Es ist normal zu glauben, dass maschinelles Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) synonym sind, insbesondere mit dem Aufkommen der KI, die mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens natürliche Texte generiert. Wenn Sie den jüngsten KI-Rausch verfolgt haben, sind Sie wahrscheinlich auf Produkte gestoßen, die ML und NLP verwenden.
Obwohl sie zweifellos miteinander verflochten sind, ist es wichtig, ihre Unterschiede zu verstehen und zu verstehen, wie sie harmonisch zur breiteren KI-Landschaft beitragen.
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI, der die Entwicklung von Algorithmen und mathematischen Modellen umfasst, die sich durch Datenanalyse selbst verbessern können. Anstatt sich auf explizite, fest codierte Anweisungen zu verlassen, nutzen maschinelle Lernsysteme Datenströme, um Muster zu lernen und autonom Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Diese Modelle ermöglichen es Maschinen, spezifische Probleme anzupassen und zu lösen, ohne dass eine menschliche Führung erforderlich ist.
Ein Beispiel für eine Anwendung des maschinellen Lernens ist Computer Vision, das in selbstfahrenden Fahrzeugen und Fehlererkennungssystemen verwendet wird. Ein weiteres Beispiel ist die Bilderkennung. Sie können dies in vielen Suchmaschinen zur Gesichtserkennung finden.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Feinabstimmung, Analyse und Synthese menschlicher Texte und Sprache konzentriert. NLP verwendet verschiedene Techniken, um einzelne Wörter und Phrasen in kohärentere Sätze und Absätze umzuwandeln, um das Verständnis natürlicher Sprache in Computern zu erleichtern.
Praktische Beispiele für NLP-Anwendungen, die allen am nächsten kommen, sind Alexa, Siri und Google Assistant. Diese Sprachassistenten nutzen NLP und maschinelles Lernen, um Ihre Stimme zu erkennen, zu verstehen und zu übersetzen und artikulierte, menschenfreundliche Antworten auf Ihre Fragen zu geben.
Daraus lässt sich ableiten, dass maschinelles Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Teilbereiche der KI sind. Beide Prozesse nutzen Modelle und Algorithmen, um Entscheidungen zu treffen. Sie unterscheiden sich jedoch in der Art der Daten, die sie analysieren.
Maschinelles Lernen deckt einen breiteren Blickwinkel ab und umfasst alles, was mit der Mustererkennung in strukturierten und unstrukturierten Daten zu tun hat. Dies können Bilder, Videos, Audio, numerische Daten, Texte, Links oder jede andere Form von Daten sein, die Ihnen einfällt. NLP verwendet Textdaten nur, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, um sprachliche Muster zu verstehen und Text-zu-Sprache oder Sprache-zu-Text zu verarbeiten.
Während grundlegende NLP-Aufgaben möglicherweise regelbasierte Methoden verwenden, nutzen die meisten NLP-Aufgaben maschinelles Lernen, um eine fortgeschrittenere Sprachverarbeitung und ein fortgeschritteneres Sprachverständnis zu erreichen. Einige einfache Chatbots verwenden beispielsweise regelbasiertes NLP ausschließlich ohne ML. Obwohl ML umfassendere Techniken wie Deep Learning, Transformatoren, Worteinbettungen, Entscheidungsbäume, künstliche, Faltungs- oder wiederkehrende neuronale Netze und viele mehr umfasst, können Sie im NLP auch eine Kombination dieser Techniken verwenden.
Eine fortgeschrittenere Form der Anwendung von maschinellem Lernen in der Verarbeitung natürlicher Sprache sind große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3, auf die Sie bestimmt auf die eine oder andere Weise gestoßen sind. LLMs sind Modelle des maschinellen Lernens, die verschiedene Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um natürliche Textmuster zu verstehen. Ein interessantes Merkmal von LLMs besteht darin, dass sie beschreibende Sätze verwenden, um spezifische Ergebnisse zu generieren, einschließlich Bildern, Videos, Audio und Texten.
Wie bereits erwähnt, hat maschinelles Lernen viele Anwendungen.
Computer Vision: Wird bei der Fehlererkennung und bei autonomen Fahrzeugen verwendet. Bilderkennung: Ein Beispiel ist das Face-ID-Erkennungssystem von Apple. Bioinformatik zur Analyse von DNA-Mustern. Medizinische Diagnose. Produktempfehlung. Prädiktive Analyse. Marktsegmentierung, Clustering und Analyse.Das sind nur einige der gängigen Anwendungen für maschinelles Lernen, aber es gibt noch viel mehr Anwendungen und wird es in Zukunft noch mehr sein.
Obwohl die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) spezifische Anwendungen hat, drehen sich moderne Anwendungsfälle im wirklichen Leben um maschinelles Lernen.
Satzvervollständigung. Intelligente Assistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant. NLP-basierte Chatbots. E-Mail-Filterung und Spam-Erkennung. Sprachübersetzung. Stimmungsanalyse und Textklassifizierung. Textzusammenfassung. Textvergleich: Dies finden Sie in Grammatikassistenten wie Grammarly und KI-gestützten theoretischen Bewertungsschemata. Erkennung benannter Entitäten zum Extrahieren von Informationen aus Texten.Ähnlich wie beim maschinellen Lernen gibt es auch für die Verarbeitung natürlicher Sprache zahlreiche aktuelle Anwendungen, die jedoch in Zukunft massiv zunehmen werden.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) haben viel gemeinsam, mit nur wenigen Unterschieden in den Daten, die sie verarbeiten. Viele Leute denken fälschlicherweise, dass es sich dabei um ein Synonym handelt, da die meisten maschinellen Lernprodukte, die wir heute sehen, generative Modelle verwenden. Ohne menschliche Eingaben durch Text- oder Sprachanweisungen können diese kaum funktionieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
