Was ist der Unterschied zwischen der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen?

Die zentralen Thesen

• Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden aufgrund des Aufstiegs der KI, die mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens natürliche Texte generiert, oft als Synonyme angesehen.
• Beim maschinellen Lernen geht es um die Entwicklung von Algorithmen, die mithilfe der Datenanalyse Muster lernen und herstellen Vorhersagen autonom, während sich NLP auf die Feinabstimmung, Analyse und Synthese menschlicher Texte und Texte konzentriert Rede.
• Sowohl maschinelles Lernen als auch NLP sind Teilbereiche der KI, unterscheiden sich jedoch in der Art der Daten, die sie analysieren. Maschinelles Lernen deckt ein breiteres Datenspektrum ab, während NLP speziell Textdaten verwendet, um Modelle zu trainieren und sprachliche Muster zu verstehen.

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.

Was ist maschinelles Lernen?

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. Das findet man in vielen Gesichtserkennungs-Suchmaschinen.

Verstehen der Verarbeitung natürlicher Sprache

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.

NLP vs. ML: Was haben sie gemeinsam?

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 usw. umfasst. Künstliche, Faltungs- oder wiederkehrende neuronale Netze und viele mehr, Sie können auch eine Kombination davon verwenden Techniken im NLP.

Eine fortgeschrittenere Form der Anwendung von maschinellem Lernen in der Verarbeitung natürlicher Sprache ist in große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3, dem Sie auf die eine oder andere Weise begegnet sein müssen. 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.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Wie bereits erwähnt, Maschinelles Lernen hat viele Anwendungen.

• Computer Vision: Wird bei der Fehlererkennung und bei autonomen Fahrzeugen verwendet.
• Bilderkennung: Ein Beispiel ist Apples Face ID Erkennungssystem.
• 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.

Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache

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 maschinelles Lernen gibt es für die Verarbeitung natürlicher Sprache zahlreiche aktuelle Anwendungen, die jedoch in Zukunft massiv zunehmen werden.

Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache sind miteinander verknüpft

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML) haben viele Gemeinsamkeiten, es gibt jedoch nur wenige Unterschiede in den Daten, die sie verarbeiten. Viele Leute denken fälschlicherweise, dass es sich dabei um ein Synonym handelt, da die meisten Produkte für maschinelles Lernen, die wir heute sehen, generative Modelle verwenden. Ohne menschliche Eingaben durch Text- oder Sprachanweisungen können diese kaum funktionieren.