Hva er forskjellen mellom naturlig språkbehandling og maskinlæring?

Viktige takeaways

• Maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP) blir ofte sett på som synonyme på grunn av fremveksten av AI som genererer naturlige tekster ved hjelp av maskinlæringsmodeller.
• Maskinlæring innebærer utvikling av algoritmer som bruker dataanalyse for å lære mønstre og lage spådommer autonomt, mens NLP fokuserer på å finjustere, analysere og syntetisere menneskelige tekster og tale.
• Både maskinlæring og NLP er undergrupper av AI, men de er forskjellige i typen data de analyserer. Maskinlæring dekker et bredere spekter av data, mens NLP spesifikt bruker tekstdata for å trene modeller og forstå språklige mønstre.

Det er normalt å tenke at maskinlæring (ML) og naturlig språkbehandling (NLP) er synonyme, spesielt med fremveksten av AI som genererer naturlige tekster ved hjelp av maskinlæringsmodeller. Hvis du har fulgt den siste AI-vanvidden, har du sannsynligvis møtt produkter som bruker ML og NLP.

Selv om de utvilsomt er sammenvevd, er det viktig å forstå forskjellene deres og hvordan de på harmonisk måte bidrar til det bredere AI-landskapet.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er et felt innen AI som involverer utvikling av algoritmer og matematiske modeller som er i stand til selvforbedring gjennom dataanalyse. I stedet for å stole på eksplisitte, hardkodede instruksjoner, utnytter maskinlæringssystemer datastrømmer for å lære mønstre og ta spådommer eller beslutninger autonomt. Disse modellene gjør det mulig for maskiner å tilpasse og løse spesifikke problemer uten å kreve menneskelig veiledning.

Et eksempel på en maskinlæringsapplikasjon er datasyn brukt i selvkjørende kjøretøy og defektdeteksjonssystemer. Bildegjenkjenning er et annet eksempel. Du finner dette hos mange søkemotorer for ansiktsgjenkjenning.

Forstå naturlig språkbehandling

Naturlig språkbehandling (NLP) er en undergruppe av kunstig intelligens som fokuserer på å finjustere, analysere og syntetisere menneskelige tekster og tale. NLP bruker ulike teknikker for å transformere individuelle ord og uttrykk til mer sammenhengende setninger og avsnitt for å lette forståelsen av naturlig språk på datamaskiner.

Praktiske eksempler på NLP-applikasjoner nærmest alle er Alexa, Siri og Google Assistant. Disse stemmeassistentene bruker NLP og maskinlæring for å gjenkjenne, forstå og oversette stemmen din og gi velformulerte, menneskevennlige svar på spørsmålene dine.

NLP vs. ML: Hva har de til felles?

Et poeng du kan utlede er at maskinlæring (ML) og naturlig språkbehandling (NLP) er undergrupper av AI. Begge prosessene bruker modeller og algoritmer for å ta beslutninger. Imidlertid er de forskjellige i typen data de analyserer.

Maskinlæring dekker et bredere syn og involverer alt relatert til mønstergjenkjenning i strukturerte og ustrukturerte data. Dette kan være bilder, videoer, lyd, numeriske data, tekster, lenker eller annen form for data du kan tenke deg. NLP bruker kun tekstdata for å trene maskinlæringsmodeller til å forstå språklige mønstre for å behandle tekst-til-tale eller tale-til-tekst.

Mens grunnleggende NLP-oppgaver kan bruke regelbaserte metoder, utnytter flertallet av NLP-oppgaver maskinlæring for å oppnå mer avansert språkbehandling og -forståelse. For eksempel bruker noen enkle chatbots regelbasert NLP utelukkende uten ML. Selv om ML inkluderer bredere teknikker som dyp læring, transformatorer, ordinnbygging, beslutningstrær, kunstige, konvolusjonelle eller tilbakevendende nevrale nettverk og mange flere, du kan også bruke en kombinasjon av disse teknikker i NLP.

En mer avansert form for anvendelse av maskinlæring i naturlig språkbehandling er inne store språkmodeller (LLMs) som GPT-3, som du må ha møtt på en eller annen måte. LLM-er er maskinlæringsmodeller som bruker forskjellige naturlige språkbehandlingsteknikker for å forstå naturlige tekstmønstre. En interessant egenskap ved LLM-er er at de bruker beskrivende setninger for å generere spesifikke resultater, inkludert bilder, videoer, lyd og tekster.

Anvendelser av maskinlæring

Som nevnt tidligere, maskinlæring har mange applikasjoner.

• Datasyn: Brukes i feildeteksjon og autonome kjøretøy.
• Bildegjenkjenning: Et eksempel er Apples Face ID gjenkjenningssystem.
• Bioinformatikk for analyse av DNA-mønstre.
• Medisinsk diagnose.
• Produktanbefaling.
• Prediktiv analyse.
• Markedssegmentering, klynging og analyse.

Det er bare noen av de vanlige applikasjonene for maskinlæring, men det er mange flere applikasjoner og vil bli enda flere i fremtiden.

Anvendelser av naturlig språkbehandling

Selv om naturlig språkbehandling (NLP) har spesifikke applikasjoner, dreier moderne brukstilfeller seg om maskinlæring.

• Fullføring av setning.
• Smarte assistenter som Alexa, Siri og Google Assistant.
• NLP-baserte chatbots.
• E-postfiltrering og spamdeteksjon.
• Språkoversettelse.
• Sentimentanalyse og tekstklassifisering.
• Tekstoppsummering.
• Tekstsammenligning: Du kan finne dette i grammatikkassistenter som Grammarly og AI-drevne teoretiske merkeordninger.
• Navngitt enhetsgjenkjenning for å trekke ut informasjon fra tekster.

I likhet med maskinlæring har naturlig språkbehandling en rekke nåværende applikasjoner, men i fremtiden vil det ekspandere massivt.

Maskinlæring og naturlig språkbehandling henger sammen

Naturlig språkbehandling (NLP) og maskinlæring (ML) har mye til felles, med bare noen få forskjeller i dataene de behandler. Mange tror feilaktig at de er synonyme fordi de fleste maskinlæringsprodukter vi ser i dag bruker generative modeller. Disse kan knapt fungere uten menneskelige innspill via tekst- eller taleinstruksjoner.