Jaký je rozdíl mezi zpracováním přirozeného jazyka a strojovým učením?

Klíčové věci

• Strojové učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP) jsou často považovány za synonyma kvůli vzestupu umělé inteligence, která generuje přirozené texty pomocí modelů strojového učení.
• Strojové učení zahrnuje vývoj algoritmů, které využívají analýzu dat k učení vzorů a vytváření předpovědi autonomně, zatímco NLP se zaměřuje na jemné doladění, analýzu a syntézu lidských textů a mluvený projev.
• Strojové učení i NLP jsou podmnožiny umělé inteligence, ale liší se typem dat, která analyzují. Strojové učení pokrývá širší škálu dat, zatímco NLP konkrétně používá textová data k trénování modelů a pochopení jazykových vzorců.

Je normální si myslet, že strojové učení (ML) a zpracování přirozeného jazyka (NLP) jsou synonyma, zejména se vzestupem umělé inteligence, která generuje přirozené texty pomocí modelů strojového učení. Pokud sledujete nedávné šílenství AI, pravděpodobně jste se setkali s produkty, které využívají ML a NLP.

I když jsou nepochybně propojeny, je nezbytné porozumět jejich rozdílům a tomu, jak harmonicky přispívají k širšímu prostředí umělé inteligence.

Co je strojové učení?

Strojové učení je oblast umělé inteligence, která zahrnuje vývoj algoritmů a matematických modelů schopných sebezdokonalování prostřednictvím analýzy dat. Namísto spoléhání se na explicitní, pevně zakódované instrukce využívají systémy strojového učení datové toky k tomu, aby se naučily vzorce a dělaly předpovědi nebo rozhodovaly autonomně. Tyto modely umožňují strojům přizpůsobit se a řešit specifické problémy bez nutnosti lidského vedení.

Příkladem aplikace strojového učení je počítačové vidění používané v samořídících vozidlech a systémech detekce závad. Dalším příkladem je rozpoznávání obrazu. To najdete v mnoha vyhledávače pro rozpoznávání obličeje.

Porozumění zpracování přirozeného jazyka

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je podmnožina umělé inteligence, která se zaměřuje na jemné doladění, analýzu a syntézu lidských textů a řeči. NLP používá různé techniky k transformaci jednotlivých slov a frází do souvislejších vět a odstavců, aby se usnadnilo porozumění přirozenému jazyku v počítačích.

Praktické příklady aplikací NLP, které jsou všem nejbližší, jsou Alexa, Siri a Google Assistant. Tito hlasoví asistenti používají NLP a strojové učení k rozpoznání, pochopení a překladu vašeho hlasu a poskytují výslovné, lidsky vstřícné odpovědi na vaše dotazy.

NLP vs. ML: Co mají společného?

Z toho můžete vyvodit, že strojové učení (ML) a zpracování přirozeného jazyka (NLP) jsou podmnožiny AI. Oba procesy využívají k rozhodování modely a algoritmy. Liší se však typem dat, která analyzují.

Strojové učení pokrývá širší pohled a zahrnuje vše, co souvisí s rozpoznáváním vzorů ve strukturovaných i nestrukturovaných datech. Mohou to být obrázky, videa, zvuk, číselná data, texty, odkazy nebo jakákoli jiná forma dat, na kterou si vzpomenete. NLP používá pouze textová data k trénování modelů strojového učení, aby porozuměly jazykovým vzorcům pro zpracování převodu textu na řeč nebo řeči na text.

Zatímco základní úlohy NLP mohou používat metody založené na pravidlech, většina úloh NLP využívá strojové učení k dosažení pokročilejšího zpracování jazyka a porozumění. Například někteří prostí chatboti používají NLP založené na pravidlech výhradně bez ML. Ačkoli ML zahrnuje širší techniky, jako je hluboké učení, transformátory, vkládání slov, rozhodovací stromy, umělé, konvoluční nebo rekurentní neuronové sítě a mnoho dalších, můžete použít i jejich kombinaci techniky v NLP.

Pokročilejší forma aplikace strojového učení při zpracování přirozeného jazyka je in velké jazykové modely (LLM) jako GPT-3, se kterým jste se museli tak či onak setkat. LLM jsou modely strojového učení, které využívají různé techniky zpracování přirozeného jazyka k pochopení přirozených vzorců textu. Zajímavou vlastností LLM je, že používají popisné věty ke generování konkrétních výsledků, včetně obrázků, videí, zvuku a textů.

Aplikace strojového učení

Jak již bylo zmíněno dříve, strojové učení má mnoho aplikací.

• Počítačové vidění: Používá se při detekci závad a autonomních vozidlech.
• Rozpoznávání obrazu: Příkladem je Apple Face ID rozpoznávací systém.
• Bioinformatika pro analýzu vzorů DNA.
• Lékařská diagnóza.
• Doporučení produktu.
• Prediktivní analýza.
• Segmentace trhu, shlukování a analýza.

To je jen několik běžných aplikací pro strojové učení, ale aplikací je mnohem více a v budoucnu jich bude ještě více.

Aplikace zpracování přirozeného jazyka

Přestože zpracování přirozeného jazyka (NLP) má specifické aplikace, moderní případy použití v reálném životě se točí kolem strojového učení.

• Dokončení věty.
• Chytří asistenti jako Alexa, Siri a Google Assistant.
• Chatboti na bázi NLP.
• Filtrování e-mailů a detekce spamu.
• Jazykový překlad.
• Analýza sentimentu a klasifikace textů.
• Textová sumarizace.
• Porovnání textu: Můžete to najít v gramatických asistentech, jako je Grammarly a teoretická schémata známkování s umělou inteligencí.
• Rozpoznávání pojmenovaných entit pro extrakci informací z textů.

Podobně jako strojové učení má zpracování přirozeného jazyka řadu současných aplikací, ale v budoucnu se budou masivně rozšiřovat.

Strojové učení a zpracování přirozeného jazyka jsou propojeny

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) a strojové učení (ML) mají mnoho společného, ​​pouze s několika rozdíly v datech, která zpracovávají. Mnoho lidí si mylně myslí, že jsou synonyma, protože většina produktů strojového učení, které dnes vidíme, používá generativní modely. Ty mohou jen stěží fungovat bez lidských vstupů prostřednictvím textových nebo hlasových pokynů.