自然語言處理和機器學習有什麼差別?
要點
人工智慧的進步，特別是涉及機器學習技術的進步，已經引起了機器學習和自然語言處理（NLP）之間的融合。透過模仿人類話語的機器學習模型生成文本的日益流行就證明了這一點，從而給人留下了這兩個領域可以互換的印象。
機器學習是一個研究領域，涉及創建能夠透過從資料輸入中獲得的經驗自動提高其性能的演算法。這些演算法旨在識別大量資料中的模式並產生準確的預測，而無需明確編程。相較之下，自然語言處理（NLP）是電腦科學和語言學的一個跨學科子領域，專門致力於使電腦能夠理解、解釋、分析和生成人類語言。 NLP 的主要目標是創建能夠處理、操縱自然語言文字或語音並從中獲取含義的軟體應用程序，從而實現人與機器之間更有效的溝通。
機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 都屬於人工智慧 (AI) 的範疇，但它們檢查的資料類型有所不同。 ML 包含更廣泛的資料來源，而 NLP 特別專注於利用文字資訊進行模型訓練和識別語言模式。
人們將機器學習和自然語言處理視為可互換的概念並不罕見，特別是考慮到能夠透過利用機器學習演算法生成類人文本的人工智慧系統的日益普及。近年來，出現了大量同時採用機器學習和自然語言處理技術的產品。
必須認識到，人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 是錯綜複雜但截然不同的概念，它們在塑造更大的人工智慧生態系統中都發揮著關鍵作用。
什麼是機器學習?
機器學習是人工智慧 (AI) 中的一個領域，其特點是創建演算法和數學結構，這些演算法和數學結構可以透過數據驅動的見解來增強其性能。與採用顯式指令集的傳統程式方法不同，機器學習技術利用資訊流來識別模式並獨立產生結果。這種方法允許電子設備在最少的人類監督下調整和應對特定的挑戰。
當然，我將為您提供該文本的優雅改寫。機器學習實現的一個主要實例是其在自主交通系統中的視覺感知以及故障識別機制中的利用。另一個說明性的例子是在眾多搜尋引擎中發現的臉部辨識軟體。
理解自然語言處理
人工智慧涵蓋了一個稱為自然語言處理（NLP）的專業領域，它專注於提煉、檢查和合成人類語言和話語。 NLP 利用一系列方法，有效地將孤立的術語和表達式轉換為邏輯一致的段落和部分，以提高電腦系統的理解能力。
NLP 與 ML:它們有什麼共同點?
可以推斷，機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）是人工智慧（AI）的子領域。兩者都涉及利用模型和演算法進行決策；然而，他們各自的重點領域有所不同。 ML 涉及分析數字或結構化數據，而 NLP 則專注於處理非結構化文字資訊。
機器學習涵蓋了與識別各種形式的資料中的模式相關的綜合視角，包括但不限於結構化和非結構化格式，例如視覺圖像、聽覺訊號、數值、書面語言、超連結和許多其他形式的資訊。自然語言處理 (NLP) 特別關注分析和解釋文字數據，以開發能夠執行諸如將文字轉換為語音或將文字轉換為語音等任務的機器學習模型。
高階自然語言處理 (NLP) 任務通常依賴機器學習演算法，而不是僅依賴基於規則的方法。事實上，某些基本的聊天機器人僅利用基於規則的 NLP 技術來實現其功能。儘管涵蓋了更廣泛的方法，例如深度學習、變壓器模型、詞嵌入、決策樹、人工神經網路、卷積神經網路和循環神經網路等，但也可以在NLP 領域。
將機器學習應用於自然語言處理的一個前沿方面涉及大型語言模型 (LLM)，例如 GPT-3，我相信您已經在一定程度上熟悉了它。這些法學碩士代表了一類機器學習模型，利用一系列自然語言處理方法來理解和分析自然發生的語言現象。這些模型的獨特之處在於它們能夠根據輸入描述產生客製化輸出，涵蓋多種媒體形式，例如視覺圖像、視訊剪輯、錄音和書面內容。
機器學習的應用
如前所述，機器學習在各領域擁有多種潛在用途。
利用電腦視覺來檢測異常或缺陷，以及使自動駕駛車輛能夠在周圍環境中導航，是該領域的關鍵應用。
影像辨識技術已被用於各種應用中，其中一個例子就是蘋果公司的先進臉部辨識系統 Face ID。這種創新的生物特徵認證方法依賴高度準確和高效的演算法，透過分析輪廓、皺紋和其他顯著特徵等獨特特徵來識別個人的臉部。透過利用深度學習技術，即使在不同的照明條件或佩戴各種類型的配件時，Face ID也可以準確地驗證使用者的身份。此外，這項尖端技術可以實現設備的無縫解鎖，使其成為行動裝置用戶方便且安全的解決方案。
⭐用於分析 DNA 模式的生物資訊學。
⭐醫學診斷。
⭐產品推薦。
⭐預測分析。
⭐市場細分、聚類和分析。
機器學習存在大量的實際用途，但這僅僅表明了其在各個行業中的潛在範圍，隨著技術的進一步進步，還會出現許多其他應用。
自然語言處理的應用
在當代場景中，自然語言處理（NLP）儘管具有特定的實用性，但主要與機器學習技術結合使用來解決各種實際情況。
⭐句子完成。
Alexa、Siri 和 Google Assistant 是高度智慧的虛擬助手，可以幫助用戶透過語音命令或點擊智慧型手機輕鬆執行各種任務。他們使用人工智慧演算法來理解人類的自然語言輸入並即時產生適當的回應。這些人工智慧驅動的工具透過提供直覺、無縫的使用者體驗徹底改變了人們與技術互動的方式。
⭐基於 NLP 的聊天機器人。
⭐電子郵件過濾和垃圾郵件偵測。
⭐語言翻譯。
⭐情感分析和文本分類。
⭐文摘要。
可以透過各種語法輔助工具來比較文本，包括利用 Grammarly 等人工智慧的輔助工具，以及由人工智慧技術支援的高級評分系統。
命名實體識別 (NER) 是對文本中的實體（例如人員、組織、位置、日期或其他命名實體）進行識別和分類的過程，以便從中提取相關資訊。該技術涉及應用機器學習演算法來分析大型文字資料集中的模式和關係，使電腦能夠根據預先定義的標準自動識別和分類特定類型的信息。透過利用 NER，使用者可以從大量非結構化文字資料中有效地提取有價值的見解和知識，從而促進情感分析、主題建模和資訊檢索等任務。
與機器學習的激增類似，自然語言處理目前已應用於多個領域，但其在未來幾年的擴展和成長潛力巨大。
機器學習和自然語言處理相互交織
自然語言處理 (NLP) 領域與機器學習 (ML) 領域有一些相似之處，儘管每個領域處理的資料性質存在細微差別。遺憾的是，由於當代機器學習應用中普遍使用生成模型，有些人普遍存在一種誤解，認為 NLP 和 ML 是一回事。事實上，這些模型經常需要人類透過文字或口頭方式輸入才能發揮作用。