Doğal Dil İşleme ile Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?

Temel Çıkarımlar

• Makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi modellerini kullanarak doğal metinler üreten yapay zekanın yükselişi nedeniyle sıklıkla eş anlamlı olarak görülüyor.
• Makine öğrenimi, kalıpları öğrenmek ve yapmak için veri analizini kullanan algoritmaların geliştirilmesini içerir. NLP, insan metinlerinin ince ayarına, analizine ve sentezlenmesine odaklanırken, tahminleri bağımsız olarak yapar. konuşma.
• Hem makine öğrenimi hem de NLP, yapay zekanın alt kümeleridir ancak analiz ettikleri veri türü bakımından farklılık gösterirler. Makine öğrenimi daha geniş bir veri aralığını kapsarken NLP, modelleri eğitmek ve dilsel kalıpları anlamak için özellikle metin verilerini kullanır.

Özellikle makine öğrenimi modellerini kullanarak doğal metinler üreten yapay zekanın yükselişiyle birlikte makine öğrenimi (ML) ve doğal dil işlemenin (NLP) eşanlamlı olduğunu düşünmek normaldir. Son zamanlardaki yapay zeka çılgınlığını takip ediyorsanız muhtemelen ML ve NLP kullanan ürünlerle karşılaşmışsınızdır.

Kuşkusuz iç içe geçmiş olsalar da, aralarındaki farkları ve daha geniş yapay zeka ortamına uyumlu bir şekilde nasıl katkıda bulunduklarını anlamak önemlidir.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, veri analizi yoluyla kendini geliştirebilen algoritmaların ve matematiksel modellerin geliştirilmesini içeren bir yapay zeka alanıdır. Makine öğrenimi sistemleri, açık, sabit kodlanmış talimatlara güvenmek yerine, kalıpları öğrenmek ve bağımsız olarak tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için veri akışlarından yararlanır. Bu modeller, makinelerin insan rehberliğine ihtiyaç duymadan belirli sorunları uyarlamasına ve çözmesine olanak tanır.

Makine öğrenimi uygulamasına bir örnek, sürücüsüz araçlarda ve kusur tespit sistemlerinde kullanılan bilgisayar görüşüdür. Görüntü tanıma başka bir örnektir. Bunu birçok yerde bulabilirsiniz yüz tanıma arama motorları.

Doğal Dil İşlemeyi Anlamak

Doğal dil işleme (NLP), insan metinleri ve konuşmasının ince ayarına, analizine ve sentezlenmesine odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. NLP, bilgisayarlardaki doğal dilin anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla tek tek kelimeleri ve cümleleri daha tutarlı cümle ve paragraflara dönüştürmek için çeşitli teknikler kullanır.

Herkese en yakın NLP uygulamalarının pratik örnekleri Alexa, Siri ve Google Asistan'dır. Bu sesli asistanlar, sesinizi tanımak, anlamak ve tercüme etmek ve sorularınıza anlaşılır, insan dostu yanıtlar sağlamak için NLP'yi ve makine öğrenimini kullanır.

NLP'ye karşı ML: Ortak Noktaları Nedir?

Çıkarabileceğiniz bir nokta, makine öğreniminin (ML) ve doğal dil işlemenin (NLP) yapay zekanın alt kümeleri olduğudur. Her iki süreç de karar vermek için modelleri ve algoritmaları kullanır. Ancak analiz ettikleri veri türü bakımından farklılık gösterirler.

Makine öğrenimi daha geniş bir bakış açısını kapsar ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerdeki örüntü tanımayla ilgili her şeyi içerir. Bunlar görseller, videolar, sesler, sayısal veriler, metinler, bağlantılar veya aklınıza gelebilecek başka herhangi bir veri türü olabilir. NLP, metinden konuşmaya veya konuşmayı metne dönüştürmek üzere dilsel kalıpları anlamak amacıyla makine öğrenimi modellerini eğitmek için yalnızca metin verilerini kullanır.

Temel NLP görevleri kurallara dayalı yöntemler kullanabilirken, NLP görevlerinin çoğunluğu daha gelişmiş dil işleme ve kavrama elde etmek için makine öğreniminden yararlanır. Örneğin, bazı basit sohbet robotları, makine öğrenimi olmadan yalnızca kural tabanlı NLP'yi kullanır. ML derin öğrenme, dönüştürücüler, kelime yerleştirmeler, karar ağaçları gibi daha geniş teknikleri içermesine rağmen, yapay, evrişimli veya tekrarlayan sinir ağları ve çok daha fazlası, bunların bir kombinasyonunu da kullanabilirsiniz NLP'de teknikler.

Doğal dil işlemede makine öğreniminin uygulanmasının daha gelişmiş bir şekli şu anda mevcuttur. büyük dil modelleri (LLM'ler) Öyle ya da böyle karşılaşmış olmanız gereken GPT-3 gibi. LLM'ler, doğal metin kalıplarını anlamak için çeşitli doğal dil işleme tekniklerini kullanan makine öğrenme modelleridir. Yüksek Lisans'ların ilginç bir özelliği, resimler, videolar, ses ve metinler dahil olmak üzere belirli sonuçlar üretmek için açıklayıcı cümleler kullanmalarıdır.

Makine Öğrenimi Uygulamaları

Daha önce de belirtildiği gibi, makine öğreniminin birçok uygulaması vardır.

• Bilgisayarlı görme: Arıza tespiti ve otonom araçlarda kullanılır.
• Görüntü tanıma: Bir örnek Apple'ın Yüz Kimliği tanıma sistemi.
• DNA modellerini analiz etmek için biyoinformatik.
• Tıbbi teşhis.
• Ürün önerisi.
• Tahmine dayalı analiz.
• Pazar bölümleme, kümeleme ve analiz.

Bunlar, makine öğrenimine yönelik yaygın uygulamalardan yalnızca birkaçı, ancak çok daha fazla uygulama var ve gelecekte daha da fazlası olacak.

Doğal Dil İşleme Uygulamaları

Doğal dil işlemenin (NLP) belirli uygulamaları olmasına rağmen, modern gerçek hayattaki kullanım durumları makine öğrenimi etrafında döner.

• Cümle tamamlama.
• Alexa, Siri ve Google Asistan gibi akıllı asistanlar.
• NLP tabanlı sohbet robotları.
• E-posta filtreleme ve spam tespiti.
• Dil çevirisi.
• Duygu analizi ve metin sınıflandırması.
• Metin özetleme.
• Metin karşılaştırması: Bunu Grammarly ve yapay zeka destekli teorik işaretleme şemaları gibi dil bilgisi yardımcılarında bulabilirsiniz.
• Metinlerden bilgi çıkarmak için adlandırılmış varlık tanıma.

Makine öğrenimine benzer şekilde, doğal dil işlemenin de çok sayıda güncel uygulaması vardır, ancak gelecekte bu çok büyük ölçüde yaygınlaşacaktır.

Makine Öğrenimi ve Doğal Dil İşleme İç İç içedir

Doğal dil işleme (NLP) ve makine öğreniminin (ML), işledikleri verilerde yalnızca birkaç farklılık dışında pek çok ortak noktası vardır. Birçok kişi yanlışlıkla bunların eşanlamlı olduğunu düşünüyor çünkü bugün gördüğümüz çoğu makine öğrenimi ürünü üretken modeller kullanıyor. Bunlar, metin veya konuşma talimatları yoluyla insan girdileri olmadan pek işe yaramaz.