Maşın öyrənməsi (ML) və təbii dil emalının (NLP) sinonim olduğunu düşünmək normaldır, xüsusən də maşın öyrənmə modellərindən istifadə edərək təbii mətn yaradan süni intellektin yaranması ilə. Əgər siz son süni intellekt çılğınlığını izləyirsinizsə, yəqin ki, ML və NLP istifadə edən məhsullarla rastlaşmısınız.
Şübhəsiz ki, onlar bir-biri ilə əlaqəli olsalar da, onların fərqlərini və daha geniş AI mənzərəsinə ahəngdar şəkildə necə töhfə verdiklərini başa düşmək vacibdir.
Maşın öyrənməsi nədir?
Maşın öyrənməsi, məlumatların təhlili vasitəsilə özlərini təkmilləşdirə bilən alqoritmlərin və riyazi modellərin işlənib hazırlanmasını əhatə edən süni intellektin bir qoludur. Açıq, sərt kodlu təlimatlara etibar etmək əvəzinə, maşın öyrənmə sistemləri nümunələri öyrənmək və avtonom proqnozlar və ya qərarlar qəbul etmək üçün məlumat axınlarından istifadə edir. Bu modellər maşınlara insan müdaxiləsi tələb etmədən müəyyən problemləri uyğunlaşdırmağa və həll etməyə imkan verir.
Maşın öyrənməsinin tətbiqinə misal avtonom nəqliyyat vasitələrində və qüsur aşkarlama sistemlərində istifadə olunan kompüter görməsidir. Şəklin tanınması başqa bir nümunədir. Bunu bir çox üz tanıma axtarış motorlarında tapa bilərsiniz.
Təbii dil emalını başa düşmək.
Təbii dil emalı (NLP) süni intellektin bir növüdür və insan mətninin və nitqinin dəqiq tənzimlənməsinə, təhlilinə və sintezinə diqqət yetirir. NLP təbii dilin kompüterlərin başa düşməsini asanlaşdırmaq üçün fərdi söz və ifadələri daha ardıcıl cümlələrə və paraqraflara çevirmək üçün müxtəlif üsullardan istifadə edir.
Hər kəsə ən yaxın olan NLP tətbiqlərinin praktiki nümunələri Alexa, Siri və Google Assistant-dır. Bu səs köməkçiləri səsinizi tanımaq, başa düşmək və tərcümə etmək üçün NLP və maşın öyrənməsindən istifadə edir və suallarınıza aydın, insanların oxuya biləcəyi cavablar verir.
NLP və ML: onların ortaq cəhətləri nədir?
Belə nəticəyə gələ bilərsiniz ki, maşın öyrənməsi (ML) və təbii dil emalı (NLP) süni intellektin alt qruplarıdır. Hər iki proses qərar qəbul etmək üçün modellərdən və alqoritmlərdən istifadə edir. Bununla belə, onlar təhlil etdikləri məlumatların növünə görə fərqlənirlər.
Maşın öyrənməsi daha geniş bir baxışa malikdir və strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatlarda nümunənin tanınması ilə bağlı hər şeyi əhatə edir. Bu şəkillər, video, audio, ədədi məlumatlar, mətn, keçidlər və ya ağlınıza gələn hər hansı digər məlumat forması ola bilər. NLP mətndən nitqə və ya nitqdən mətnə emalı üçün linqvistik nümunələri başa düşmək üçün maşın öyrənmə modellərini öyrətmək üçün yalnız mətn məlumatlarından istifadə edir.
Əsas NLP tapşırıqları qaydalara əsaslanan metodlardan istifadə edə bilsə də, əksər NLP tapşırıqları daha mürəkkəb dilin işlənməsi və anlaşılmasına nail olmaq üçün maşın öyrənməsindən istifadə edir. Məsələn, bəzi sadə chatbotlar qaydalara əsaslanan NLP-dən yalnız ML olmadan istifadə edirlər. Maşın öyrənməsi dərin öyrənmə, transformatorlar, söz daxiletmələri, qərar ağacları, süni neyron şəbəkələri, konvolyusiya və ya təkrarlanan neyron şəbəkələri və bir çox başqaları kimi daha geniş texnikaları əhatə etsə də, NLP-də bu üsulların birləşməsindən də istifadə edə bilərsiniz.
Maşın öyrənmə proqramları
Daha əvvəl qeyd edildiyi kimi, maşın öyrənməsi bir çox tətbiqə malikdir.
- Kompüter Görmə: Arızanın aşkarlanması və avtonom nəqliyyat vasitələri üçün istifadə olunur.
- Şəklin tanınması. Buna misal olaraq Apple Face ID-nin tanınması sistemini göstərmək olar.
- DNT nümunə analizi üçün bioinformatika.
- Tibbi diaqnoz.
- Məhsul tövsiyəsi.
- Proqnoz analizi.
- Bazarın seqmentləşdirilməsi, klasterləşdirilməsi və təhlili.
- Bunlar maşın öyrənməsinin ümumi tətbiqlərindən yalnız bir neçəsidir, lakin gələcəkdə daha çox və daha çox şey var.
Təbii Dil Emalı Tətbiqləri
Təbii dil emalının (NLP) xüsusi tətbiqləri olsa da, müasir real həyatda istifadə halları maşın öyrənməsi ətrafında fırlanır.
- Cümlənin tamamlanması.
- Alexa, Siri və Google Assistant kimi ağıllı köməkçilər.
- NLP-yə əsaslanan chatbotlar.
- E-poçt filtri və spam aşkarlanması.
- Dil tərcüməsi.
- Sentiment təhlili və mətn təsnifatı.
- Mətnin ümumiləşdirilməsi.
- Mətn müqayisəsi: Bunu Grammarly və AI ilə işləyən nəzəri qiymətləndirmə sxemləri kimi qrammatik köməkçilərdə tapa bilərsiniz.
- Mətnlərdən məlumat çıxarmaq üçün adlandırılmış qurumun tanınması.
- Maşın öyrənməsi kimi, təbii dil emalı hazırda bir çox tətbiqlərə malikdir, lakin gələcəkdə əhəmiyyətli dərəcədə genişlənəcəkdir.
Maşın öyrənməsi və təbii dil emalı bir-birinə bağlıdır.
Təbii dil emalı (NLP) və maşın öyrənməsi (ML) emal etdikləri məlumatlarda yalnız bir neçə fərqlə çox oxşarlıqlara malikdir. Bir çox insanlar səhvən bunların sinonim olduğuna inanırlar, çünki bu gün gördüyümüz maşın öyrənmə məhsullarının əksəriyyəti generativ modellərdən istifadə edir. Onların mətn və ya nitq təlimatları vasitəsilə insan müdaxiləsi olmadan işləyə bilməsi ehtimalı azdır.
