Qual é a diferença entre processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina?

Principais conclusões

• O aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural (PNL) são frequentemente vistos como sinônimos devido ao surgimento da IA ​​que gera textos naturais usando modelos de aprendizado de máquina.
• O aprendizado de máquina envolve o desenvolvimento de algoritmos que usam análise de dados para aprender padrões e fazer previsões de forma autônoma, enquanto a PNL se concentra em ajustar, analisar e sintetizar textos humanos e discurso.
• Tanto o aprendizado de máquina quanto a PNL são subconjuntos da IA, mas diferem no tipo de dados que analisam. O aprendizado de máquina cobre uma gama mais ampla de dados, enquanto a PNL usa especificamente dados de texto para treinar modelos e compreender padrões linguísticos.

É normal pensar que aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PNL) são sinônimos, principalmente com o surgimento da IA ​​que gera textos naturais usando modelos de aprendizado de máquina. Se você tem acompanhado o frenesi recente da IA, provavelmente encontrou produtos que usam ML e PNL.

Embora estejam sem dúvida interligados, é essencial compreender as suas distinções e como contribuem harmoniosamente para o panorama mais amplo da IA.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um campo da IA ​​que envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos matemáticos capazes de autoaperfeiçoamento por meio da análise de dados. Em vez de depender de instruções explícitas e codificadas, os sistemas de aprendizado de máquina aproveitam os fluxos de dados para aprender padrões e fazer previsões ou decisões de forma autônoma. Esses modelos permitem que as máquinas se adaptem e resolvam problemas específicos sem a necessidade de orientação humana.

Um exemplo de aplicação de aprendizado de máquina é a visão computacional usada em veículos autônomos e sistemas de detecção de defeitos. O reconhecimento de imagem é outro exemplo. Você pode encontrar isso em muitos motores de busca de reconhecimento facial.

Compreendendo o processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (PNL) é um subconjunto da inteligência artificial que se concentra no ajuste fino, na análise e na síntese de textos e fala humanos. A PNL usa várias técnicas para transformar palavras e frases individuais em sentenças e parágrafos mais coerentes para facilitar a compreensão da linguagem natural em computadores.

Exemplos práticos de aplicativos de PNL mais próximos de todos são Alexa, Siri e Google Assistant. Esses assistentes de voz usam PNL e aprendizado de máquina para reconhecer, compreender e traduzir sua voz e fornecer respostas articuladas e amigáveis ​​às suas perguntas.

PNL vs. ML: O que eles têm em comum?

Um ponto que você pode deduzir é que o aprendizado de máquina (ML) e o processamento de linguagem natural (PNL) são subconjuntos da IA. Ambos os processos utilizam modelos e algoritmos para tomar decisões. No entanto, eles diferem no tipo de dados que analisam.

O aprendizado de máquina abrange uma visão mais ampla e envolve tudo relacionado ao reconhecimento de padrões em dados estruturados e não estruturados. Podem ser imagens, vídeos, áudio, dados numéricos, textos, links ou qualquer outra forma de dados que você possa imaginar. A PNL usa apenas dados de texto para treinar modelos de aprendizado de máquina para compreender padrões linguísticos para processar conversão de texto em fala ou fala em texto.

Embora as tarefas básicas de PNL possam usar métodos baseados em regras, a maioria das tarefas de PNL aproveita o aprendizado de máquina para obter processamento e compreensão de linguagem mais avançados. Por exemplo, alguns chatbots simples usam PNL baseada em regras exclusivamente sem ML. Embora o ML inclua técnicas mais amplas, como aprendizagem profunda, transformadores, incorporação de palavras, árvores de decisão, redes neurais artificiais, convolucionais ou recorrentes e muito mais, você também pode usar uma combinação dessas técnicas em PNL.

Uma forma mais avançada de aplicação de aprendizado de máquina no processamento de linguagem natural está em modelos de linguagem grande (LLMs) como GPT-3, que você deve ter encontrado de uma forma ou de outra. LLMs são modelos de aprendizado de máquina que usam várias técnicas de processamento de linguagem natural para compreender padrões naturais de texto. Um atributo interessante dos LLMs é que eles utilizam frases descritivas para gerar resultados específicos, incluindo imagens, vídeos, áudio e textos.

Aplicações de aprendizado de máquina

Como mencionado anteriormente, o aprendizado de máquina tem muitas aplicações.

• Visão computacional: Utilizada na detecção de falhas e veículos autônomos.
• Reconhecimento de imagem: um exemplo é ID facial da Apple sistema de reconhecimento.
• Bioinformática para análise de padrões de DNA.
• Diagnóstico médico.
• Recomendação de produto.
• Análise preditiva.
• Segmentação, clustering e análise de mercado.

Essas são apenas algumas das aplicações comuns de aprendizado de máquina, mas existem muito mais aplicações e haverá ainda mais no futuro.

Aplicações de processamento de linguagem natural

Embora o processamento de linguagem natural (PNL) tenha aplicações específicas, os casos de uso modernos da vida real giram em torno do aprendizado de máquina.

• Conclusão da frase.
• Assistentes inteligentes como Alexa, Siri e Google Assistant.
• Chatbots baseados em PNL.
• Filtragem de e-mail e detecção de spam.
• Tradução de idiomas.
• Análise de sentimento e classificação de texto.
• Resumo de texto.
• Comparação de texto: você pode encontrar isso em assistentes gramaticais, como Grammarly e esquemas de marcação teórica baseados em IA.
• Reconhecimento de entidade nomeada para extrair informações de textos.

Semelhante ao aprendizado de máquina, o processamento de linguagem natural tem inúmeras aplicações atuais, mas no futuro isso se expandirá enormemente.

O aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural estão interligados

O processamento de linguagem natural (PNL) e o aprendizado de máquina (ML) têm muito em comum, com apenas algumas diferenças nos dados que processam. Muitas pessoas pensam erroneamente que são sinônimos porque a maioria dos produtos de aprendizado de máquina que vemos hoje usam modelos generativos. Eles dificilmente funcionarão sem contribuições humanas por meio de instruções textuais ou de fala.