Wat is het verschil tussen natuurlijke taalverwerking en machinaal leren?

Belangrijkste resultaten

De vooruitgang in kunstmatige intelligentie, vooral die waarbij machinaal leren een rol speelt, heeft geleid tot een samenvloeiing van machinaal leren en natuurlijke taalverwerking (NLP). Dit is duidelijk te zien aan de toenemende prevalentie van tekstgeneratie door middel van machine-learning modellen die mensachtige taal nabootsen, waardoor de indruk wordt gewekt dat deze twee vakgebieden uitwisselbaar zijn.

Machine Learning is een studiegebied dat zich bezighoudt met het creëren van algoritmen die automatisch hun prestaties kunnen verbeteren door ervaring op te doen met gegevensinvoer. Deze algoritmen zijn ontworpen om patronen te identificeren in grote gegevensverzamelingen en nauwkeurige voorspellingen te genereren zonder expliciete programmering. Natural Language Processing (NLP) is daarentegen een interdisciplinair deelgebied van computerwetenschap en linguïstiek dat zich specifiek richt op het in staat stellen van computers om menselijke taal te begrijpen, interpreteren, analyseren en genereren. Het primaire doel van NLP is het creëren van softwaretoepassingen die tekst of spraak in natuurlijke taal kunnen verwerken, manipuleren en er betekenis aan kunnen ontlenen, waardoor een effectievere communicatie tussen mens en machine mogelijk wordt.

Machine Learning (ML) en Natural Language Processing (NLP) vallen beide onder de paraplu van kunstmatige intelligentie (AI), maar ze verschillen in de soorten gegevens die ze onderzoeken. ML omvat een uitgebreider scala aan gegevensbronnen, terwijl NLP zich vooral richt op het gebruik van tekstuele informatie voor modeltraining en het herkennen van linguïstische patronen.

Het is niet ongewoon dat mensen machinaal leren en natuurlijke taalverwerking als verwisselbare concepten beschouwen, vooral in het licht van de toenemende prevalentie van kunstmatige intelligentiesystemen die in staat zijn om mensachtige tekst te genereren door gebruik te maken van machinaal lerende algoritmen. In de afgelopen tijd is er een overvloed aan producten verschenen die gebruik maken van zowel machinaal leren als natuurlijke taalverwerkingstechnieken.

Het is noodzakelijk om te erkennen dat kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) nauw met elkaar verbonden zijn, maar toch verschillende concepten zijn, waarbij beide een cruciale rol spelen in het vormgeven van het grotere AI-ecosysteem.

Wat is machinaal leren?

Machine Learning is een gebied binnen de kunstmatige intelligentie (AI) dat wordt gekenmerkt door het creëren van algoritmen en wiskundige constructies die hun prestaties kunnen verbeteren via inzichten op basis van gegevens. In tegenstelling tot traditionele programmeermethoden, waarin expliciete instructiesets worden gebruikt, maken Machine Learning-technieken gebruik van informatiestromen om patronen te herkennen en zelfstandig uitkomsten te genereren. Deze aanpak stelt elektronische apparaten in staat om zich aan te passen en bepaalde uitdagingen aan te gaan met minimale supervisie van mensen.

Zeker, ik zal je een elegante herformulering van die tekst geven. Een goed voorbeeld van een implementatie van machine learning is het gebruik ervan voor visuele waarneming in autonome transportsystemen en mechanismen voor foutidentificatie. Een ander illustratief voorbeeld is de gezichtsherkenningssoftware in veel zoekmachines.

Natural Language Processing begrijpen

Kunstmatige Intelligentie omvat een gespecialiseerd domein dat bekend staat als Natural Language Processing (NLP), dat zich concentreert op het verfijnen, onderzoeken en synthetiseren van menselijke taal en discours. Met behulp van een reeks methodologieën zet NLP geïsoleerde termen en uitdrukkingen effectief om in logisch consistente passages en secties voor een beter begrip door computersystemen.

NLP vs. ML: wat hebben ze gemeen?

Machinaal leren (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP) zijn deelgebieden van kunstmatige intelligentie (AI). Bij beide gaat het om het gebruik van modellen en algoritmen voor het nemen van beslissingen, maar hun respectieve aandachtsgebieden verschillen. ML heeft betrekking op het analyseren van numerieke of gestructureerde gegevens, terwijl NLP zich richt op het verwerken van ongestructureerde tekstuele informatie.

Machine Learning omvat een uitgebreid perspectief dat betrekking heeft op de identificatie van patronen in verschillende vormen van gegevens, met inbegrip van maar niet beperkt tot gestructureerde en ongestructureerde formaten zoals visuele beelden, auditieve signalen, numerieke waarden, geschreven taal, hyperlinks en tal van andere vormen van informatie. Natural Language Processing (NLP) houdt zich specifiek bezig met het analyseren en interpreteren van tekstuele gegevens om modellen voor machinaal leren te ontwikkelen die taken kunnen uitvoeren zoals het omzetten van tekst naar spraak of omgekeerd.

Geavanceerde Natural Language Processing (NLP) taken vertrouwen meestal op machine learning algoritmen in plaats van alleen te vertrouwen op regelgebaseerde benaderingen. Bepaalde rudimentaire chatbots gebruiken zelfs alleen regelgebaseerde NLP-technieken voor hun functionaliteit. Ondanks dat het een breder scala aan methodologieën omvat, zoals onder andere deep learning, transformatormodellen, woordinbeddingen, beslisbomen, kunstmatige neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken en terugkerende neurale netwerken, is het ook mogelijk om een mix van deze strategieën toe te passen binnen het domein van NLP.

