Ova dva termina su u centru razvoja generativne veštačke inteligencije. Šta oni znače i po čemu se razlikuju?
Najvažnije ideje:
- Mašinsko učenje i obrada prirodnog jezika se često smatraju sinonimima zbog naglog razvoja veštačke inteligencije koja generiše prirodne tekstove koristeći modele mašinskog učenja.
- Mašinsko učenje obuhvata razvoj algoritama koji koriste analizu podataka za učenje obrazaca i autonomno predviđanje, dok se obrada prirodnog jezika usredsređuje na fino podešavanje, analizu i sintezu ljudskih tekstova i govora.
- I mašinsko učenje i obrada prirodnog jezika su potkategorije veštačke inteligencije, ali se razlikuju prema vrsti podataka koje analiziraju. Mašinsko učenje pokriva širi spektar podataka, dok obrada prirodnog jezika koristi tekstualne podatke za obuku modela i razumevanje jezičkih obrazaca.
Sasvim je uobičajeno mišljenje da su mašinsko učenje i obrada prirodnog jezika sinonimi, posebno u današnjem procesu naglog razvoja veštačke inteligencije koja generiše prirodne tekstove koristeći modele mašinskog učenja. Ako ste pratili nedavno ludilo oko veštačke inteligencije, verovatno ste naišli na proizvode koji koriste mašinsko učenje i obradu prirodnog jezika. Iako su nesumnjivo isprepleteni, neophodno je razumeti njihove razlike i kako usklađeno doprinose širem pejzažu veštačke inteligencije.
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je oblast veštačke inteligencije koja obuhvata razvoj algoritama i matematičkih modela sposobnih da samostalno napreduju kroz analizu podataka. Umesto da se oslanjaju na eksplicitna, čvrsto utemeljena i kodirana uputstva, sistemi za mašinsko učenje koriste tokove podataka da bi naučili obrasce i samostalno predviđali ili odlučivali. Ti modeli omogućavaju mašinama da se prilagode i rešavaju specifične probleme pri čemu im nije potrebno da ih ljudi vode.
Primer primene mašinskog učenja je kompjuterski vid koji se koristi u autonomnim vozilima i sistemima za otkrivanje kvarova. Prepoznavanje slike je još jedan primer. To možete da pronađete u mnogim pretraživačima za prepoznavanje lica.
Šta je obrada prirodnog jezika
Obrada prirodnog jezika je potkategorija veštačke inteligencije koja je usredsređena na fino podešavanje, analizu i sintezu ljudskih tekstova i govora. Obrada prirodnog jezika koristi različite tehnike da transformiše pojedinačne reči i fraze u koherentnije rečenice i pasuse kako bi olakšala razumevanje prirodnog jezika u računarima.
Praktični primeri primene obrade prirodnog jezika koji su svima poznati su Alexa, Siri i Google Assistant. Ti glasovni pomoćnici koriste obradu prirodnog jezika i mašinsko učenje da prepoznaju, razumeju i prevedu vaš glas i daju artikulisane, čoveku prilagođene odgovore na vaša pitanja.
Obrada prirodnog jezika i mašinsko učenje. Šta im je zajedničko?
Vrlo lako možemo da zaključimo da su mašinsko učenje i obrada prirodnog jezika potkategorije veštačke inteligencije. Oba procesa koriste modele i algoritme za donošenje odluka. Međutim, razlikuju se prema vrsti podataka koje analiziraju.
Mašinsko učenje pokriva širu oblast i obuhvata sve što je u vezi sa prepoznavanjem obrazaca u strukturiranim i nestrukturiranim podacima. To mogu da budu slike, video-snimci, audio-zapisi, numerički podaci, tekstovi, veze ili bilo koji drugi oblik podataka koji vam padne na pamet. Obrada prirodnog jezika koristi samo tekstualne podatke za obuku modela mašinskog učenja da bi razumeli jezičke obrasce za obradu teksta u govor ili govora u tekst.
Dok osnovni zadaci obrade prirodnog jezika mogu da koriste metode zasnovane na pravilima, većina zadataka obrade prirodnog jezika koristi mašinsko učenje kako bi se postigla naprednija obrada i razumevanje jezika. Na primer, neki jednostavni chatbotovi koriste obradu prirodnog jezika zasnovanu na pravilima isključivo bez mašinskog učenja. Iako mašinsko učenje obuhvata šire procedure, kao što su duboko učenje, transformatori, ugrađivanje reči, stabla odlučivanja, veštačke, konvolucione ili rekurentne neuronske mreže i mnoge druge, takođe možete da koristite kombinaciju tih tehnika u obradi prirodnog jezika.
Napredniji oblik primene mašinskog učenja u obradi prirodnog jezika je u velikim jezičkim modelima, kao što je GPT-3, sa kojima ste se sigurno susreli na ovaj ili onaj način. Veliki jezički modeli su modeli mašinskog učenja koji koriste različite tehnike obrade prirodnog jezika da bi razumeli prirodne obrasce teksta. Zanimljiv atribut velikih jezičkih modela je da koriste opisne rečenice za generisanje specifičnih rezultata, uključujući slike, video i audio zapise i tekstove.
Primene mašinskog učenja
Kao što je ranije spomenuto, mašinsko učenje ima mnogo primena.
- Kompjuterski vid. Koristi se u detekciji kvarova i u autonomnim vozilima.
- Prepoznavanje slika. Primer je Face ID sistem za prepoznavanje kompanije Apple.
- Bioinformatika za analizu DNK obrazaca.
- Medicinska dijagnoza.
- Preporučivanje proizvoda.
- Prediktivna analiza.
- Segmentacija tržišta, grupisanje i analiza.
To je samo nekoliko uobičajenih primena mašinskog učenja, ali postoji mnogo više i biće ih još više u budućnosti.
Primene obrade prirodnog jezika
Iako obrada prirodnog jezika ima specifične primene, savremeni slučajevi upotrebe u stvarnom životu se vrte oko mašinskog učenja.
- Dovršavanje rečenica.
- Pametni asistenti, kao što su Alexa, Siri i Google Assistant.
- Chatbotovi zasnovani na obradi prirodnog jezika.
- Filtriranje e-pošte i otkrivanje neželjene pošte.
- Prevođenje jezika.
- Analiza stila i klasifikacija teksta.
- Rezimiranje teksta.
- Poređenje teksta. Ovo možete da pronađete u gramatičkim pomoćnicima kao što su Grammarly i šeme teorijskog označavanja koje pokreće veštačka inteligencija.
- Prepoznavanje imenovanih entiteta za izdvajanje informacija iz tekstova.
Slično mašinskom učenju, obrada prirodnog jezika trenutno ima brojne primene, ali će se u budućnosti to značajno proširiti.
Mašinsko učenje i obrada prirodnog jezika su isprepleteni
Obrada prirodnog jezika i mašinsko učenje imaju mnogo toga zajedničkog, a razlike pronalazimo u podacima koje obrađuju. Mnogi ljudi pogrešno smatraju da su sinonimi, jer većina proizvoda mašinskog učenje sa kojima se danas susrećemo koristi generativne modele. Oni ne bi mogli da funkcionišu ako ljudi ne bi obezbeđivali unos putem tekstualnih ili govornih uputstava.