Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και της μηχανικής μάθησης;

Βασικά Takeaways

• Η μηχανική μάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) θεωρούνται συχνά συνώνυμα λόγω της αύξησης της τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργεί φυσικά κείμενα χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης.
• Η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων που χρησιμοποιούν ανάλυση δεδομένων για να μάθουν μοτίβα και να δημιουργήσουν προβλέψεις αυτόνομα, ενώ το NLP εστιάζει στην τελειοποίηση, την ανάλυση και τη σύνθεση ανθρώπινων κειμένων και ομιλία.
• Τόσο η μηχανική μάθηση όσο και το NLP είναι υποσύνολα του AI, αλλά διαφέρουν ως προς τον τύπο των δεδομένων που αναλύουν. Η μηχανική μάθηση καλύπτει ένα ευρύτερο φάσμα δεδομένων, ενώ το NLP χρησιμοποιεί συγκεκριμένα δεδομένα κειμένου για την εκπαίδευση μοντέλων και την κατανόηση γλωσσικών προτύπων.

Είναι φυσιολογικό να πιστεύουμε ότι η μηχανική μάθηση (ML) και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) είναι συνώνυμα, ιδιαίτερα με την άνοδο της τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργεί φυσικά κείμενα χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης. Εάν παρακολουθείτε την πρόσφατη φρενίτιδα AI, πιθανότατα έχετε συναντήσει προϊόντα που χρησιμοποιούν ML και NLP.

Αν και είναι αναμφίβολα αλληλένδετα, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τις διακρίσεις τους και πώς συμβάλλουν αρμονικά στο ευρύτερο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης.

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι ένα πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων και μαθηματικών μοντέλων ικανών να αυτοβελτιωθούν μέσω της ανάλυσης δεδομένων. Αντί να βασίζονται σε σαφείς, σκληρά κωδικοποιημένες οδηγίες, τα συστήματα μηχανικής εκμάθησης αξιοποιούν ροές δεδομένων για να μάθουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις αυτόνομα. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν στις μηχανές να προσαρμόζονται και να επιλύουν συγκεκριμένα προβλήματα χωρίς να απαιτείται ανθρώπινη καθοδήγηση.

Ένα παράδειγμα εφαρμογής μηχανικής εκμάθησης είναι η όραση υπολογιστή που χρησιμοποιείται σε οχήματα αυτόνομης οδήγησης και συστήματα ανίχνευσης ελαττωμάτων. Η αναγνώριση εικόνας είναι ένα άλλο παράδειγμα. Μπορείτε να το βρείτε αυτό σε πολλά μηχανές αναζήτησης αναγνώρισης προσώπου.

Κατανόηση της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στη λεπτομέρεια, την ανάλυση και τη σύνθεση ανθρώπινων κειμένων και ομιλίας. Το NLP χρησιμοποιεί διάφορες τεχνικές για να μετατρέψει μεμονωμένες λέξεις και φράσεις σε πιο συνεκτικές προτάσεις και παραγράφους για να διευκολύνει την κατανόηση της φυσικής γλώσσας στους υπολογιστές.

Πρακτικά παραδείγματα εφαρμογών NLP που είναι πιο κοντά σε όλους είναι τα Alexa, Siri και Google Assistant. Αυτοί οι βοηθοί φωνής χρησιμοποιούν NLP και μηχανική εκμάθηση για να αναγνωρίζουν, να κατανοούν και να μεταφράζουν τη φωνή σας και να παρέχουν ευδιάκριτες, φιλικές προς τον άνθρωπο απαντήσεις στα ερωτήματά σας.

NLP vs. ML: Τι κοινό έχουν;

Ένα σημείο που μπορείτε να συναγάγετε είναι ότι η μηχανική μάθηση (ML) και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) είναι υποσύνολα του AI. Και οι δύο διαδικασίες χρησιμοποιούν μοντέλα και αλγόριθμους για τη λήψη αποφάσεων. Ωστόσο, διαφέρουν ως προς τον τύπο των δεδομένων που αναλύουν.

Η μηχανική μάθηση καλύπτει μια ευρύτερη άποψη και περιλαμβάνει οτιδήποτε σχετίζεται με την αναγνώριση προτύπων σε δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Αυτά μπορεί να είναι εικόνες, βίντεο, ήχος, αριθμητικά δεδομένα, κείμενα, σύνδεσμοι ή οποιαδήποτε άλλη μορφή δεδομένων μπορείτε να σκεφτείτε. Το NLP χρησιμοποιεί μόνο δεδομένα κειμένου για να εκπαιδεύσει μοντέλα μηχανικής μάθησης για την κατανόηση γλωσσικών μοτίβων για την επεξεργασία κειμένου σε ομιλία ή ομιλίας σε κείμενο.

