자연어 처리와 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP)가 동의어라고 생각하는 것이 정상입니다. 특히 머신러닝 모델을 사용하여 자연스러운 텍스트를 생성하는 AI의 등장으로 더욱 그렇습니다. 최근 AI 열풍을 따라가다 보면 ML과 NLP를 사용하는 제품을 접했을 것입니다.

의심할 여지 없이 서로 얽혀 있지만 차이점과 더 넓은 AI 환경에 어떻게 조화롭게 기여하는지 이해하는 것이 중요합니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 데이터 분석을 통해 자기 개선이 가능한 알고리즘과 수학적 모델을 개발하는 AI 분야입니다. 기계 학습 시스템은 명시적이고 하드 코딩된 지침에 의존하는 대신 데이터 스트림을 활용하여 패턴을 학습하고 자율적으로 예측 또는 결정을 내립니다. 이러한 모델을 통해 기계는 사람의 안내 없이 특정 문제를 조정하고 해결할 수 있습니다.

머신러닝 애플리케이션의 예로는 자율주행차와 결함 감지 시스템에 사용되는 컴퓨터 비전이 있습니다. 이미지 인식은 또 다른 예입니다. 많은 얼굴 인식 검색 엔진에서 이를 찾을 수 있습니다.

자연어 처리 이해

자연어 처리(NLP)는 인간의 텍스트와 음성을 미세 조정, 분석 및 합성하는 데 초점을 맞춘 인공 지능의 하위 집합입니다. NLP는 컴퓨터의 자연어 이해를 돕기 위해 다양한 기술을 사용하여 개별 단어와 구를 보다 일관된 문장과 단락으로 변환합니다.

모든 사람에게 가장 가까운 NLP 애플리케이션의 실제 사례로는 Alexa, Siri 및 Google Assistant가 있습니다. 이러한 음성 도우미는 NLP 및 기계 학습을 사용하여 음성을 인식, 이해 및 번역하고 쿼리에 대해 명확하고 인간 친화적인 답변을 제공합니다.

NLP와 ML: 공통점은 무엇입니까?

추론할 수 있는 점은 머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP)가 AI의 하위 집합이라는 것입니다. 두 프로세스 모두 모델과 알고리즘을 사용하여 결정을 내립니다. 그러나 분석하는 데이터 유형은 다릅니다.

기계 학습은 더 넓은 관점을 다루며 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 패턴 인식과 관련된 모든 것을 포함합니다. 여기에는 이미지, 비디오, 오디오, 숫자 데이터, 텍스트, 링크 또는 생각할 수 있는 기타 모든 형태의 데이터가 포함될 수 있습니다. NLP는 텍스트 데이터만 사용하여 기계 학습 모델을 훈련하여 텍스트를 음성으로 또는 음성을 텍스트로 처리하는 언어 패턴을 이해합니다.

기본 NLP 작업은 규칙 기반 방법을 사용할 수 있지만 대부분의 NLP 작업은 기계 학습을 활용하여 고급 언어 처리 및 이해력을 달성합니다. 예를 들어 일부 간단한 챗봇은 ML 없이 규칙 기반 NLP를 독점적으로 사용합니다. ML에는 딥 러닝, 변환기, 단어 임베딩, 의사 결정 트리, 인공 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망 등의 광범위한 기술이 포함되어 있지만 NLP에서는 이러한 기술을 조합하여 사용할 수도 있습니다.

자연어 처리에 기계 학습을 적용하는 보다 발전된 형태는 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 있는데, 이는 여러분이 어떤 방식으로든 접했을 것입니다. LLM은 다양한 자연어 처리 기술을 사용하여 자연스러운 텍스트 패턴을 이해하는 기계 학습 모델입니다. LLM의 흥미로운 특성은 설명 문장을 사용하여 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트를 포함한 특정 결과를 생성한다는 것입니다.

기계 학습의 응용

앞서 언급했듯이 기계 학습에는 많은 응용 분야가 있습니다.

컴퓨터 비전: 결함 감지 및 자율주행차에 사용됩니다. 이미지 인식: Apple의 Face ID 인식 시스템이 그 예입니다. DNA 패턴 분석을 위한 생물정보학. 의료 진단. 제품 추천. 예측 분석. 시장 세분화, 클러스터링 및 분석.

이는 기계 학습을 위한 일반적인 응용 프로그램 중 일부에 불과하지만 더 많은 응용 프로그램이 있으며 앞으로는 더 많아질 것입니다.

자연어 처리의 응용

자연어 처리(NLP)에는 특정 응용 프로그램이 있지만 현대의 실제 사용 사례는 기계 학습을 중심으로 이루어집니다.

문장 완성. Alexa, Siri, Google Assistant와 같은 스마트 비서. NLP 기반 챗봇. 이메일 필터링 및 스팸 감지. 언어 번역. 감정 분석 및 텍스트 분류. 텍스트 요약. 텍스트 비교: Grammarly 및 AI 기반 이론 표시 체계와 같은 문법 도우미에서 이를 찾을 수 있습니다. 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 명명된 엔터티 인식.

기계 학습과 유사하게 자연어 처리에는 현재 수많은 응용 프로그램이 있지만 앞으로는 엄청나게 확장될 것입니다.

기계 학습과 자연어 처리는 서로 얽혀 있습니다.

자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML)은 처리하는 데이터에서 약간의 차이점을 제외하고 공통점이 많습니다. 오늘날 우리가 보는 대부분의 기계 학습 제품은 생성 모델을 사용하기 때문에 많은 사람들이 자신들이 동의어라고 잘못 생각합니다. 이는 텍스트나 음성 지침을 통한 사람의 입력 없이는 거의 작동하지 않습니다.

위 내용은 자연어 처리와 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!