प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग के बीच क्या अंतर है?

चाबी छीनना

• मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) को अक्सर एआई के उदय के कारण पर्यायवाची के रूप में देखा जाता है जो मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके प्राकृतिक पाठ उत्पन्न करता है।
• मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम का विकास शामिल है जो पैटर्न सीखने और बनाने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करता है भविष्यवाणियाँ स्वायत्त रूप से, जबकि एनएलपी मानव ग्रंथों को ठीक करने, विश्लेषण करने और संश्लेषित करने पर केंद्रित है भाषण।
• मशीन लर्निंग और एनएलपी दोनों एआई के सबसेट हैं, लेकिन वे जिस प्रकार के डेटा का विश्लेषण करते हैं उसमें भिन्नता है। मशीन लर्निंग डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जबकि एनएलपी विशेष रूप से मॉडल को प्रशिक्षित करने और भाषाई पैटर्न को समझने के लिए टेक्स्ट डेटा का उपयोग करता है।

यह सोचना सामान्य है कि मशीन लर्निंग (एमएल) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) पर्यायवाची हैं, विशेष रूप से एआई के उदय के साथ जो मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके प्राकृतिक पाठ उत्पन्न करता है। यदि आप हाल के एआई उन्माद का अनुसरण कर रहे हैं, तो संभवतः आपका सामना ऐसे उत्पादों से हुआ होगा जो एमएल और एनएलपी का उपयोग करते हैं।

हालाँकि वे निस्संदेह आपस में जुड़े हुए हैं, लेकिन उनके भेदों को समझना आवश्यक है और वे व्यापक एआई परिदृश्य में कैसे सामंजस्यपूर्ण रूप से योगदान करते हैं।

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग एआई का एक क्षेत्र है जिसमें डेटा विश्लेषण के माध्यम से आत्म-सुधार करने में सक्षम एल्गोरिदम और गणितीय मॉडल का विकास शामिल है। स्पष्ट, हार्ड-कोडित निर्देशों पर भरोसा करने के बजाय, मशीन लर्निंग सिस्टम पैटर्न सीखने और स्वायत्त रूप से भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए डेटा स्ट्रीम का लाभ उठाते हैं। ये मॉडल मशीनों को मानवीय मार्गदर्शन की आवश्यकता के बिना विशिष्ट समस्याओं को अनुकूलित करने और हल करने में सक्षम बनाते हैं।

मशीन लर्निंग एप्लिकेशन का एक उदाहरण स्व-चालित वाहनों और दोष पहचान प्रणालियों में उपयोग किया जाने वाला कंप्यूटर विज़न है। छवि पहचान एक और उदाहरण है. यह आपको कई में मिल सकता है चेहरा पहचान खोज इंजन.

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को समझना

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपसमूह है जो मानव पाठ और भाषण को ठीक करने, विश्लेषण करने और संश्लेषित करने पर केंद्रित है। एनएलपी कंप्यूटर में प्राकृतिक भाषा की समझ को सुविधाजनक बनाने के लिए व्यक्तिगत शब्दों और वाक्यांशों को अधिक सुसंगत वाक्यों और पैराग्राफों में बदलने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है।

सभी के निकटतम एनएलपी अनुप्रयोगों के व्यावहारिक उदाहरण एलेक्सा, सिरी और गूगल असिस्टेंट हैं। ये वॉयस असिस्टेंट आपकी आवाज को पहचानने, समझने और अनुवाद करने के लिए एनएलपी और मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं और आपके प्रश्नों के स्पष्ट, मानव-अनुकूल उत्तर प्रदान करते हैं।

एनएलपी बनाम एमएल: उनमें क्या समानता है?

आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि मशीन लर्निंग (एमएल) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एआई के सबसेट हैं। दोनों प्रक्रियाएँ निर्णय लेने के लिए मॉडल और एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं। हालाँकि, वे विश्लेषण किए जाने वाले डेटा के प्रकार में भिन्न होते हैं।

मशीन लर्निंग एक व्यापक दृष्टिकोण को शामिल करता है और इसमें संरचित और असंरचित डेटा में पैटर्न पहचान से संबंधित हर चीज शामिल होती है। ये चित्र, वीडियो, ऑडियो, संख्यात्मक डेटा, टेक्स्ट, लिंक, या डेटा का कोई अन्य रूप हो सकता है जिसके बारे में आप सोच सकते हैं। एनएलपी केवल टेक्स्ट-टू-स्पीच या स्पीच-टू-टेक्स्ट को संसाधित करने के लिए भाषाई पैटर्न को समझने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए टेक्स्ट डेटा का उपयोग करता है।

जबकि बुनियादी एनएलपी कार्य नियम-आधारित तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, अधिकांश एनएलपी कार्य अधिक उन्नत भाषा प्रसंस्करण और समझ प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठाते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ सरल चैटबॉट विशेष रूप से एमएल के बिना नियम-आधारित एनएलपी का उपयोग करते हैं। हालाँकि एमएल में गहन शिक्षण, ट्रांसफार्मर, शब्द एम्बेडिंग, निर्णय वृक्ष जैसी व्यापक तकनीकें शामिल हैं। कृत्रिम, दृढ़, या आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क, और भी बहुत कुछ, आप इनके संयोजन का भी उपयोग कर सकते हैं एनएलपी में तकनीकें।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग का एक और अधिक उन्नत रूप है बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे GPT-3, जिसका सामना आपने किसी न किसी तरह से अवश्य किया होगा। एलएलएम मशीन लर्निंग मॉडल हैं जो प्राकृतिक पाठ पैटर्न को समझने के लिए विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करते हैं। एलएलएम की एक दिलचस्प विशेषता यह है कि वे चित्र, वीडियो, ऑडियो और टेक्स्ट सहित विशिष्ट परिणाम उत्पन्न करने के लिए वर्णनात्मक वाक्यों का उपयोग करते हैं।

मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग

जैसा कि पहले निर्दिष्ट किया गया है, मशीन लर्निंग के कई अनुप्रयोग हैं.

• कंप्यूटर विज़न: दोष का पता लगाने और स्वायत्त वाहनों में उपयोग किया जाता है।
• छवि पहचान: एक उदाहरण है एप्पल का फेस आईडी पहचान प्रणाली.
• डीएनए पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए जैव सूचना विज्ञान।
• चिकित्सा निदान।
• उत्पाद अनुशंसा.
• पूर्वानुमानित विश्लेषण.
• बाज़ार विभाजन, क्लस्टरिंग और विश्लेषण।

यह मशीन लर्निंग के कुछ सामान्य अनुप्रयोग हैं, लेकिन कई और अनुप्रयोग भी हैं और भविष्य में और भी अधिक होंगे।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के अनुप्रयोग

हालाँकि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के विशिष्ट अनुप्रयोग हैं, आधुनिक वास्तविक जीवन के उपयोग के मामले मशीन लर्निंग के इर्द-गिर्द घूमते हैं।

• वाक्य पूरा करना।
• एलेक्सा, सिरी और गूगल असिस्टेंट जैसे स्मार्ट असिस्टेंट।
• एनएलपी-आधारित चैटबॉट।
• ईमेल फ़िल्टरिंग और स्पैम का पता लगाना।
• भाषा का अनुवाद।
• भावना विश्लेषण और पाठ वर्गीकरण।
• पाठ सारांश.
• पाठ तुलना: आप इसे व्याकरण सहायकों जैसे व्याकरण और एआई-संचालित सैद्धांतिक अंकन योजनाओं में पा सकते हैं।
• पाठ से जानकारी निकालने के लिए नामित इकाई मान्यता।

मशीन लर्निंग के समान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कई मौजूदा अनुप्रयोग हैं, लेकिन भविष्य में, इसका बड़े पैमाने पर विस्तार होगा।

मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण आपस में जुड़े हुए हैं

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मशीन लर्निंग (एमएल) में बहुत कुछ समान है, उनके द्वारा संसाधित किए जाने वाले डेटा में केवल कुछ अंतर हैं। बहुत से लोग ग़लती से सोचते हैं कि वे पर्यायवाची हैं क्योंकि आज हम जो अधिकांश मशीन लर्निंग उत्पाद देखते हैं वे जेनरेटिव मॉडल का उपयोग करते हैं। ये पाठ्य या वाक् निर्देशों के माध्यम से मानवीय इनपुट के बिना शायद ही काम कर सकते हैं।