自然言語処理と機械学習の違いは何ですか?

特に機械学習モデルを使用して自然テキストを生成する AI の台頭により、機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) が同義語であると考えるのが一般的です。最近の AI の熱狂を追っている人なら、ML と NLP を使用する製品に遭遇したことがあるでしょう。

これらが相互に絡み合っていることは間違いありませんが、それらの違いと、より広範な AI 環境にどのように調和して貢献しているかを理解することが不可欠です。

機械学習とは何ですか?

機械学習は、データ分析による自己改善が可能なアルゴリズムと数学的モデルの開発を含む AI の分野です。機械学習システムは、明示的にハードコーディングされた命令に依存するのではなく、データ ストリームを活用してパターンを学習し、自律的に予測や決定を行います。これらのモデルにより、機械は人間の指導を必要とせずに特定の問題に適応して解決することができます。

機械学習アプリケーションの例としては、自動運転車や欠陥検出システムで使用されるコンピューター ビジョンがあります。画像認識も一例です。これは多くの顔認識検索エンジンで見つけることができます。

自然言語処理を理解する

自然言語処理 (NLP) は、人間のテキストや音声の微調整、分析、合成に焦点を当てた人工知能のサブセットです。 NLP はさまざまな技術を使用して、個々の単語やフレーズをより一貫した文や段落に変換し、コンピューターでの自然言語の理解を促進します。

誰にとっても最も身近な NLP アプリケーションの実用的な例は、Alexa、Siri、Google アシスタントです。これらの音声アシスタントは、NLP と機械学習を使用してユーザーの音声を認識、理解、翻訳し、質問に対して明確で人間に優しい回答を提供します。

NLP と ML: 共通点は何ですか?

推測できる点は、機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) は AI のサブセットであるということです。どちらのプロセスもモデルとアルゴリズムを使用して意思決定を行います。ただし、分析するデータの種類が異なります。

機械学習はより広い視野をカバーしており、構造化データと非構造化データのパターン認識に関連するすべてが含まれます。これらは、画像、ビデオ、音声、数値データ、テキスト、リンク、その他考えられるあらゆる形式のデータです。 NLP では、テキスト データのみを使用して機械学習モデルをトレーニングし、言語パターンを理解してテキストから音声への変換または音声からテキストへの変換を処理します。

基本的な NLP タスクではルールベースの手法が使用される場合がありますが、NLP タスクの大部分は機械学習を活用して、より高度な言語処理と理解を実現します。たとえば、一部の単純なチャットボットは、ML を使用せずにルールベースの NLP のみを使用します。 ML には、深層学習、トランスフォーマー、単語埋め込み、デシジョン ツリー、人工ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワークなどのより広範な手法が含まれていますが、NLP ではこれらの手法を組み合わせて使用することもできます。

自然言語処理における機械学習の応用のより高度な形式は、GPT-3 のような大規模言語モデル (LLM) にあります。これは、何らかの形で遭遇したことがあるはずです。 LLM は、さまざまな自然言語処理技術を使用して自然テキスト パターンを理解する機械学習モデルです。 LLM の興味深い特性は、説明文を使用して画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの特定の結果を生成することです。

機械学習の応用

前述したように、機械学習には多くの応用があります。

コンピュータービジョン: 故障検出と自動運転車に使用されます。 画像認識: 例としては、Apple の Face ID 認識システムがあります。 DNA パターンを分析するためのバイオインフォマティクス。 医学的診断。 製品の推奨事項。 予測分析。 市場のセグメンテーション、クラスタリング、および分析。

これは機械学習の一般的なアプリケーションのほんの一部ですが、他にも多くのアプリケーションがあり、将来的にはさらに多くなるでしょう。

自然言語処理のアプリケーション

自然言語処理 (NLP) には特定のアプリケーションがありますが、現代の実生活のユースケースは機械学習を中心に展開しています。

文の完成。 Alexa、Siri、Google アシスタントなどのスマート アシスタント。 NLP ベースのチャットボット。 電子メールのフィルタリングとスパム検出。 言語翻訳。 感情分析とテキスト分類。 テキストの要約。 テキストの比較: これは、Grammarly などの文法アシスタントや AI を活用した理論的採点スキームで見つけることができます。 テキストから情報を抽出するための固有表現認識。

機械学習と同様に、自然言語処理には現在多数のアプリケーションがありますが、将来的には大幅に拡大されるでしょう。

機械学習と自然言語処理は絡み合っています

自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) には多くの共通点がありますが、処理するデータの違いはわずかです。現在見られる機械学習製品のほとんどは生成モデルを使用しているため、多くの人がこれらが同義だと誤って考えています。これらは、テキストまたは音声による指示による人間の入力なしではほとんど機能しません。

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