Een geavanceerd aspect van het toepassen van machinaal leren op natuurlijke taalverwerking betreft grote taalmodellen (LLM’s), zoals GPT-3, waarmee je ongetwijfeld al op de een of andere manier kennis hebt gemaakt. Deze LLM’s vertegenwoordigen een klasse van machine-learning modellen die gebruik maken van een scala aan natuurlijke taalverwerkingsmethoden om natuurlijk voorkomende taalverschijnselen te begrijpen en te analyseren. Wat deze modellen onderscheidt, is hun vermogen om uitvoer op maat te produceren op basis van invoerbeschrijvingen, die diverse mediavormen omvatten, zoals visuele beelden, videoclips, auditieve opnames en geschreven inhoud.

Toepassingen van Machine Learning

Zoals eerder besproken, heeft Machine Learning een veelheid aan potentiële toepassingen in verschillende domeinen.

Het gebruik van computervisie om afwijkingen of defecten te detecteren en om zelfrijdende voertuigen in staat te stellen door hun omgeving te navigeren, is een belangrijke toepassing binnen dit veld.

Beeldherkenningstechnologie wordt gebruikt in verschillende toepassingen, zoals het geavanceerde gezichtsidentificatiesysteem Face ID van Apple. Deze innovatieve biometrische authenticatiemethode is gebaseerd op een zeer nauwkeurig en efficiënt algoritme om het gezicht van een individu te herkennen door het analyseren van unieke kenmerken zoals contouren, rimpels en andere onderscheidende kenmerken. Door gebruik te maken van deep learning-technieken kan Face ID de identiteit van een gebruiker nauwkeurig verifiëren, zelfs onder verschillende lichtomstandigheden of bij het dragen van verschillende soorten accessoires. Bovendien maakt deze geavanceerde technologie naadloze ontgrendeling van apparaten mogelijk, waardoor het een handige en veilige oplossing is voor gebruikers van mobiele apparaten.

⭐ Bio-informatica voor het analyseren van DNA-patronen.

⭐Medische diagnose.

⭐Productaanbeveling.

⭐Predictieve analyse.

⭐Marktsegmentering, -clustering en -analyse.

Er bestaat een overvloed aan praktische toepassingen voor machinaal leren, maar dit is slechts een indicatie van de potentiële reikwijdte binnen verschillende industrieën.

Toepassingen van Natural Language Processing

In hedendaagse scenario’s wordt Natural Language Processing (NLP), ondanks de specifieke toepassingen, voornamelijk gebruikt in combinatie met machine-learningtechnieken om een breed scala aan praktische situaties aan te pakken.

⭐Zinaanvulling.

Alexa, Siri en Google Assistant zijn zeer intelligente virtuele hulpmiddelen die gebruikers kunnen helpen om verschillende taken uit te voeren via spraakopdrachten of tikken op hun smartphone. Ze maken gebruik van algoritmes voor kunstmatige intelligentie om natuurlijke taalinput van mensen te begrijpen en in realtime passende antwoorden te genereren. Deze AI-hulpmiddelen hebben een revolutie teweeggebracht in de manier waarop mensen omgaan met technologie door een intuïtieve en naadloze gebruikerservaring te bieden.

⭐NLP-gebaseerde chatbots.

⭐ E-mailfiltering en spamdetectie.

⭐Taalvertaling.

⭐Sentimentanalyse en tekstclassificatie.

⭐Tekstsamenvatting.

De mogelijkheid om tekst te vergelijken is beschikbaar via verschillende grammaticale hulpmiddelen, waaronder hulpmiddelen die gebruik maken van kunstmatige intelligentie zoals Grammarly, evenals geavanceerde beoordelingssystemen aangedreven door AI-technologie.

Named Entity Recognition (NER) is een proces van het identificeren en classificeren van entiteiten in tekst, zoals mensen, organisaties, locaties, datums of andere genoemde entiteiten, om er relevante informatie uit te halen. Bij deze techniek worden algoritmen voor machinaal leren toegepast om patronen en relaties binnen grote datasets van tekstuele gegevens te analyseren, waardoor computers automatisch specifieke soorten informatie kunnen identificeren en categoriseren op basis van vooraf gedefinieerde criteria. Door NER te gebruiken, kunnen gebruikers efficiënt waardevolle inzichten en kennis halen uit enorme hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens, waardoor taken zoals sentimentanalyse, onderwerpmodellering en het ophalen van informatie gemakkelijker worden.

Net als machine learning wordt natuurlijke taalverwerking momenteel gebruikt in een groot aantal domeinen, maar het potentieel voor uitbreiding en groei in de komende jaren is aanzienlijk.

Machinaal leren en natuurlijke taalverwerking zijn met elkaar verweven

Natuurlijke taalverwerking (NLP) heeft een aantal overeenkomsten met machinaal leren (ML), zij het met subtiele verschillen in de aard van de gegevens die worden verwerkt door elke respectieve veld. Helaas bestaat er onder sommige mensen een wijdverbreide misvatting dat NLP en ML één en hetzelfde zijn vanwege de alomtegenwoordigheid van generatieve modellen die worden gebruikt in hedendaagse toepassingen voor machinaal leren. In werkelijkheid hebben deze modellen vaak input van mensen nodig via tekstuele of verbale middelen om te kunnen functioneren.