Aký je rozdiel medzi spracovaním prirodzeného jazyka a strojovým učením?

Kľúčové informácie

• Strojové učenie a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) sa často považujú za synonymá kvôli vzostupu AI, ktorá generuje prirodzené texty pomocou modelov strojového učenia.
• Strojové učenie zahŕňa vývoj algoritmov, ktoré využívajú analýzu údajov na učenie sa vzorov a vytváranie predpovede autonómne, zatiaľ čo NLP sa zameriava na dolaďovanie, analýzu a syntézu ľudských textov a reč.
• Strojové učenie aj NLP sú podskupiny AI, líšia sa však typom údajov, ktoré analyzujú. Strojové učenie pokrýva širší rozsah údajov, zatiaľ čo NLP špecificky používa textové údaje na trénovanie modelov a pochopenie jazykových vzorov.

Je normálne si myslieť, že strojové učenie (ML) a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) sú synonymá, najmä so vzostupom AI, ktorá generuje prirodzené texty pomocou modelov strojového učenia. Ak ste sledovali nedávne šialenstvo AI, pravdepodobne ste sa stretli s produktmi, ktoré využívajú ML a NLP.

Aj keď sú nepochybne vzájomne prepojené, je nevyhnutné pochopiť ich rozdiely a to, ako harmonicky prispievajú k širšiemu prostrediu AI.

Čo je strojové učenie?

Strojové učenie je oblasť AI, ktorá zahŕňa vývoj algoritmov a matematických modelov schopných sebazlepšovania prostredníctvom analýzy údajov. Namiesto spoliehania sa na explicitné, pevne zakódované pokyny využívajú systémy strojového učenia dátové toky na učenie sa vzorov a autonómne predpovede alebo rozhodnutia. Tieto modely umožňujú strojom prispôsobiť sa a riešiť špecifické problémy bez potreby ľudského vedenia.

Príkladom aplikácie strojového učenia je počítačové videnie používané v samoriadiacich vozidlách a systémoch na detekciu defektov. Ďalším príkladom je rozpoznávanie obrázkov. To nájdete v mnohých vyhľadávače na rozpoznávanie tváre.

Pochopenie spracovania prirodzeného jazyka

Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) je podmnožinou umelej inteligencie, ktorá sa zameriava na jemné ladenie, analýzu a syntézu ľudských textov a reči. NLP používa rôzne techniky na transformáciu jednotlivých slov a fráz do súvislejších viet a odsekov, aby sa uľahčilo pochopenie prirodzeného jazyka v počítačoch.

Praktické príklady aplikácií NLP, ktoré sú každému najbližšie, sú Alexa, Siri a Google Assistant. Títo hlasoví asistenti používajú NLP a strojové učenie, aby rozpoznali, porozumeli a preložili váš hlas a poskytli výstižné, pre človeka priateľské odpovede na vaše otázky.

NLP vs. ML: Čo majú spoločné?

Z toho môžete vyvodiť, že strojové učenie (ML) a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) sú podmnožiny AI. Oba procesy využívajú na rozhodovanie modely a algoritmy. Líšia sa však typom údajov, ktoré analyzujú.

Strojové učenie pokrýva širší pohľad a zahŕňa všetko, čo súvisí s rozpoznávaním vzorov v štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajoch. Môžu to byť obrázky, videá, zvuk, číselné údaje, texty, odkazy alebo akékoľvek iné formy údajov, na ktoré si spomeniete. NLP používa textové údaje iba na trénovanie modelov strojového učenia na pochopenie jazykových vzorov na spracovanie prevodu textu na reč alebo prevodu reči na text.

Zatiaľ čo základné úlohy NLP môžu využívať metódy založené na pravidlách, väčšina úloh NLP využíva strojové učenie na dosiahnutie pokročilejšieho spracovania a porozumenia jazyka. Napríklad niektoré jednoduché chatboty používajú NLP založené na pravidlách výlučne bez ML. Hoci ML zahŕňa širšie techniky, ako je hlboké učenie, transformátory, vkladanie slov, rozhodovacie stromy, umelé, konvolučné alebo rekurentné neurónové siete a mnohé ďalšie, môžete použiť aj ich kombináciu techniky v NLP.

Pokročilejšia forma aplikácie strojového učenia pri spracovaní prirodzeného jazyka je in veľké jazykové modely (LLM) ako GPT-3, s ktorým ste sa museli tak či onak stretnúť. LLM sú modely strojového učenia, ktoré využívajú rôzne techniky spracovania prirodzeného jazyka na pochopenie prirodzených vzorcov textu. Zaujímavou vlastnosťou LLM je, že používajú popisné vety na generovanie konkrétnych výsledkov, vrátane obrázkov, videí, zvuku a textov.

Aplikácie strojového učenia

Ako bolo spomenuté predtým, strojové učenie má mnoho aplikácií.

• Počítačové videnie: Používa sa pri detekcii porúch a autonómnych vozidlách.
• Rozpoznávanie obrázkov: Príkladom je Apple Face ID rozpoznávací systém.
• Bioinformatika na analýzu vzorcov DNA.
• Lekárska diagnóza.
• Odporúčanie produktu.
• Prediktívna analýza.
• Segmentácia trhu, klastrovanie a analýza.

To je len niekoľko bežných aplikácií pre strojové učenie, ale existuje oveľa viac aplikácií a v budúcnosti ich bude ešte viac.

Aplikácie spracovania prirodzeného jazyka

Hoci spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) má špecifické aplikácie, moderné prípady použitia v reálnom živote sa točia okolo strojového učenia.

• Dokončenie vety.
• Inteligentní asistenti ako Alexa, Siri a Google Assistant.
• Chatboty založené na NLP.
• Filtrovanie e-mailov a detekcia spamu.
• Jazykový preklad.
• Analýza sentimentu a klasifikácia textov.
• Textová sumarizácia.
• Porovnanie textu: Môžete to nájsť v gramatických asistentoch, ako sú Grammarly a teoretické schémy označovania poháňané AI.
• Rozpoznávanie pomenovanej entity na extrahovanie informácií z textov.

Podobne ako strojové učenie má spracovanie prirodzeného jazyka množstvo súčasných aplikácií, ktoré sa však v budúcnosti budú masívne rozširovať.

Strojové učenie a spracovanie prirodzeného jazyka sú vzájomne prepojené

Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a strojové učenie (ML) majú veľa spoločného, ​​len s niekoľkými rozdielmi v údajoch, ktoré spracúvajú. Mnoho ľudí si mylne myslí, že sú synonymá, pretože väčšina produktov strojového učenia, ktoré dnes vidíme, používa generatívne modely. Tie môžu len ťažko fungovať bez ľudského vstupu prostredníctvom textových alebo rečových pokynov.