Kāda ir atšķirība starp dabiskās valodas apstrādi un mašīnmācīšanos?

Key Takeaways

• Mašīnmācība un dabiskās valodas apstrāde (NLP) bieži tiek uzskatīti par sinonīmiem mākslīgā intelekta pieauguma dēļ, kas ģenerē dabiskus tekstus, izmantojot mašīnmācīšanās modeļus.
• Mašīnmācība ietver tādu algoritmu izstrādi, kas izmanto datu analīzi, lai apgūtu modeļus un izveidotu modeļus prognozē autonomi, savukārt NLP koncentrējas uz cilvēku tekstu precizēšanu, analīzi un sintezēšanu un runa.
• Gan mašīnmācīšanās, gan NLP ir AI apakškopas, taču tās atšķiras pēc analizējamo datu veida. Mašīnmācība aptver plašāku datu klāstu, savukārt NLP īpaši izmanto teksta datus, lai apmācītu modeļus un izprastu valodu modeļus.

Ir normāli domāt, ka mašīnmācīšanās (ML) un dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir sinonīmi, jo īpaši saistībā ar AI pieaugumu, kas ģenerē dabiskus tekstus, izmantojot mašīnmācīšanās modeļus. Ja esat sekojis līdzi nesenajam AI neprātam, iespējams, esat saskāries ar produktiem, kas izmanto ML un NLP.

Lai gan tie neapšaubāmi ir savstarpēji saistīti, ir svarīgi saprast to atšķirības un to, kā tās harmoniski veicina plašāku AI ainavu.

Kas ir mašīnmācīšanās?

Mašīnmācība ir AI joma, kas ietver algoritmu un matemātisko modeļu izstrādi, kas spēj sevi pilnveidot, izmantojot datu analīzi. Tā vietā, lai paļautos uz skaidriem, stingri kodētiem norādījumiem, mašīnmācīšanās sistēmas izmanto datu plūsmas, lai apgūtu modeļus un autonomi pieņemtu prognozes vai lēmumus. Šie modeļi ļauj mašīnām pielāgoties un atrisināt konkrētas problēmas, neprasot cilvēka vadību.

Mašīnmācīšanās lietojumprogrammas piemērs ir datorredze, ko izmanto pašbraucošos transportlīdzekļos un defektu noteikšanas sistēmās. Attēlu atpazīšana ir vēl viens piemērs. To var atrast daudzos sejas atpazīšanas meklētājprogrammas.

Izpratne par dabiskās valodas apstrādi

Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir mākslīgā intelekta apakškopa, kas koncentrējas uz cilvēka tekstu un runas precizēšanu, analīzi un sintezēšanu. NLP izmanto dažādas metodes, lai pārveidotu atsevišķus vārdus un frāzes sakarīgākos teikumos un rindkopās, lai atvieglotu dabiskās valodas izpratni datoros.

Praktiski piemēri visiem tuvākajām NLP lietojumprogrammām ir Alexa, Siri un Google Assistant. Šie balss asistenti izmanto NLP un mašīnmācīšanos, lai atpazītu, saprastu un tulkotu jūsu balsi un sniegtu saprotamas, cilvēkiem draudzīgas atbildes uz jūsu jautājumiem.

NLP vs. ML: Kas viņiem ir kopīgs?

Var secināt, ka mašīnmācīšanās (ML) un dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir AI apakškopas. Abos procesos lēmumu pieņemšanai tiek izmantoti modeļi un algoritmi. Tomēr tie atšķiras pēc analizējamo datu veida.

Mašīnmācība aptver plašāku skatījumu un ietver visu, kas saistīts ar modeļa atpazīšanu strukturētos un nestrukturētos datos. Tie var būt attēli, videoklipi, audio, skaitliski dati, teksti, saites vai jebkura cita veida dati, ko varat iedomāties. NLP izmanto teksta datus tikai, lai apmācītu mašīnmācīšanās modeļus, lai izprastu lingvistiskos modeļus teksta pārvēršanai runā vai runas pārveidošanai tekstā.

Lai gan pamata NLP uzdevumos var izmantot uz noteikumiem balstītas metodes, lielākā daļa NLP uzdevumu izmanto mašīnmācīšanos, lai panāktu progresīvāku valodas apstrādi un izpratni. Piemēram, daži vienkārši tērzēšanas roboti izmanto uz kārtulām balstītu NLP tikai bez ML. Lai gan ML ietver plašākas metodes, piemēram, dziļo mācīšanos, transformatorus, vārdu iegulšanu, lēmumu kokus, mākslīgos, konvolucionālos vai atkārtotos neironu tīklus un daudz ko citu, varat arī izmantot šo kombināciju metodes NLP.

Ir izstrādāta uzlabota mašīnmācīšanās pielietošanas forma dabiskās valodas apstrādē lielie valodu modeļi (LLM) piemēram, GPT-3, ar kuru jūs noteikti esat saskāries tā vai citādi. LLM ir mašīnmācīšanās modeļi, kas izmanto dažādas dabiskās valodas apstrādes metodes, lai izprastu dabisko teksta modeļus. Interesants LLM atribūts ir tas, ka tie izmanto aprakstošus teikumus, lai radītu konkrētus rezultātus, tostarp attēlus, video, audio un tekstus.

Mašīnmācīšanās pielietojumi

Kā minēts iepriekš, mašīnmācībai ir daudz lietojumprogrammu.

• Datorredze: izmanto kļūdu noteikšanā un autonomos transportlīdzekļos.
• Attēlu atpazīšana: piemērs ir Apple sejas ID atpazīšanas sistēma.
• Bioinformātika DNS modeļu analīzei.
• Medicīniskā diagnoze.
• Produkta ieteikums.
• Prognozējošā analīze.
• Tirgus segmentācija, klasterizācija un analīze.

Šīs ir tikai dažas no izplatītākajām mašīnmācības lietojumprogrammām, taču ir daudz vairāk lietojumprogrammu, un nākotnē to būs vēl vairāk.

Dabiskās valodas apstrādes pielietojumi

Lai gan dabiskās valodas apstrādei (NLP) ir īpašas lietojumprogrammas, mūsdienu reālās dzīves lietošanas gadījumi ir saistīti ar mašīnmācīšanos.

• Teikuma pabeigšana.
• Viedie palīgi, piemēram, Alexa, Siri un Google Assistant.
• Uz NLP balstīti tērzēšanas roboti.
• E-pasta filtrēšana un surogātpasta noteikšana.
• Valodas tulkošana.
• Sentimenta analīze un teksta klasifikācija.
• Teksta kopsavilkums.
• Teksta salīdzinājums: to var atrast gramatikas palīgos, piemēram, Grammarly un AI darbināmās teorētiskās atzīmju shēmās.
• Nosaukto entītiju atpazīšana informācijas iegūšanai no tekstiem.

Līdzīgi kā mašīnmācībā, dabiskās valodas apstrādei ir daudzas pašreizējās lietojumprogrammas, taču nākotnē tās ievērojami paplašināsies.

Mašīnmācīšanās un dabiskās valodas apstrāde ir savstarpēji saistītas

Dabiskās valodas apstrādei (NLP) un mašīnmācībai (ML) ir daudz kopīga, tikai ar dažām atšķirībām to apstrādātajos datos. Daudzi cilvēki kļūdaini domā, ka tie ir sinonīmi, jo lielākā daļa mašīnmācīšanās produktu, ko mēs šodien redzam, izmanto ģeneratīvos modeļus. Tie diez vai var darboties bez cilvēka ievades teksta vai runas instrukcijās.