NLP vs ML quais são as principais diferenças?

A inteligência artificial é sempre usada intercambiavelmente com terminologia complexa e entrelaçada, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e deep learning. O argumento sobre as distinções entre aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural é um dos tópicos quentes atuais. Este artigo tem como objetivo esclarecer as diferenças entre machine learning e processamento de linguagem natural (PNL), dois dos sub-domínios essenciais da inteligência artificial.

Processamento de linguagem natural: o que é?

O campo da inteligência artificial, conhecido como "processamento de linguagem natural", ou PNL como às vezes é abreviado, trata da interpretação e transformação do material escrito em uma forma que os computadores possam entender. Grandes volumes de texto simples podem ser analisados de forma inteligente usando PNL, gerando insights. A criação de ferramentas como analisadores de emoções, classificadores de texto, chatbots e assistentes virtuais foi possível abrindo canais de comunicação entre humanos e máquinas. Siri e Alexa são duas das aplicações NLP mais conhecidas na vida moderna. De acordo com a Market Research Future, o mercado de processamento de linguagem natural (PNL) deve atingir US$ 341,7 bilhões até 2030.

O Processamento de Linguagem Natural tornou-se a tecnologia mais utilizada em conjunto com inteligência artificial, machine learning e deep learning para fornecer insights significativos sobre as instruções humanas devido ao crescimento de dados e debates sobre como analisá-la. Os computadores recebem comandos do usuário através de memorandos de texto ou voz, que são então interpretados por software e produzidos como mensagens ou arquivos de áudio. O processamento da linguagem natural desempenha uma função essencial no mundo moderno, compreendendo a complexa sintaxe e semântica da informação mórbida. Empresas como Google, Microsoft e outras criaram software de tradução para eliminar barreiras linguísticas. Os usuários não precisam mais aprender e compreender vários idiomas para viajar pelo mundo ou se comunicar com pessoas de diversas origens linguísticas.

O que é aprendizado de máquina?

Um ramo de inteligência artificial conhecido como machine learning, ou ML, emprega métodos estatísticos para analisar grandes volumes de dados sem a ajuda de uma pessoa. Usando grandes quantidades de dados e procedimentos automatizados, o aprendizado de máquina auxilia na resolução de problemas de forma comparável à de uma pessoa. Robótica, visão computacional e processamento de linguagem natural podem ser feitos de forma mais eficaz, graças às técnicas de aprendizado de máquina. Usando aprendizado de máquina, você pode resolver problemas atuais de IA. Algoritmos usados no aprendizado de máquina treinam computadores para aprender e melhorar dados sem programação explícita. De acordo com o futuro da pesquisa de mercado, a Participação de Mercado de Machine Learning deverá registrar um CAGR de 38,76% de 2020 a 2030, atingindo 106,52 Bilhões.

Espera-se que vários fatores abastecam o mercado de machine learning globalmente. O período projetado será um aumento no uso da tecnologia e automação, que são os principais impulsionadores do mercado. Há outros fatores além do driver central. Essas indústrias exigem machine learning: mídia e entretenimento, transporte, tecnologia da informação e telecomunicações, educação e outros setores públicos e privados. Além disso, agora existem mais indústrias relacionadas à tecnologia do que nunca. Os sistemas de IA incorporados às novas tecnologias estão mostrando um aumento no estudo de mercado de machine learning .

O que torna os dois diferentes um do outro?

Enquanto o aprendizado de máquina cria previsões baseadas em padrões descobertos através da experiência, o PNL traduz a linguagem escrita.

O núcleo da tecnologia de Iodo é o NLP e o aprendizado de máquina. Utilizando uma técnica como processamento de linguagem natural (PNL) para verificar o que a documentação pode auxiliar a encontrar discrepâncias e dificuldades com especificidade. No entanto, por si só, a NLP não pode identificar muitas chances de melhoria financeira ou de precisão de qualidade porque:

• O PNL não pode identificar casos em que informações de pacientes apoiadas por dados médicos não estão incluídas nos registros de um paciente.
• O PNL não pode fazer validação clínica, elevando o risco de auditoria quando as evidências clínicas contradizem o relatório relatado.

Um "modelo" é uma representação em matemática quando usamos o termo. A chave é a entrada. O conhecimento obtido a partir de dados de treinamento compõe um modelo de aprendizado de máquina. O modelo evolui à medida que mais conhecimento é adquirido.

Ao contrário da programação algorítmica, um modelo de aprendizado de máquina pode generalizar e lidar com novas instâncias. O modelo pode utilizar seu "aprendizado" passado para julgar um caso se ele se assemelhaum que ele já viu. O objetivo é desenvolver um sistema em que o modelo constantemente melhora no trabalho que você lhe dá.

Várias abordagens estatísticas são utilizadas no aprendizado de máquina para NLP e análise de texto para reconhecer entidades, sentimentos, partes da fala e outras propriedades do texto.

Os métodos podem ser encapsulados em aprendizado de máquina supervisionado, muitas vezes conhecido como um modelo aplicado a textos posteriores. Aprendizado de máquina não supervisionado é um termo usado para descrever um grupo de algoritmos que operam em conjuntos de dados maciços para extrair significado. Entender a distinção entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada, bem como como combinar as características mais delicadas de cada um, é crucial. Um método distinto de aprendizado de máquina é necessário para dados de texto. Isso se deve à tendência dos dados de texto de serem altamente escassos, embora possa incluir centenas de milhares de dimensões.

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