Nämä kaksi termiä ovat generatiivisen tekoälyvallankumouksen ytimessä, mutta mitä ne tarkoittavat ja miten ne eroavat toisistaan?

Key Takeaways

  • Koneoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) nähdään usein synonyymeinä, koska tekoäly on yleistynyt, joka tuottaa luonnollisia tekstejä koneoppimismalleja käyttäen.
  • Koneoppiminen sisältää algoritmien kehittämisen, jotka käyttävät data-analyysiä kuvioiden oppimiseen ja tekemiseen ennustaa itsenäisesti, kun taas NLP keskittyy ihmisten tekstien hienosäätöön, analysointiin ja syntetisoimiseen. puhetta.
  • Sekä koneoppiminen että NLP ovat tekoälyn osajoukkoja, mutta ne eroavat analysoitavan datan tyypistä. Koneoppiminen kattaa laajemman valikoiman dataa, kun taas NLP käyttää erityisesti tekstidataa mallien kouluttamiseen ja kielellisten mallien ymmärtämiseen.

On normaalia ajatella, että koneoppiminen (ML) ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) ovat synonyymejä, erityisesti AI: n nousulle, joka luo luonnollisia tekstejä koneoppimismalleja käyttäen. Jos olet seurannut äskettäistä tekoälyä, olet todennäköisesti törmännyt tuotteisiin, jotka käyttävät ML: tä ja NLP: tä.

instagram viewer

Vaikka ne ovat epäilemättä kietoutuneet toisiinsa, on tärkeää ymmärtää niiden eroavaisuudet ja kuinka ne harmonisesti vaikuttavat laajempaan tekoälymaailmaan.

Mitä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on tekoälyn ala, joka sisältää algoritmien ja matemaattisten mallien kehittämisen, jotka pystyvät parantamaan itseään data-analyysin avulla. Sen sijaan, että luottaisivat selkeästi koodattuihin ohjeisiin, koneoppimisjärjestelmät hyödyntävät tietovirtoja oppiakseen malleja ja tehdäkseen ennusteita tai päätöksiä itsenäisesti. Näiden mallien avulla koneet voivat mukautua ja ratkaista tiettyjä ongelmia ilman ihmisen ohjausta.

Esimerkki koneoppimissovelluksesta on tietokonenäkö, jota käytetään itseajavissa ajoneuvoissa ja vikojen havaitsemisjärjestelmissä. Kuvantunnistus on toinen esimerkki. Löydät tämän monista kasvojentunnistuksen hakukoneet.

Luonnollisen kielen käsittelyn ymmärtäminen

Luonnollisen kielen käsittely (NLP) on tekoälyn osajoukko, joka keskittyy ihmisten tekstien ja puheen hienosäätöön, analysointiin ja syntetisoimiseen. NLP käyttää erilaisia ​​tekniikoita yksittäisten sanojen ja lauseiden muuntamiseen yhtenäisemmiksi lauseiksi ja kappaleiksi helpottaakseen luonnollisen kielen ymmärtämistä tietokoneissa.

Käytännön esimerkkejä lähimmistä NLP-sovelluksista ovat Alexa, Siri ja Google Assistant. Nämä ääniavustajat käyttävät NLP: tä ja koneoppimista tunnistaakseen, ymmärtääkseen ja kääntääkseen äänesi ja tarjotakseen selkeät, ihmisystävälliset vastaukset kyselyihisi.

NLP vs. ML: Mitä yhteistä niillä on?

Voit päätellä, että koneoppiminen (ML) ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) ovat tekoälyn osajoukkoja. Molemmat prosessit käyttävät malleja ja algoritmeja päätöksentekoon. Ne eroavat kuitenkin analysoimiensa tietojen tyypistä.

