Koja je razlika između obrade prirodnog jezika i strojnog učenja?

Ključni zahvati

• Strojno učenje i obrada prirodnog jezika (NLP) često se smatraju sinonimima zbog porasta AI koja generira prirodne tekstove pomoću modela strojnog učenja.
• Strojno učenje uključuje razvoj algoritama koji koriste analizu podataka za učenje uzoraka i izradu predviđanja autonomno, dok se NLP fokusira na fino ugađanje, analiziranje i sintetiziranje ljudskih tekstova i govor.
• I strojno učenje i NLP podskupovi su umjetne inteligencije, ali se razlikuju po vrsti podataka koje analiziraju. Strojno učenje pokriva širi raspon podataka, dok NLP posebno koristi tekstualne podatke za obuku modela i razumijevanje jezičnih obrazaca.

Normalno je misliti da su strojno učenje (ML) i obrada prirodnog jezika (NLP) sinonimi, osobito s porastom AI koja generira prirodne tekstove koristeći modele strojnog učenja. Ako ste pratili nedavnu ludnicu za umjetnom inteligencijom, vjerojatno ste naišli na proizvode koji koriste ML i NLP.

Iako su nedvojbeno isprepleteni, bitno je razumjeti njihove razlike i kako skladno doprinose širem AI krajoliku.

Što je strojno učenje?

Strojno učenje je polje umjetne inteligencije koje uključuje razvoj algoritama i matematičkih modela sposobnih za samopoboljšanje analizom podataka. Umjesto da se oslanjaju na eksplicitne, tvrdo kodirane upute, sustavi strojnog učenja koriste tokove podataka kako bi naučili obrasce i samostalno donosili predviđanja ili odluke. Ovi modeli omogućuju strojevima prilagodbu i rješavanje specifičnih problema bez potrebe za ljudskim vodstvom.

Primjer aplikacije strojnog učenja je računalni vid koji se koristi u samovozećim vozilima i sustavima za otkrivanje nedostataka. Prepoznavanje slike je još jedan primjer. Ovo možete pronaći u mnogima tražilice za prepoznavanje lica.

Razumijevanje obrade prirodnog jezika

Obrada prirodnog jezika (NLP) je podskup umjetne inteligencije koji se fokusira na fino podešavanje, analizu i sintetiziranje ljudskih tekstova i govora. NLP koristi različite tehnike za pretvaranje pojedinačnih riječi i fraza u koherentnije rečenice i odlomke kako bi se olakšalo razumijevanje prirodnog jezika u računalima.

Praktični primjeri NLP aplikacija najbližih svima su Alexa, Siri i Google Assistant. Ovi glasovni asistenti koriste NLP i strojno učenje da prepoznaju, razumiju i prevedu vaš glas i daju artikulirane, ljudima prilagođene odgovore na vaša pitanja.

NLP vs. ML: Što im je zajedničko?

Ono što možete zaključiti jest da su strojno učenje (ML) i obrada prirodnog jezika (NLP) podskupovi umjetne inteligencije. Oba procesa koriste modele i algoritme za donošenje odluka. Međutim, razlikuju se po vrsti podataka koje analiziraju.

Strojno učenje pokriva širi pogled i uključuje sve što je povezano s prepoznavanjem uzoraka u strukturiranim i nestrukturiranim podacima. To mogu biti slike, videozapisi, audio zapisi, brojčani podaci, tekstovi, poveznice ili bilo koji drugi oblik podataka koji vam padne na pamet. NLP samo koristi tekstualne podatke za obuku modela strojnog učenja za razumijevanje lingvističkih obrazaca za obradu teksta u govor ili govora u tekst.

Dok osnovni NLP zadaci mogu koristiti metode temeljene na pravilima, većina NLP zadataka koristi strojno učenje za postizanje naprednije obrade jezika i razumijevanja. Na primjer, neki jednostavni chatbotovi koriste NLP temeljen na pravilima isključivo bez ML-a. Iako ML uključuje šire tehnike poput dubokog učenja, transformatora, ugrađivanja riječi, stabla odlučivanja, umjetne, konvolucijske ili rekurentne neuronske mreže i mnoge druge, također možete koristiti kombinaciju ovih tehnike u NLP-u.

Napredniji oblik primjene strojnog učenja u obradi prirodnog jezika je in veliki jezični modeli (LLM) poput GPT-3, s kojim ste se sigurno susreli na ovaj ili onaj način. LLM su modeli strojnog učenja koji koriste različite tehnike obrade prirodnog jezika za razumijevanje prirodnih obrazaca teksta. Zanimljiva osobina LLM-a je da koriste opisne rečenice za generiranje specifičnih rezultata, uključujući slike, videozapise, audio i tekstove.

Primjene strojnog učenja

Kao što je ranije spomenuto, strojno učenje ima mnogo primjena.

• Računalni vid: koristi se u otkrivanju grešaka i autonomnim vozilima.
• Prepoznavanje slike: Primjer je Appleov Face ID sustav prepoznavanja.
• Bioinformatika za analizu uzoraka DNA.
• Medicinska dijagnoza.
• Preporuka proizvoda.
• Prediktivna analiza.
• Segmentacija tržišta, grupiranje i analiza.

To je samo nekoliko uobičajenih aplikacija za strojno učenje, ali postoji mnogo više aplikacija i bit će ih još više u budućnosti.

Primjene obrade prirodnog jezika

Iako obrada prirodnog jezika (NLP) ima specifične primjene, moderni slučajevi korištenja u stvarnom životu vrte se oko strojnog učenja.

• Završetak rečenice.
• Pametni pomoćnici kao što su Alexa, Siri i Google Assistant.
• Chatbotovi temeljeni na NLP-u.
• Filtriranje e-pošte i otkrivanje neželjene pošte.
• Prijevod jezika.
• Sentimentalna analiza i klasifikacija teksta.
• Sažimanje teksta.
• Usporedba teksta: ovo možete pronaći u pomoćnicima za gramatiku kao što je Grammarly i teoretskim shemama označavanja koje pokreće AI.
• Prepoznavanje imenovanih entiteta za izdvajanje informacija iz tekstova.

Slično strojnom učenju, obrada prirodnog jezika ima brojne trenutne primjene, ali u budućnosti će se to masovno proširiti.

Strojno učenje i obrada prirodnog jezika su isprepleteni

Obrada prirodnog jezika (NLP) i strojno učenje (ML) imaju mnogo toga zajedničkog, uz tek nekoliko razlika u podacima koje obrađuju. Mnogi ljudi pogrešno misle da su sinonimi jer većina proizvoda za strojno učenje koje danas vidimo koristi generativne modele. Teško da mogu funkcionirati bez ljudskih unosa putem tekstualnih ili govornih uputa.