تفاوت بین پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی چیست؟

این دو عبارت هسته اصلی انقلاب مولد هوش مصنوعی هستند، اما معنی آنها چیست و چه تفاوتی با هم دارند؟

نکات کلیدی

• یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی (NLP) به دلیل ظهور هوش مصنوعی که متون طبیعی را با استفاده از مدل های یادگیری ماشین تولید می کند، اغلب مترادف دیده می شوند.
• یادگیری ماشینی شامل توسعه الگوریتم‌هایی است که از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای یادگیری الگوها و پیش‌بینی مستقل استفاده می‌کنند، در حالی که NLP بر تنظیم دقیق، تجزیه و تحلیل و ترکیب متون و گفتار انسانی تمرکز دارد.
• هم یادگیری ماشین و هم NLP زیرمجموعه های هوش مصنوعی هستند، اما در نوع داده هایی که تجزیه و تحلیل می کنند، متفاوت هستند. یادگیری ماشینی طیف وسیع تری از داده ها را پوشش می دهد، در حالی که NLP به طور خاص از داده های متنی برای آموزش مدل ها و درک الگوهای زبانی استفاده می کند.

طبیعی است که فکر کنیم یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) مترادف هستند، به ویژه با ظهور هوش مصنوعی که متون طبیعی را با استفاده از مدل های یادگیری ماشین تولید می کند. اگر جنون اخیر هوش مصنوعی را دنبال کرده اید، احتمالاً با محصولاتی مواجه شده اید که از ML و NLP استفاده می کنند.

در حالی که آنها بدون شک در هم تنیده هستند، درک تمایزات آنها و چگونگی کمک هماهنگ آنها به چشم انداز گسترده تر هوش مصنوعی ضروری است.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی است که قادر به بهبود خود از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند. سیستم‌های یادگیری ماشین به جای تکیه بر دستورالعمل‌های صریح و رمزگذاری‌شده، از جریان‌های داده برای یادگیری الگوها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری مستقل استفاده می‌کنند. این مدل‌ها ماشین‌ها را قادر می‌سازند تا بدون نیاز به راهنمایی انسان، مشکلات خاصی را تطبیق داده و حل کنند.

نمونه ای از یک برنامه یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتری است که در وسایل نقلیه خودران و سیستم های تشخیص نقص استفاده می شود. تشخیص تصویر مثال دیگری است. شما می توانید این را در بسیاری از موتورهای جستجوی تشخیص چهره پیدا کنید.

درک پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که بر تنظیم دقیق، تجزیه و تحلیل و ترکیب متون و گفتار انسانی تمرکز دارد. NLP از تکنیک‌های مختلفی برای تبدیل کلمات و عبارات فردی به جملات و پاراگراف‌های منسجم‌تر برای تسهیل درک زبان طبیعی در رایانه استفاده می‌کند.

نمونه های عملی از برنامه های NLP که نزدیک به همه هستند الکسا، سیری و دستیار گوگل هستند. این دستیارهای صوتی از NLP و یادگیری ماشینی برای تشخیص، درک و ترجمه صدای شما استفاده می‌کنند و پاسخ‌های واضح و انسان‌دوستانه به سوالات شما ارائه می‌کنند.

NLP در مقابل ML: چه چیزی مشترک است؟

نکته ای که می توانید استنباط کنید این است که یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر مجموعه های هوش مصنوعی هستند. هر دو فرآیند از مدل ها و الگوریتم ها برای تصمیم گیری استفاده می کنند. با این حال، آنها در نوع داده هایی که تجزیه و تحلیل می کنند متفاوت هستند.

یادگیری ماشینی نمای وسیع تری را پوشش می دهد و شامل همه چیز مربوط به تشخیص الگو در داده های ساختاریافته و بدون ساختار می شود. اینها ممکن است تصاویر، ویدئوها، صدا، داده‌های عددی، متن‌ها، پیوندها یا هر شکل دیگری از داده‌ها باشند که فکرش را بکنید. NLP فقط از داده های متنی برای آموزش مدل های یادگیری ماشین برای درک الگوهای زبانی برای پردازش متن به گفتار یا گفتار به متن استفاده می کند.