Koneoppiminen kattaa laajemman näkemyksen ja sisältää kaiken, mikä liittyy strukturoidun ja strukturoimattoman datan hahmontunnistukseen. Nämä voivat olla kuvia, videoita, ääntä, numeerista dataa, tekstejä, linkkejä tai mitä tahansa muuta kuviteltavissa olevaa dataa. NLP käyttää tekstidataa vain kouluttaakseen koneoppimismalleja ymmärtämään kielellisiä malleja tekstistä puheeksi tai puheesta tekstiksi käsittelyä varten.

Vaikka NLP-perustehtävät voivat käyttää sääntöihin perustuvia menetelmiä, suurin osa NLP-tehtävistä hyödyntää koneoppimista edistyneemmän kielenkäsittelyn ja ymmärtämisen saavuttamiseksi. Esimerkiksi jotkut yksinkertaiset chatbotit käyttävät sääntöpohjaista NLP: tä yksinomaan ilman ML: ää. Vaikka ML sisältää laajempia tekniikoita, kuten syväoppimista, muuntajia, sanan upotuksia, päätöspuita, keinotekoisia, konvoluutio- tai toistuvia hermoverkkoja ja monia muita, voit myös käyttää näiden yhdistelmää tekniikoita NLP: ssä.

Koneoppimisen soveltamisen edistyneempi muoto luonnollisen kielen käsittelyssä on tulossa suuret kielimallit (LLM) kuten GPT-3, johon sinun on täytynyt törmätä tavalla tai toisella. LLM: t ovat koneoppimismalleja, jotka käyttävät erilaisia ​​luonnollisen kielen käsittelytekniikoita luonnollisten tekstimallien ymmärtämiseen. LLM: ien mielenkiintoinen ominaisuus on, että ne käyttävät kuvailevia lauseita tiettyjen tulosten, kuten kuvien, videoiden, äänen ja tekstien, luomiseen.

Koneoppimisen sovellukset

Kuten aiemmin mainittu, koneoppimisessa on monia sovelluksia.

  • Tietokonenäkö: Käytetään vikojen havaitsemisessa ja autonomisissa ajoneuvoissa.
  • Kuvantunnistus: Esimerkki on Applen kasvotunnus tunnistusjärjestelmä.
  • Bioinformatiikkaa DNA-mallien analysointiin.
  • Lääketieteellinen diagnoosi.
  • Tuotesuositus.
  • Ennakoiva analyysi.
  • Markkinoiden segmentointi, klusterointi ja analyysi.

Tämä on vain muutamia yleisimmistä koneoppimisen sovelluksista, mutta sovelluksia on paljon enemmän ja niitä tulee olemaan vielä enemmän.

Luonnollisen kielen käsittelyn sovellukset

Vaikka luonnollisella kielenkäsittelyllä (NLP) on erityisiä sovelluksia, nykyaikaiset tosielämän käyttötapaukset pyörivät koneoppimisen ympärillä.

  • Lauseen viimeistely.
  • Älykkäät avustajat, kuten Alexa, Siri ja Google Assistant.
  • NLP-pohjaiset chatbotit.
  • Sähköpostin suodatus ja roskapostin tunnistus.
  • Kielen käännös.
  • Tunneanalyysi ja tekstin luokittelu.
  • Tekstin yhteenveto.
  • Tekstin vertailu: Löydät tämän kieliopin avustajista, kuten Grammarlysta ja tekoälyllä toimivista teoreettisista merkintäjärjestelmistä.
  • Nimetyn kokonaisuuden tunnistus tiedon poimimiseen teksteistä.

Koneoppimisen tapaan luonnollisella kielenkäsittelyllä on useita nykyisiä sovelluksia, mutta tulevaisuudessa ne laajenevat massiivisesti.

Koneoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely kietoutuvat toisiinsa

Luonnollisen kielen käsittelyllä (NLP) ja koneoppimisella (ML) on paljon yhteistä, mutta niiden käsittelemä data eroaa vain vähän. Monet ihmiset luulevat virheellisesti niiden olevan synonyymejä, koska useimmat nykyään näkemämme koneoppimistuotteet käyttävät generatiivisia malleja. Nämä tuskin toimivat ilman ihmisen teksti- tai puheohjeita.