НЛП и ML в чем ключевые отличия?

Искусственный интеллект всегда используется взаимозаменяемо со сложной и переплетенной терминологией, такой как машинное обучение, обработка естественного языка и глубокое обучение. Спор о различиях между машинным обучением и обработкой естественного языка является одной из актуальных тем. Эта статья призвана прояснить различия между машинным обучением и обработкой естественного языка (НЛП), двумя основными поддоменами искусственного интеллекта.

Обработка естественного языка: что это такое?

Область искусственного интеллекта, известная как «обработка естественного языка», или НЛП, как его иногда сокращают, занимается интерпретацией и преобразованием письменного материала в форму, которую компьютеры могут понять. Большие объемы обычного текста могут быть интеллектуально проанализированы с использованием НЛП, что дает понимание. Создание таких инструментов, как анализаторы эмоций, текстовые классификаторы, чат-боты и виртуальные помощники, стало возможным благодаря открытию каналов связи между людьми и машинами. Siri и Alexa являются двумя из самых известных НЛП-приложений в современной жизни. По данным Market Research Future, рынок обработки естественного языка (NLP), по прогнозам, достигнет 341,7 млрд долларов США к 2030 году.

Обработка естественного языка стала наиболее широко используемой технологией в сочетании с искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением, чтобы обеспечить значимое понимание человеческих инструкций из-за роста данных и дебатов о том, как их анализировать. Компьютеры получают пользовательские команды через текстовые или голосовые заметки, которые затем интерпретируются программным обеспечением и создаются как сообщения или аудиофайлы. Обработка естественного языка играет важную функцию в современном мире, понимая сложный синтаксис и семантику болезненной информации. Такие компании, как Google, Microsoft и другие, создали программное обеспечение для перевода для устранения языковых барьеров. Пользователям больше не нужно изучать и понимать несколько языков, чтобы путешествовать по миру или общаться с людьми различного языкового происхождения.

Что такое машинное обучение?

Ветвь искусственного интеллекта, известная как машинное обучение, или ML, использует статистические методы для анализа огромных объемов данных без помощи человека. Используя огромные объемы данных и автоматизированные процедуры, машинное обучение помогает в решении проблем способом, сопоставимым с человеком. Робототехника, компьютерное зрение и обработка естественного языка могут быть выполнены более эффективно благодаря методам машинного обучения. Используя машинное обучение, вы можете решать текущие проблемы ИИ. Алгоритмы, используемые в машинном обучении, обучают компьютеры учиться и улучшать данные без явного программирования. Согласно будущим исследованиям рынка, доля рынка машинного обучения, как ожидается, зарегистрирует CAGR в размере 38,76% с 2020 по 2030 год, достигнув 106,52 млрд.

Ожидается, что несколько факторов будут подпитывать рынок машинного обучения во всем мире. В прогнозируемый период будет наблюдаться увеличение использования технологий и автоматизации, которые являются основными драйверами рынка. Есть и другие факторы в дополнение к центральному основному драйверу. Эти отрасли требуют машинного обучения: медиа и развлечения, транспорт, информационные технологии и телекоммуникации, образование и другие государственные и частные сектора. Кроме того, в настоящее время существует больше отраслей, связанных с технологиями, чем когда-либо прежде. Системы ИИ, встроенные в новые технологии, демонстрируют рост в исследовании рынка машинного обучения .

Что отличает их друг от друга?

В то время как машинное обучение создает прогнозы на основе шаблонов, обнаруженных на опыте, НЛП переводит письменный язык.

Ядром технологии йода является как НЛП, так и машинное обучение. Использование такой техники, как обработка естественного языка (НЛП), чтобы выяснить, что документация может помочь найти несоответствия и трудности со спецификой. Однако само по себе НЛП не может определить много шансов на повышение финансовой или качественной точности, потому что:

• НЛП не может идентифицировать случаи, когда информация о пациенте, подкрепленная медицинскими данными, не включается в записи пациента.
• НЛП не может проводить клиническую валидацию, повышая риск аудита, когда клинические данные противоречат отчету.

«Модель» — это представление в математике, когда мы используем этот термин. Ключ является входным. Знания, полученные из обучающих данных, составляют модель машинного обучения. Модель развивается по мере получения большего количества знаний.

В отличие от алгоритмического программирования, модель машинного обучения может обобщать и справляться с новыми экземплярами. Модель может использовать свое прошлое «обучение», чтобы судить о случае, если он похож на него.один, который он уже видел. Цель состоит в том, чтобы разработать систему, в которой модель постоянно становится лучше в работе, которую вы ей даете.

Различные статистические подходы используются в машинном обучении для НЛП и текстовой аналитики для распознавания сущностей, тональностей, частей речи и других свойств текста.

Методы могут быть инкапсулированы в контролируемом машинном обучении, часто известном как модель, применяемая к дальнейшему тексту. Неконтролируемое машинное обучение — это термин, используемый для описания группы алгоритмов, которые работают с массивными наборами данных для извлечения смысла. Понимание различия между контролируемым и неконтролируемым обучением, а также того, как сочетать самые деликатные особенности каждого из них, имеет решающее значение. Для текстовых данных необходим особый метод машинного обучения. Это связано с тенденцией текстовых данных быть очень разреженными, хотя они могут включать в себя сотни тысяч измерений.

Связанные отчеты:

https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

О будущем маркетинговых исследований:

Market Research Future (MRFR) - это глобальная компания по исследованию рынка, которая гордится своими услугами, предлагая полный и точный анализ различных рынков и потребителей по всему миру. Market Research Future имеет выдающуюся цель обеспечения оптимального качества исследований и детальных исследований для клиентов. Наши исследования рынка продуктов, услуг, технологий, приложений, конечных пользователей и игроков рынка для глобальных, региональных и страновых сегментов рынка позволяют нашим клиентам увидеть больше, узнать больше и сделать больше, что поможет ответить на ваши самые важные вопросы.

Следите за нами: LinkedIn | Twitter