Ενώ οι βασικές εργασίες NLP μπορεί να χρησιμοποιούν μεθόδους βασισμένες σε κανόνες, η πλειονότητα των εργασιών NLP αξιοποιεί τη μηχανική εκμάθηση για να επιτύχει πιο προηγμένη επεξεργασία και κατανόηση γλώσσας. Για παράδειγμα, ορισμένα απλά chatbots χρησιμοποιούν NLP βασισμένο σε κανόνες αποκλειστικά χωρίς ML. Αν και η ML περιλαμβάνει ευρύτερες τεχνικές όπως βαθιά μάθηση, μετασχηματιστές, ενσωματώσεις λέξεων, δέντρα αποφάσεων, τεχνητά, συνελικτικά ή επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα και πολλά άλλα, μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε έναν συνδυασμό αυτών τεχνικές στο NLP.

Υπάρχει μια πιο προηγμένη μορφή εφαρμογής της μηχανικής μάθησης στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) όπως το GPT-3, το οποίο πρέπει να έχετε συναντήσει με τον ένα ή τον άλλο τρόπο. Τα LLM είναι μοντέλα μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για την κατανόηση φυσικών μοτίβων κειμένου. Ένα ενδιαφέρον χαρακτηριστικό των LLM είναι ότι χρησιμοποιούν περιγραφικές προτάσεις για να δημιουργήσουν συγκεκριμένα αποτελέσματα, συμπεριλαμβανομένων εικόνων, βίντεο, ήχου και κειμένων.

Εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης

Οπως αναφέρθηκε νωρίτερα, Η μηχανική εκμάθηση έχει πολλές εφαρμογές.

• Computer vision: Χρησιμοποιείται στον εντοπισμό σφαλμάτων και σε αυτόνομα οχήματα.
• Αναγνώριση εικόνας: Ένα παράδειγμα είναι Το Face ID της Apple σύστημα αναγνώρισης.
• Βιοπληροφορική για την ανάλυση προτύπων DNA.
• Ιατρική διάγνωση.
• Σύσταση προϊόντος.
• Προγνωστική ανάλυση.
• Τμηματοποίηση αγοράς, ομαδοποίηση και ανάλυση.

Αυτές είναι μερικές μόνο από τις κοινές εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης, αλλά υπάρχουν πολλές περισσότερες εφαρμογές και θα είναι ακόμη περισσότερες στο μέλλον.

Εφαρμογές Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας

Αν και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) έχει συγκεκριμένες εφαρμογές, οι σύγχρονες περιπτώσεις χρήσης της πραγματικής ζωής περιστρέφονται γύρω από τη μηχανική εκμάθηση.

• Συμπλήρωση πρότασης.
• Έξυπνοι βοηθοί όπως Alexa, Siri και Google Assistant.
• Chatbot που βασίζονται σε NLP.
• Φιλτράρισμα email και ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων.
• Μετάφραση γλώσσας.
• Ανάλυση συναισθήματος και ταξινόμηση κειμένου.
• Σύνοψη κειμένου.
• Σύγκριση κειμένου: Μπορείτε να το βρείτε σε βοηθούς γραμματικής όπως τα σχήματα θεωρητικής σήμανσης Grammarly και AI.
• Αναγνώριση ονομαστικής οντότητας για εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα.

Παρόμοια με τη μηχανική εκμάθηση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας έχει πολλές τρέχουσες εφαρμογές, αλλά στο μέλλον θα επεκταθεί μαζικά.

Η Μηχανική Εκμάθηση και η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας είναι αλληλένδετες

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η μηχανική μάθηση (ML) έχουν πολλά κοινά, με λίγες μόνο διαφορές στα δεδομένα που επεξεργάζονται. Πολλοί άνθρωποι πιστεύουν λανθασμένα ότι είναι συνώνυμα επειδή τα περισσότερα προϊόντα μηχανικής εκμάθησης που βλέπουμε σήμερα χρησιμοποιούν μοντέλα παραγωγής. Αυτά δύσκολα μπορούν να λειτουργήσουν χωρίς ανθρώπινες εισροές μέσω οδηγιών κειμένου ή ομιλίας.