы видим сегодня, используют генеративные модели. Они вряд ли смогут работать без участия человека посредством текстовых или речевых инструкций.