در حالی که وظایف اصلی NLP ممکن است از روش‌های مبتنی بر قانون استفاده کنند، اکثر وظایف NLP از یادگیری ماشینی برای دستیابی به پردازش و درک زبان پیشرفته‌تر استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، برخی از ربات‌های گفتگوی ساده از NLP مبتنی بر قانون منحصراً بدون ML استفاده می‌کنند. اگرچه ML شامل تکنیک‌های گسترده‌تری مانند یادگیری عمیق، ترانسفورماتورها، جاسازی کلمات، درخت‌های تصمیم، شبکه‌های عصبی مصنوعی، کانولوشن یا تکرارشونده و بسیاری موارد دیگر است، اما می‌توانید از ترکیبی از این تکنیک‌ها در NLP نیز استفاده کنید.

شکل پیشرفته‌تر کاربرد یادگیری ماشینی در پردازش زبان طبیعی در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-3 است که حتماً به هر طریقی با آن‌ها مواجه شده‌اید. LLM ها مدل های یادگیری ماشینی هستند که از تکنیک های مختلف پردازش زبان طبیعی برای درک الگوهای متن طبیعی استفاده می کنند. یکی از ویژگی های جالب LLM ها این است که از جملات توصیفی برای تولید نتایج خاص از جمله تصاویر، فیلم ها، صدا و متون استفاده می کنند.

کاربردهای یادگیری ماشینی

همانطور که قبلا ذکر شد، یادگیری ماشین کاربردهای زیادی دارد.

• بینایی کامپیوتر: در تشخیص عیب و وسایل نقلیه خودمختار استفاده می شود.
• تشخیص تصویر: یک نمونه سیستم تشخیص چهره اپل است.
• بیوانفورماتیک برای تجزیه و تحلیل الگوهای DNA
• تشخیص پزشکی
• توصیه محصول.
• تحلیل پیش بینی کننده
• تقسیم بندی بازار، خوشه بندی و تجزیه و تحلیل.

این تنها تعدادی از برنامه های رایج برای یادگیری ماشینی است، اما برنامه های کاربردی بسیار بیشتری وجود دارد و در آینده حتی بیشتر خواهد شد.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

اگرچه پردازش زبان طبیعی (NLP) کاربردهای خاصی دارد، موارد استفاده در زندگی واقعی مدرن حول محور یادگیری ماشین می چرخد.

• تکمیل جمله.
• دستیارهای هوشمند مانند الکسا، سیری و دستیار گوگل.
• چت ربات های مبتنی بر NLP.
• فیلتر کردن ایمیل و تشخیص هرزنامه
• ترجمه زبان.
• تجزیه و تحلیل احساسات و طبقه بندی متن.
• خلاصه سازی متن
• مقایسه متن: این را می‌توانید در دستیارهای دستور زبان مانند طرح‌های علامت‌گذاری نظری Grammarly و مبتنی بر هوش مصنوعی بیابید.
• شناسایی موجودیت نامگذاری شده برای استخراج اطلاعات از متون.

همانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی کاربردهای فعلی متعددی دارد، اما در آینده به طور گسترده گسترش خواهد یافت.

یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی در هم تنیده شده اند

پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) وجوه مشترک زیادی با هم دارند و تنها تفاوت های اندکی در داده هایی که پردازش می کنند وجود دارد. بسیاری از مردم به اشتباه فکر می کنند که مترادف هستند زیرا اکثر محصولات یادگیری ماشینی که امروزه می بینیم از مدل های تولیدی استفاده می کنند. اینها به سختی می توانند بدون ورودی های انسانی از طریق دستورالعمل های متنی یا گفتاری کار کنند.

منبع مقاله