Принято считать, что машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP) — это синонимы, особенно в связи с развитием ИИ, генерирующего естественные тексты с помощью моделей машинного обучения. Если вы следите за недавним ажиотажем вокруг ИИ, то наверняка сталкивались с продуктами, использующими ML и NLP.
Хотя они, несомненно, взаимосвязаны, важно понимать их различия и то, как они гармонично вписываются в более широкий ландшафт ИИ.
В этой статье:
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это область ИИ, в которой разрабатываются алгоритмы и математические модели, способные к самосовершенствованию на основе анализа данных. Вместо того чтобы полагаться на явные, жестко закодированные инструкции, системы машинного обучения используют потоки данных для изучения закономерностей и самостоятельного принятия прогнозов и решений. Такие модели позволяют машинам адаптироваться и решать конкретные задачи без участия человека.
Примером применения машинного обучения является компьютерное зрение, которое используется в беспилотных автомобилях и системах обнаружения дефектов. Распознавание изображений — еще один пример. Вы можете найти его во многих поисковых системах с функцией распознавания лиц.
Понимание обработки естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) — это часть искусственного интеллекта, которая фокусируется на точной настройке, анализе и синтезе человеческих текстов и речи. NLP использует различные методы для преобразования отдельных слов и фраз в более связные предложения и абзацы, чтобы облегчить понимание естественного языка компьютерами.
Практическими примерами применения НЛП, близкими к каждому из нас, являются Alexa, Siri и Google Assistant. Эти голосовые помощники используют НЛП и машинное обучение, чтобы распознавать, понимать и переводить ваш голос и предоставлять четкие, понятные для человека ответы на ваши запросы.
НЛП против ML: что общего?
Можно сделать вывод, что машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP) являются подмножествами искусственного интеллекта. Оба процесса используют модели и алгоритмы для принятия решений. Однако они отличаются по типу данных, которые они анализируют.
Машинное обучение охватывает более широкий круг вопросов и включает в себя все, что связано с распознаванием образов в структурированных и неструктурированных данных. Это могут быть изображения, видео, аудио, числовые данные, тексты, ссылки или любые другие формы данных, которые только можно придумать. В НЛП используются только текстовые данные для обучения моделей машинного обучения, позволяющих понимать лингвистические закономерности для преобразования текста в речь или речи в текст.
Хотя в базовых задачах НЛП могут использоваться методы, основанные на правилах, в большинстве задач НЛП машинное обучение используется для более сложной обработки и понимания языка. Например, некоторые простые чат-боты используют исключительно НЛП на основе правил без применения ML. Хотя ML включает в себя более широкие методы, такие как глубокое обучение, трансформаторы, вкрапления слов, деревья решений, искусственные, конволюционные или рекуррентные нейронные сети и многие другие, в NLP можно использовать и комбинацию этих методов.
Более продвинутой формой применения машинного обучения в обработке естественного языка являются большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3, с которыми вы, наверное, сталкивались так или иначе. LLM — это модели машинного обучения, которые используют различные методы обработки естественного языка для понимания естественных текстовых паттернов. Интересной особенностью LLM является то, что они используют описательные предложения для генерации конкретных результатов, включая изображения, видео, аудио и тексты.
Применение машинного обучения
Как упоминалось ранее, машинное обучение имеет много применений.
Это лишь некоторые из самых распространенных приложений машинного обучения, но их гораздо больше, и в будущем их будет еще больше.
Применение обработки естественного языка
Хотя обработка естественного языка (NLP) имеет специфические приложения, современные реальные случаи использования вращаются вокруг машинного обучения.
Подобно машинному обучению, обработка естественного языка имеет множество текущих приложений, но в будущем эта область значительно расширится.
Машинное обучение и обработка естественного языка взаимосвязаны
Обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML) имеют много общего и лишь некоторые различия в обрабатываемых ими данных. Многие ошибочно считают их синонимами, поскольку большинство продуктов машинного обучения, которые мы видим сегодня, используют генеративные модели. Они практически не могут работать без человеческого ввода в виде текстовых или речевых инструкций.
По новым правилам Дзена свежие материалы показываются в первую очередь подписчикам, которые реагируют на публикации. Поэтому не забывайте подписаться, поставить лайк и оставить комментарий, так вы будете первым узнавать о всех новых статьях на нашем канале!
