שני המונחים הללו הם הליבה של מהפכת הבינה המלאכותית הגנרטיבית, אבל מה המשמעות שלהם, וכיצד הם שונים?

טייק אווי מפתח

  • למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית (NLP) נתפסים לעתים קרובות כמילים נרדפות עקב עליית הבינה המלאכותית המייצרת טקסטים טבעיים באמצעות מודלים של למידת מכונה.
  • למידת מכונה כוללת פיתוח של אלגוריתמים המשתמשים בניתוח נתונים כדי ללמוד דפוסים וליצור תחזיות באופן אוטונומי, בעוד NLP מתמקדת בכוונון עדין, ניתוח וסינתזה של טקסטים אנושיים נְאוּם.
  • גם למידת מכונה וגם NLP הן תת-קבוצות של AI, אך הן שונות בסוג הנתונים שהם מנתחים. למידת מכונה מכסה מגוון רחב יותר של נתונים, בעוד NLP משתמש ספציפית בנתוני טקסט כדי לאמן מודלים ולהבין דפוסים לשוניים.

זה נורמלי לחשוב שלמידת מכונה (ML) ועיבוד שפה טבעית (NLP) הם שם נרדף, במיוחד עם עליית הבינה המלאכותית המייצרת טקסטים טבעיים באמצעות מודלים של למידת מכונה. אם עקבת אחר הטירוף של AI לאחרונה, סביר להניח שנתקלת במוצרים המשתמשים ב-ML וב-NLP.

למרות שהם ללא ספק שלובים זה בזה, חיוני להבין את ההבחנות שלהם וכיצד הם תורמים בצורה הרמונית לנוף הרחב יותר של AI.

מהי למידת מכונה?

instagram viewer

למידת מכונה היא תחום של AI הכולל פיתוח אלגוריתמים ומודלים מתמטיים המסוגלים לשפר את עצמם באמצעות ניתוח נתונים. במקום להסתמך על הוראות מפורשות ומקודדות, מערכות למידת מכונה ממנפות זרמי נתונים כדי ללמוד דפוסים ולקבל תחזיות או החלטות באופן אוטונומי. מודלים אלו מאפשרים למכונות להתאים ולפתור בעיות ספציפיות ללא צורך בהדרכה אנושית.

דוגמה לאפליקציית למידת מכונה היא ראייה ממוחשבת המשמשת בכלי רכב בנהיגה עצמית ומערכות זיהוי פגמים. זיהוי תמונה הוא דוגמה נוספת. אתה יכול למצוא את זה ברבים מנועי חיפוש לזיהוי פנים.

הבנת עיבוד שפה טבעית

עיבוד שפה טבעית (NLP) היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המתמקדת בכוונון עדין, ניתוח וסינתזה של טקסטים ודיבור אנושיים. NLP משתמש בטכניקות שונות כדי להפוך מילים וביטויים בודדים למשפטים ופסקאות קוהרנטיות יותר כדי להקל על ההבנה של השפה הטבעית במחשבים.

דוגמאות מעשיות ליישומי NLP הקרובים ביותר לכולם הן Alexa, Siri ו-Google Assistant. עוזרי קול אלה משתמשים ב-NLP ולמידת מכונה כדי לזהות, להבין ולתרגם את הקול שלך ולספק תשובות ברורות וידידותיות לאדם לשאילתות שלך.

NLP לעומת ML: מה משותף להם?

נקודה שאתה יכול להסיק היא שלמידת מכונה (ML) ועיבוד שפה טבעית (NLP) הן תת-קבוצות של AI. שני התהליכים משתמשים במודלים ובאלגוריתמים כדי לקבל החלטות. עם זאת, הם שונים בסוג הנתונים שהם מנתחים.

