NLP vs ML Was sind die Hauptunterschiede?

Künstliche Intelligenz wird immer synonym mit komplexen und miteinander verflochtenen Begriffen wie maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und Deep Learning verwendet. Der Streit um die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung ist eines der aktuellen Trendthemen. Dieser Artikel zielt darauf ab, die Unterschiede zwischen Machine Learning und Natural Language Processing (NLP), zwei der wesentlichen Teilbereiche der künstlichen Intelligenz, zu klären.

Natural Language Processing: Was ist das?

Das Gebiet der künstlichen Intelligenz, bekannt als "Natural Language Processing" oder NLP, wie es manchmal abgekürzt wird, befasst sich mit der Interpretation und Transformation von schriftlichem Material in eine Form, die Computer verstehen können. Große Mengen an Klartext können mithilfe von NLP intelligent analysiert werden, was zu Erkenntnissen führt. Die Schaffung von Tools wie Emotionsanalysatoren, Textklassifikatoren, Chatbots und virtuellen Assistenten wurde durch die Öffnung von Kommunikationskanälen zwischen Mensch und Maschine ermöglicht. Siri und Alexa sind zwei der bekanntesten NLP-Anwendungen im modernen Leben. Laut Market Research Future wird der Markt für Natural Language Processing (NLP) bis 2030 voraussichtlich 341,7 Milliarden US-Dollar erreichen.

Natural Language Processing ist in Verbindung mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning zur am weitesten verbreiteten Technologie geworden, um aufgrund des Datenwachstums und der Debatten über deren Analyse aussagekräftige Einblicke in menschliche Anweisungen zu liefern. Computer erhalten Benutzerbefehle durch Text- oder Sprachnotizen, die dann von Software interpretiert und als Nachrichten oder Audiodateien erzeugt werden. Natural Language Processing spielt in der modernen Welt eine wesentliche Funktion, indem es die komplexe Syntax und Semantik krankhafter Informationen versteht. Unternehmen wie Google, Microsoft und andere haben Übersetzungssoftware entwickelt, um Sprachbarrieren zu beseitigen. Benutzer müssen nicht mehr mehrere Sprachen lernen und verstehen, um die Welt zu bereisen oder mit Menschen unterschiedlicher sprachlicher Herkunft zu kommunizieren.

Was ist maschinelles Lernen?

Ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der als maschinelles Lernen oder ML bekannt ist, verwendet statistische Methoden, um große Datenmengen ohne die Hilfe einer Person zu analysieren. Mit riesigen Datenmengen und automatisierten Verfahren hilft maschinelles Lernen bei der Problemlösung in einer Weise, die mit der einer Person vergleichbar ist. Robotik, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache können dank maschineller Lerntechniken effektiver durchgeführt werden. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie aktuelle KI-Probleme angehen. Algorithmen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, trainieren Computer, um aus Daten zu lernen und diese ohne explizite Programmierung zu verbessern. Laut Market Research Future wird erwartet, dass der Marktanteil des maschinellen Lernens von 2020 bis 2030 eine CAGR von 38,76% verzeichnen und 106,52 Milliarden erreichen wird.

Es wird erwartet, dass mehrere Faktoren den Markt für maschinelles Lernen weltweit antreiben werden. Im prognostizierten Zeitraum wird der Einsatz von Technologie und Automatisierung zunehmen, die die Haupttreiber des Marktes sind. Neben dem zentralen Kerntreiber gibt es weitere Faktoren. Diese Branchen erfordern maschinelles Lernen: Medien und Unterhaltung, Transport, Informationstechnologie und Telekommunikation, Bildung und andere öffentliche und private Sektoren. Darüber hinaus gibt es heute mehr technologiebezogene Branchen als je zuvor. KI-Systeme, die in neue Technologien eingebettet sind, zeigen einen Anstieg in der Marktstudie für maschinelles Lernen .

Was unterscheidet die beiden voneinander?

Während maschinelles Lernen Vorhersagen erstellt, die auf Mustern basieren, die durch Erfahrung entdeckt wurden, übersetzt NLP geschriebene Sprache.

Der Kern der Technologie von Iodine ist sowohl NLP als auch maschinelles Lernen. Die Verwendung einer Technik wie Natural Language Processing (NLP), um festzustellen, was die Dokumentation helfen kann, Diskrepanzen und Schwierigkeiten mit der Spezifität zu finden. NLP allein kann jedoch nicht viele Chancen für eine Verbesserung der Finanz- oder Qualitätsgenauigkeit identifizieren, weil:

• NLP kann keine Fälle identifizieren, in denen Patienteninformationen, die durch medizinische Daten gestützt werden, nicht in die Patientenakten aufgenommen werden.
• NLP kann keine klinische Validierung durchführen, was das Auditrisiko erhöht, wenn klinische Nachweise dem gemeldeten Bericht widersprechen.

Ein "Modell" ist eine Darstellung in der Mathematik, wenn wir den Begriff verwenden. Der Schlüssel ist die Eingabe. Das aus Trainingsdaten gewonnene Wissen bildet ein maschinelles Lernmodell. Das Modell entwickelt sich weiter, wenn mehr Wissen gewonnen wird.

Im Gegensatz zur algorithmischen Programmierung kann ein maschinelles Lernmodell neuartige Instanzen verallgemeinern und bewältigen. Das Modell kann sein vergangenes "Lernen" nutzen, um einen Fall zu beurteilen, wenn eseine, die sie bereits gesehen hat. Ziel ist es, ein System zu entwickeln, in dem das Modell in der Arbeit, die Sie ihm geben, ständig besser wird.

Verschiedene statistische Ansätze werden beim maschinellen Lernen für NLP und Textanalyse verwendet, um Entitäten, Gefühle, Sprachteile und andere Eigenschaften von Text zu erkennen.

Die Methoden können im überwachten maschinellen Lernen gekapselt sein, das oft als Modell für weiteren Text bezeichnet wird. Unüberwachtes maschinelles Lernen ist ein Begriff, der verwendet wird, um eine Gruppe von Algorithmen zu beschreiben, die mit massiven Datensätzen arbeiten, um Bedeutung zu extrahieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Unterscheidung zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen zu verstehen und die empfindlichsten Merkmale zu kombinieren. Für Textdaten wird eine eigene Methode des maschinellen Lernens benötigt. Dies liegt daran, dass Textdaten tendenziell sehr spärlich sind, obwohl sie Hunderttausende von Dimensionen enthalten können.

Zugehörige Berichte:

https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

Über Market Research Future:

Market Research Future (MRFR) ist ein globales Marktforschungsunternehmen, das stolz auf seine Dienstleistungen ist und eine vollständige und genaue Analyse verschiedener Märkte und Verbraucher weltweit bietet. Market Research Future hat das herausragende Ziel, den Kunden die optimale Qualität der Forschung und granulare Forschung zu bieten. Unsere Marktforschungsstudien nach Produkten, Dienstleistungen, Technologien, Anwendungen, Endbenutzern und Marktteilnehmern für globale, regionale und länderspezifische Marktsegmente ermöglichen es unseren Kunden, mehr zu sehen, mehr zu wissen und mehr zu tun, was Ihnen hilft, Ihre wichtigsten Fragen zu beantworten.

Folgen Sie uns: LinkedIn | Twitter