NLP 대 ML 주요 차이점은 무엇입니까?

인공 지능은 항상 기계 학습, 자연어 처리 및 딥 러닝과 같은 복잡하고 얽힌 용어와 같은 의미로 사용됩니다. 기계 학습과 자연어 처리의 차이점에 대한 논쟁은 현재 뜨거운 주제 중 하나입니다. 이 기사는 인공 지능의 필수 하위 영역 중 두 가지인 기계 학습과 자연어 처리 (NLP)의 차이점을 명확히 하는 것을 목표로 합니다.

자연어 처리: 무엇입니까?

"자연어 처리"또는 NLP로 알려진 인공 지능 분야는 서면 자료를 컴퓨터가 이해할 수있는 형태로 해석하고 변환하는 것을 다룹니다. NLP를 사용하여 대량의 일반 텍스트를 지능적으로 분석하여 통찰력을 얻을 수 있습니다. 감정 분석기, 텍스트 분류기, 챗봇 및 가상 비서와 같은 도구의 생성은 인간과 기계 간의 통신 채널을 열어 가능했습니다. Siri와 Alexa는 현대 생활에서 가장 잘 알려진 NLP 응용 프로그램 중 두 가지입니다. Market Research Future에 따르면 자연어 처리(NLP) 시장은 2030년까지 3,417억 달러 에 이를 것으로 예상됩니다.

자연어 처리는 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝과 함께 가장 널리 활용되는 기술이 되어 데이터 증가 및 분석 방법에 대한 논쟁으로 인해 인간의 지시에 대한 의미 있는 통찰력을 제공합니다. 컴퓨터는 텍스트 또는 음성 메모를 통해 사용자 명령을 수신한 다음 소프트웨어에 의해 해석되어 메시지 또는 오디오 파일로 생성됩니다. 자연어 처리는 병적 정보의 복잡한 구문과 의미를 이해함으로써 현대 사회에서 필수적인 기능을 수행합니다. Google, Microsoft 등과 같은 회사는 언어 장벽을 제거하기 위해 번역 소프트웨어를 만들었습니다. 사용자는 더 이상 세계를 여행하거나 다양한 언어 배경을 가진 사람들과 의사 소통하기 위해 여러 언어를 배우고 이해할 필요가 없습니다.

기계 학습이란?

기계 학습 또는 ML로 알려진 인공 지능의 한 분야는 통계적 방법을 사용하여 사람의 도움 없이 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 방대한 양의 데이터와 자동화된 절차를 사용하여 기계 학습은 사람과 비슷한 방식으로 문제 해결을 지원합니다. 로봇 공학, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리는 모두 기계 학습 기술 덕분에 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 기계 학습을 사용하여 현재 AI 문제를 해결할 수 있습니다. 기계 학습에 사용되는 알고리즘은 명시적 프로그래밍 없이 데이터에서 학습하고 개선하도록 컴퓨터를 훈련시킵니다. 시장 조사 미래에 따르면 기계 학습 시장 점유율은 2020 년부터 2030 년까지 38.76 %의 CAGR을 등록하여 1,065 억 2 천만 달러에이를 것으로 예상됩니다.

몇 가지 요인이 전 세계적으로 기계 학습 시장에 연료를 공급할 것으로 예상됩니다. 예상 기간에는 시장을 주도하는 주요 동인인 기술 및 자동화의 사용이 증가 할 것입니다. 중앙 코어 드라이버 외에도 다른 요소가 있습니다. 이러한 산업에는 미디어 및 엔터테인먼트, 운송, 정보 기술 및 통신, 교육 및 기타 공공 및 민간 부문과 같은 기계 학습이 필요합니다. 또한 그 어느 때보 다 기술 관련 산업이 더 많아졌습니다. 새로운 기술에 내장된 AI 시스템은 기계 학습 시장 조사에서 증가하고 있습니다.

이 둘이 서로 다른 점은 무엇입니까?

기계 학습은 경험을 통해 발견된 패턴을 기반으로 예측을 생성하는 반면, NLP는 서면 언어를 번역합니다.

요오드 기술의 핵심은 NLP와 기계 학습입니다. 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 사용하여 문서가 도움이 될 수 있는 내용을 확인하여 특이성과 불일치 및 어려움을 찾습니다. 그러나 NLP는 다음과 같은 이유로 재무 또는 품질 정확도 개선을 위한 많은 기회를 식별할 수 없습니다.

• NLP는 의료 데이터로 뒷받침되는 환자 정보가 환자 기록에 포함되지 않은 경우를 식별할 수 없습니다.
• NLP는 임상 검증을 수행 할 수 없으므로 임상 증거가보고 된 보고서와 모순되는 경우 감사 위험이 높아집니다.

"모델"은 우리가 용어를 사용할 때 수학에서 표현한 것입니다. 키가 입력됩니다. 학습 데이터에서 수집한 지식은 기계 학습 모델을 구성합니다. 모델은 더 많은 지식을 얻을수록 진화합니다.

알고리즘 프로그래밍과 달리 기계 학습 모델은 새로운 인스턴스를 일반화하고 대처할 수 있습니다. 모델은 과거의 "학습"을 활용하여 사례가 다음과 유사한 경우 사례를 판단 할 수 있습니다.이미 본 적이 있습니다. 목표는 모델이 주어진 작업에서 지속적으로 향상되는 시스템을 개발하는 것입니다.

NLP 및 텍스트 분석을 위한 기계 학습에서 엔터티, 감정, 품사 및 텍스트의 기타 속성을 인식하기 위해 다양한 통계적 접근 방식이 사용됩니다.

메서드는 종종 추가 텍스트에 적용되는 모델로 알려진 감독된 기계 학습에 캡슐화될 수 있습니다. 비지도 기계 학습은 의미를 추출하기 위해 대규모 데이터 세트에서 작동하는 알고리즘 그룹을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 지도 학습과 비지도 학습의 차이점과 각각의 가장 섬세한 특징을 결합하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 텍스트 데이터에는 고유한 기계 학습 방법이 필요합니다. 이는 텍스트 데이터가 수십만 개의 차원을 포함할 수 있음에도 불구하고 매우 희박한 경향이 있기 때문입니다.

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