Wat is het verschil tussen natuurlijke taalverwerking en machinaal leren?

Belangrijkste leerpunten

• Machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) worden vaak als synoniemen gezien vanwege de opkomst van AI die natuurlijke teksten genereert met behulp van machine learning-modellen.
• Machine learning omvat de ontwikkeling van algoritmen die data-analyse gebruiken om patronen te leren en te maken voorspellingen autonoom, terwijl NLP zich richt op het verfijnen, analyseren en synthetiseren van menselijke teksten toespraak.
• Zowel machine learning als NLP zijn subsets van AI, maar ze verschillen in het soort gegevens dat ze analyseren. Machine learning bestrijkt een breder scala aan gegevens, terwijl NLP specifiek tekstgegevens gebruikt om modellen te trainen en taalkundige patronen te begrijpen.

Het is normaal om te denken dat machine learning (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP) synoniem zijn, vooral met de opkomst van AI die natuurlijke teksten genereert met behulp van machine learning-modellen. Als je de recente AI-razernij hebt gevolgd, ben je waarschijnlijk producten tegengekomen die ML en NLP gebruiken.

Hoewel ze ongetwijfeld met elkaar verweven zijn, is het essentieel om hun verschillen te begrijpen en te begrijpen hoe ze op harmonieuze wijze bijdragen aan het bredere AI-landschap.

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een gebied van AI dat de ontwikkeling omvat van algoritmen en wiskundige modellen die zichzelf kunnen verbeteren door middel van data-analyse. In plaats van te vertrouwen op expliciete, hardgecodeerde instructies, maken machine learning-systemen gebruik van datastromen om patronen te leren en autonoom voorspellingen of beslissingen te maken. Deze modellen stellen machines in staat zich aan te passen en specifieke problemen op te lossen zonder menselijke begeleiding.

Een voorbeeld van een machine learning-toepassing is computervisie die wordt gebruikt in zelfrijdende voertuigen en defectdetectiesystemen. Beeldherkenning is een ander voorbeeld. Dit vind je in veel zoekmachines voor gezichtsherkenning.

Natuurlijke taalverwerking begrijpen

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een subset van kunstmatige intelligentie die zich richt op het verfijnen, analyseren en synthetiseren van menselijke teksten en spraak. NLP maakt gebruik van verschillende technieken om individuele woorden en zinsneden om te zetten in meer samenhangende zinnen en alinea's om het begrip van natuurlijke taal in computers te vergemakkelijken.

Praktische voorbeelden van NLP-toepassingen die het dichtst bij iedereen staan, zijn Alexa, Siri en Google Assistant. Deze stemassistenten gebruiken NLP en machinaal leren om uw stem te herkennen, begrijpen en vertalen en gearticuleerde, mensvriendelijke antwoorden op uw vragen te geven.

NLP versus ML: Wat hebben ze gemeen?

Een punt dat je kunt afleiden is dat machine learning (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP) subsets van AI zijn. Beide processen gebruiken modellen en algoritmen om beslissingen te nemen. Ze verschillen echter in het soort gegevens dat ze analyseren.

Machine learning bestrijkt een breder perspectief en omvat alles wat te maken heeft met patroonherkenning in gestructureerde en ongestructureerde data. Dit kunnen afbeeldingen, video's, audio, numerieke gegevens, teksten, links of elke andere vorm van gegevens zijn die u maar kunt bedenken. NLP gebruikt alleen tekstgegevens om machine learning-modellen te trainen om taalkundige patronen te begrijpen om tekst-naar-spraak of spraak-naar-tekst te verwerken.

Hoewel fundamentele NLP-taken mogelijk gebruik maken van op regels gebaseerde methoden, maakt de meerderheid van de NLP-taken gebruik van machine learning om meer geavanceerde taalverwerking en -begrip te bereiken. Sommige eenvoudige chatbots gebruiken bijvoorbeeld uitsluitend op regels gebaseerde NLP zonder ML. Hoewel ML bredere technieken omvat zoals deep learning, transformers, woordinsluitingen, beslissingsbomen, kunstmatige, convolutionele of terugkerende neurale netwerken, en nog veel meer, je kunt ook een combinatie hiervan gebruiken technieken uit NLP.

Een meer geavanceerde vorm van de toepassing van machinaal leren bij de verwerking van natuurlijke taal is in opkomst grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-3, die je op de een of andere manier vast wel eens tegengekomen moet zijn. LLM's zijn machine learning-modellen die verschillende natuurlijke taalverwerkingstechnieken gebruiken om natuurlijke tekstpatronen te begrijpen. Een interessant kenmerk van LLM's is dat ze beschrijvende zinnen gebruiken om specifieke resultaten te genereren, waaronder afbeeldingen, video's, audio en teksten.

Toepassingen van machinaal leren

Zoals eerder gezegd, machine learning kent vele toepassingen.

• Computervisie: gebruikt bij foutdetectie en autonome voertuigen.
• Beeldherkenning: Een voorbeeld is FaceID van Apple herkenningssysteem.
• Bio-informatica voor het analyseren van DNA-patronen.
• Medische diagnose.
• Productaanbeveling.
• Voorspellende analyse.
• Marktsegmentatie, clustering en analyse.

Dat zijn slechts enkele van de veel voorkomende toepassingen voor machinaal leren, maar er zijn nog veel meer toepassingen en dat zullen er in de toekomst nog meer worden.

Toepassingen van natuurlijke taalverwerking

Hoewel natuurlijke taalverwerking (NLP) specifieke toepassingen heeft, draaien moderne praktijkvoorbeelden rond machinaal leren.

• Zin voltooiing.
• Slimme assistenten zoals Alexa, Siri en Google Assistant.
• NLP-gebaseerde chatbots.
• E-mailfiltering en spamdetectie.
• Taal vertaling.
• Sentimentanalyse en tekstclassificatie.
• Samenvatting van de tekst.
• Tekstvergelijking: je kunt dit vinden in grammatica-assistenten zoals Grammarly en AI-aangedreven theoretische markeerschema's.
• Genoemde entiteitsherkenning voor het extraheren van informatie uit teksten.

Net als machinaal leren kent natuurlijke taalverwerking momenteel talloze toepassingen, maar in de toekomst zal dit enorm toenemen.

Machine learning en natuurlijke taalverwerking zijn met elkaar verweven

Natuurlijke taalverwerking (NLP) en machinaal leren (ML) hebben veel gemeen, met slechts enkele verschillen in de gegevens die ze verwerken. Veel mensen denken ten onrechte dat ze synoniem zijn, omdat de meeste machine learning-producten die we tegenwoordig zien generatieve modellen gebruiken. Deze kunnen nauwelijks werken zonder menselijke input via tekst- of spraakinstructies.