Vad är skillnaden mellan naturlig språkbehandling och maskininlärning?

Viktiga slutsatser

Framstegen inom artificiell intelligens, särskilt de som involverar maskininlärningstekniker, har gett upphov till en sammansmältning mellan maskininlärning och bearbetning av naturligt språk (NLP). Detta framgår tydligt av den ökande förekomsten av textgenerering genom maskininlärningsmodeller som efterliknar mänsklig diskurs, vilket ger intrycket att dessa två områden är utbytbara.

Maskininlärning är ett forskningsområde som handlar om att skapa algoritmer som automatiskt kan förbättra sin prestanda genom erfarenhet från inmatade data. Dessa algoritmer är utformade för att identifiera mönster i stora datamängder och generera korrekta förutsägelser utan uttrycklig programmering. Natural Language Processing (NLP) är däremot ett tvärvetenskapligt delområde inom datavetenskap och lingvistik som särskilt fokuserar på att göra det möjligt för datorer att förstå, tolka, analysera och generera mänskligt språk. Det primära målet med NLP är att skapa program som kan bearbeta, manipulera och härleda mening från text eller tal på naturligt språk, vilket möjliggör effektivare kommunikation mellan människor och maskiner.

Machine Learning (ML) och Natural Language Processing (NLP) faller båda under paraplyet artificiell intelligens (AI), men de skiljer sig åt när det gäller vilka typer av data de undersöker. ML omfattar ett mer omfattande utbud av datakällor, medan NLP är särskilt inriktat på att använda textinformation för modellträning och igenkänning av språkliga mönster.

Det är inte ovanligt att personer uppfattar maskininlärning och naturlig språkbehandling som utbytbara begrepp, särskilt mot bakgrund av den ökande förekomsten av system för artificiell intelligens som kan generera människoliknande text genom att använda maskininlärningsalgoritmer. På senare tid har det dykt upp en mängd produkter som använder sig av både maskininlärning och naturlig språkbehandling.

Det är viktigt att inse att artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är intimt sammankopplade men ändå olika begrepp, där båda spelar en avgörande roll i utformningen av det större AI-ekosystemet.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är ett område inom artificiell intelligens (AI) som kännetecknas av skapandet av algoritmer och matematiska konstruktioner som kan förbättra deras prestanda via datadrivna insikter. Till skillnad från traditionella programmeringsmetoder, där explicita instruktioner används, utnyttjar maskininlärningstekniker informationsflöden för att känna igen mönster och generera resultat på egen hand. På så sätt kan elektroniska enheter anpassa sig och hantera särskilda utmaningar med minimal mänsklig övervakning.

Visst, jag ska ge dig en elegant omformulering av den texten.Ett utmärkt exempel på en implementering av maskininlärning är dess användning för visuell perception i autonoma transportsystem samt mekanismer för felidentifiering. Ett annat illustrativt exempel är den programvara för ansiktsigenkänning som finns i många sökmotorer.

Förståelse för Natural Language Processing

Artificiell intelligens omfattar en specialiserad domän som kallas Natural Language Processing (NLP), som fokuserar på att förfina, undersöka och syntetisera mänskligt språk och diskurs. Med hjälp av en rad olika metoder omvandlar NLP effektivt isolerade termer och uttryck till logiskt konsekventa passager och sektioner för förbättrad förståelse av datorsystem.

NLP vs. ML: Vad har de gemensamt?

Man kan dra slutsatsen att maskininlärning (ML) och bearbetning av naturligt språk (NLP) är delområden inom artificiell intelligens (AI). Båda handlar om att använda modeller och algoritmer för beslutsfattande, men deras respektive fokusområden varierar. ML handlar om att analysera numeriska eller strukturerade data, medan NLP fokuserar på att hantera ostrukturerad textinformation.

Maskininlärning är ett omfattande perspektiv som handlar om att identifiera mönster i olika former av data, inklusive men inte begränsat till strukturerade och ostrukturerade format som visuella bilder, hörselsignaler, numeriska värden, skrivet språk, hyperlänkar och många andra former av information. Natural Language Processing (NLP) handlar specifikt om att analysera och tolka textdata för att utveckla maskininlärningsmodeller som kan utföra uppgifter som att konvertera text till tal eller vice versa.

Avancerade NLP-uppgifter (Natural Language Processing) bygger vanligtvis på algoritmer för maskininlärning snarare än enbart på regelbaserade tillvägagångssätt. Faktum är att vissa rudimentära chatbots endast använder regelbaserade NLP-tekniker för sin funktionalitet. Trots att de omfattar ett bredare spektrum av metoder som djupinlärning, transformatormodeller, ordinbäddningar, beslutsträd, artificiella neurala nätverk, konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk, bland andra, är det också möjligt att använda en blandning av dessa strategier inom NLP-domänen.