למידת מכונה מכסה ראייה רחבה יותר וכוללת כל מה שקשור לזיהוי דפוסים בנתונים מובנים ובלתי מובנים. אלה עשויים להיות תמונות, סרטונים, אודיו, נתונים מספריים, טקסטים, קישורים או כל צורה אחרת של נתונים שאתה יכול לחשוב עליו. NLP משתמש רק בנתוני טקסט כדי לאמן מודלים של למידת מכונה להבנת דפוסים לשוניים לעיבוד טקסט לדיבור או דיבור לטקסט.

בעוד שמשימות NLP בסיסיות עשויות להשתמש בשיטות מבוססות כללים, רוב משימות ה-NLP ממנפות למידת מכונה כדי להשיג עיבוד והבנת שפה מתקדמים יותר. לדוגמה, כמה צ'אטבוטים פשוטים משתמשים ב-NLP מבוסס כללים אך ורק ללא ML. למרות ש-ML כולל טכניקות רחבות יותר כמו למידה עמוקה, שנאים, הטבעת מילים, עצי החלטה, רשתות עצביות מלאכותיות, קונבולוציוניות או חוזרות, ועוד רבות אחרות, אתה יכול גם להשתמש בשילוב של אלה טכניקות ב-NLP.

יש צורה מתקדמת יותר של יישום למידת מכונה בעיבוד שפה טבעית מודלים של שפה גדולה (LLMs) כמו GPT-3, שבו בטח נתקלת בדרך זו או אחרת. LLMs הם מודלים של למידת מכונה המשתמשים בטכניקות שונות של עיבוד שפה טבעית כדי להבין דפוסי טקסט טבעיים. תכונה מעניינת של LLMs היא שהם משתמשים במשפטים תיאוריים כדי ליצור תוצאות ספציפיות, כולל תמונות, סרטונים, אודיו וטקסטים.

יישומים של למידת מכונה

כפי שהוזכר מוקדם יותר, למידת מכונה יש יישומים רבים.

  • ראייה ממוחשבת: משמש באיתור תקלות ובכלי רכב אוטונומיים.
  • זיהוי תמונה: דוגמה לכך זיהוי הפנים של אפל מערכת זיהוי.
  • ביואינפורמטיקה לניתוח דפוסי DNA.
  • אבחנה רפואית.
  • המלצה על מוצר.
  • ניתוח חזוי.
  • פילוח שוק, אשכול וניתוח.

אלו רק חלק מהיישומים הנפוצים ללמידת מכונה, אבל יש הרבה יותר יישומים ויהיו עוד יותר בעתיד.

יישומים של עיבוד שפה טבעית

למרות שלעיבוד שפה טבעית (NLP) יש יישומים ספציפיים, מקרי שימוש מודרניים בחיים האמיתיים סובבים סביב למידת מכונה.

  • השלמת משפט.
  • עוזרים חכמות כמו Alexa, Siri ו-Google Assistant.
  • צ'אטבוטים מבוססי NLP.
  • סינון דואר אלקטרוני וזיהוי דואר זבל.
  • תרגום שפה.
  • ניתוח סנטימנטים וסיווג טקסט.
  • סיכום טקסט.
  • השוואת טקסט: אתה יכול למצוא את זה בעוזרי דקדוק כמו דקדוק ותכניות סימון תיאורטי המופעלות על ידי בינה מלאכותית.
  • זיהוי ישות לשם חילוץ מידע מטקסטים.

בדומה ללמידת מכונה, לעיבוד שפה טבעית יש מספר רב של יישומים נוכחיים, אך בעתיד, זה יתרחב באופן מסיבי.

למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית שלובים זה בזה

לעיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה (ML) יש הרבה מן המשותף, עם הבדלים בודדים בלבד בנתונים שהם מעבדים. אנשים רבים חושבים בטעות שהם שם נרדף מכיוון שרוב מוצרי למידת המכונה שאנו רואים כיום משתמשים במודלים גנרטיביים. אלה בקושי יכולים לעבוד ללא קלט אנושי באמצעות הוראות טקסטואליות או דיבור.