NLPとMLの主な違いは何ですか?

人工知能は、機械学習、自然言語処理、ディープラーニングなどの複雑で絡み合った用語と常に同じ意味で使用されます。機械学習と自然言語処理の違いについての議論は、現在のホットトピックの1つです。この記事では、人工知能の重要なサブドメインの2つである機械学習と 自然言語処理 (NLP)の違いを明らかにすることを目的としています。

自然言語処理:それは何ですか?

「自然言語処理」またはNLPと呼ばれる人工知能の分野は、書かれた資料をコンピューターが理解できる形式に解釈および変換することを扱います。大量のプレーンテキストは、NLPを使用してインテリジェントに分析され、洞察が得られます。感情アナライザー、テキスト分類子、チャットボット、仮想アシスタントなどのツールの作成は、人間と機械の間の通信チャネルを開くことによって可能になりました。SiriとAlexaは、現代生活で最も有名なNLPアプリケーションの2つです。マーケットリサーチフューチャーによると、自然言語処理(NLP)市場は2030年までに 3,417億米ドル に達すると予測されています。

自然言語処理は、人工知能、機械学習、ディープラーニングと組み合わせて最も広く利用されているテクノロジーになり、データの増加とその分析方法に関する議論により、人間の指示に意味のある洞察を提供します。コンピュータはテキストまたはボイスメモを介してユーザーコマンドを受信し、ソフトウェアによって解釈され、メッセージまたはオーディオファイルとして生成されます。自然言語処理は、病的な情報の複雑な構文と意味を理解することによって、現代世界で不可欠な機能を果たしています。グーグル、マイクロソフトなどの企業は、言語の壁を取り除くために翻訳ソフトウェアを作成しました。ユーザーは、世界中を旅したり、さまざまな言語的背景を持つ人々とコミュニケーションをとったりするために、いくつかの言語を学び、理解する必要がなくなりました。

機械学習とは

機械学習(ML)として知られる人工知能のブランチは、統計的手法を使用して、人の助けを借りずに膨大な量のデータを分析します。機械学習は、大量のデータと自動化された手順を使用して、人に匹敵する方法で問題解決を支援します。ロボット工学、コンピュータービジョン、自然言語処理はすべて、機械学習技術のおかげでより効果的に行うことができます。機械学習を使用すると、現在の AI の問題に対処できます。機械学習で使用されるアルゴリズムは、明示的なプログラミングなしでデータから学習して改善するようにコンピューターをトレーニングします。市場調査の将来によると、機械学習の市場シェアは2020年から2030年にかけて38.76%のCAGRを記録し、1,065.2億に達すると予想されています。

いくつかの要因が機械学習市場を世界的に活性化すると予想されます。予測期間中は、市場を牽引する主な推進力であるテクノロジーと自動化の使用が増加します。中央コアドライバーに加えて、他の要因があります。これらの業界では、メディアとエンターテインメント、輸送、情報技術と電気通信、教育、その他の公共部門と民間部門など、機械学習が必要です。さらに、テクノロジー関連の産業はかつてないほど増えています。新しいテクノロジーに組み込まれたAIシステムは、 機械学習の市場 調査で上昇を示しています。

この2つは何が違うのですか?

機械学習は経験を通じて発見されたパターンに基づいて予測を作成しますが、NLPは書かれた言語を翻訳します。

ヨウ素のテクノロジーの中核は、NLPと機械学習の両方です。自然言語処理(NLP)などの手法を使用して、ドキュメントが何に役立つかを確認し、特異性の不一致や困難を見つけます。ただし、NLPだけでは、次の理由により、財務または品質の精度が向上する可能性を多く特定できません。

• NLPは、医療データに裏付けられた患者情報が患者の記録に含まれていないインスタンスを特定できません。
• NLPは臨床的検証を行うことができず、臨床的証拠が報告された報告と矛盾する場合、監査リスクが高まります。

「モデル」は、この用語を使用するときの数学の表現です。キーが入力されます。トレーニング データから収集された知識は、機械学習モデルを構成します。モデルは、より多くの知識が得られるにつれて進化します。

アルゴリズムプログラミングとは異なり、機械学習モデルは新しいインスタンスを一般化して対処できます。モデルは、過去の「学習」を利用して、類似している場合にケースを判断することができます。すでに見たもの。目的は、モデルがあなたが与える仕事で常に良くなるシステムを開発することです。

NLPとテキスト分析の機械学習では、エンティティ、センチメント、品詞、およびテキストの他のプロパティを認識するために、さまざまな統計的アプローチが使用されます。

これらの方法は、教師あり機械学習にカプセル化され、多くの場合、さらなるテキストに適用されるモデルとして知られています。教師なし機械学習は、意味を抽出するために大量のデータセットを操作するアルゴリズムのグループを説明するために使用される用語です。教師あり学習と教師なし学習の違い、およびそれぞれの最も繊細な機能を組み合わせる方法を理解することが重要です。テキストデータには、機械学習の明確な方法が必要です。これは、テキストデータには数十万の次元が含まれている場合でも、テキストデータが非常にまばらになる傾向があるためです。

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