En banbrytande aspekt av att tillämpa maskininlärning på naturlig språkbehandling involverar stora språkmodeller (LLM), såsom GPT-3, som jag är övertygad om att du har varit bekant med i någon kapacitet. Dessa LLM:er representerar en klass av maskininlärningsmodeller som utnyttjar en rad olika metoder för bearbetning av naturligt språk för att förstå och analysera naturligt förekommande språkliga fenomen. Det som särskiljer dessa modeller är deras förmåga att producera skräddarsydda resultat baserat på indatabeskrivningar, som omfattar olika medieformer som visuella bilder, videoklipp, hörselinspelningar och skriftligt innehåll.

Tillämpningar av maskininlärning

Som tidigare nämnts har maskininlärning en mängd potentiella användningsområden inom olika områden.

Att använda datorseende för att upptäcka avvikelser eller defekter, samt att låta självkörande fordon navigera i sin omgivning, är en viktig tillämpning inom detta område.

Bildigenkänningsteknik har använts i olika tillämpningar, ett sådant exempel är Apples avancerade system för ansiktsidentifiering som kallas Face ID. Denna innovativa biometriska autentiseringsmetod bygger på en mycket exakt och effektiv algoritm för att känna igen en persons ansikte genom att analysera unika egenskaper som konturer, rynkor och andra utmärkande egenskaper. Genom att utnyttja tekniker för djupinlärning kan Face ID verifiera en användares identitet även under olika ljusförhållanden eller när användaren bär olika typer av accessoarer. Dessutom möjliggör denna banbrytande teknik sömlös upplåsning av enheter, vilket gör den till en bekväm och säker lösning för användare av mobila enheter.

⭐Bioinformatik för analys av DNA-mönster.

⭐Medicinsk diagnos.

⭐Produktrekommendation.

⭐Prediktiv analys.

⭐Marknadssegmentering, klustring och analys.

Det finns en uppsjö av praktiska användningsområden för maskininlärning, men detta är bara en indikation på dess potentiella omfattning inom olika branscher, med många ytterligare applikationer som kommer att dyka upp när tekniken utvecklas ytterligare.

Tillämpningar av naturlig språkbehandling

I dagens scenarier används naturlig språkbehandling (NLP), trots att den har särskilda användningsområden, främst tillsammans med maskininlärningstekniker för att hantera en mängd olika praktiska situationer.

⭐Satsavslutning.

Alexa, Siri och Google Assistant är mycket intelligenta virtuella hjälpmedel som kan hjälpa användare att enkelt utföra olika uppgifter genom röstkommandon eller tryckningar på sina smartphones. De använder algoritmer för artificiell intelligens för att förstå naturliga språkinput från människor och generera lämpliga svar i realtid. Dessa AI-drivna verktyg har revolutionerat hur människor interagerar med teknik genom att ge en intuitiv och sömlös användarupplevelse.

⭐NLP-baserade chatbots.

⭐E-postfiltrering och spamdetektering.

⭐Språköversättning.

⭐Sentimentanalys och textklassificering.

⭐Textsammanfattning.

Möjligheten att jämföra text är tillgänglig genom olika grammatiska hjälpmedel, inklusive de som använder artificiell intelligens som Grammarly, samt avancerade betygssystem som drivs av AI-teknik.

Named Entity Recognition (NER) är en process för att identifiera och klassificera enheter i text, till exempel personer, organisationer, platser, datum eller andra namngivna enheter, för att extrahera relevant information från den. Denna teknik innebär att maskininlärningsalgoritmer används för att analysera mönster och relationer i stora datamängder av textdata, vilket gör det möjligt för datorer att automatiskt identifiera och kategorisera specifika typer av information baserat på fördefinierade kriterier. Genom att använda NER kan användarna effektivt utvinna värdefulla insikter och kunskaper från stora mängder ostrukturerad textdata, vilket underlättar uppgifter som sentimentanalys, ämnesmodellering och informationssökning.

I likhet med spridningen av maskininlärning används naturlig språkbehandling för närvarande inom en rad olika domäner, men dess potential för expansion och tillväxt under de kommande åren är betydande.

Maskininlärning och naturlig språkbehandling är sammanflätade

Naturlig språkbehandling (NLP) har flera likheter med maskininlärning (ML), om än med subtila skillnader i vilken typ av data som behandlas av respektive område. Tyvärr finns det en utbredd missuppfattning bland vissa individer att NLP och ML är en och samma på grund av allestädes närvarande generativa modeller som används i moderna maskininlärningsapplikationer. I själva verket kräver dessa modeller ofta input från människor genom antingen textuella eller verbala medel för att de ska fungera.