NLP vs ML Quelles sont les principales différences?

L’intelligence artificielle est toujours utilisée de manière interchangeable avec une terminologie complexe et entrelacée comme l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond. L’argument sur les distinctions entre l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel est l’un des sujets brûlants actuels. Cet article vise à clarifier les différences entre l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP), deux des sous-domaines essentiels de l’intelligence artificielle.

Le traitement du langage naturel: qu’est-ce que c’est?

Le domaine de l’intelligence artificielle, connu sous le nom de « traitement du langage naturel », ou NLP comme il est parfois abrégé, traite de l’interprétation et de la transformation du matériel écrit en une forme que les ordinateurs peuvent comprendre. De grands volumes de texte brut peuvent être analysés intelligemment à l’aide de NLP, ce qui permet d’obtenir des informations. La création d’outils tels que les analyseurs d’émotions, les classificateurs de texte, les chatbots et les assistants virtuels a été rendue possible par l’ouverture de canaux de communication entre les humains et les machines. Siri et Alexa sont deux des applications NLP les plus connues de la vie moderne. Selon Market Research Future, le marché du traitement du langage naturel (NLP) devrait atteindre 341,7 milliards de dollars américains d’ici 2030.

Le traitement du langage naturel est devenu la technologie la plus largement utilisée en conjonction avec l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour fournir des informations significatives sur les instructions humaines en raison de la croissance des données et des débats sur la façon de les analyser. Les ordinateurs reçoivent les commandes de l’utilisateur par le biais de mémos textuels ou vocaux, qui sont ensuite interprétés par des logiciels et produits sous forme de messages ou de fichiers audio. Le traitement du langage naturel joue un rôle essentiel dans le monde moderne en comprenant la syntaxe et la sémantique complexes de l’information morbide. Des entreprises comme Google, Microsoft et d’autres ont créé des logiciels de traduction pour éliminer les barrières linguistiques. Les utilisateurs n’ont plus besoin d’apprendre et de comprendre plusieurs langues pour parcourir le monde ou communiquer avec des personnes d’origines linguistiques diverses.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Une branche de l’intelligence artificielle connue sous le nom d’apprentissage automatique, ou ML, utilise des méthodes statistiques pour analyser de vastes volumes de données sans l’aide d’une personne. En utilisant des quantités massives de données et des procédures automatisées, l’apprentissage automatique aide à résoudre les problèmes d’une manière comparable à celle d’une personne. La robotique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel peuvent tous être effectués plus efficacement, grâce aux techniques d’apprentissage automatique. Grâce à l’apprentissage automatique, vous pouvez résoudre les problèmes actuels d’IA. Les algorithmes utilisés dans l’apprentissage automatique entraînent les ordinateurs à apprendre et à améliorer les données sans programmation explicite. Selon Market Research Future, la part de marché de l’apprentissage automatique devrait enregistrer un TCAC de 38,76% de 2020 à 2030, atteignant 106,52 milliards.

On s’attend à ce que plusieurs facteurs alimentent le marché mondial de l’apprentissage automatique. La période projetée verra une augmentation de l’utilisation de la technologie et de l’automatisation, qui sont les principaux moteurs du marché. Il existe d’autres facteurs en plus du moteur central principal. Ces industries nécessitent l’apprentissage automatique : médias et divertissement, transport, technologies de l’information et télécommunications, éducation et autres secteurs public et privé. En outre, il y a maintenant plus d’industries liées à la technologie que jamais auparavant. Les systèmes d’IA intégrés dans les nouvelles technologies montrent une augmentation de l’étude de marché de l’apprentissage automatique .

Qu’est-ce qui rend les deux différents l’un de l’autre?

Alors que l’apprentissage automatique crée des prédictions basées sur des modèles découverts par l’expérience, NLP traduit le langage écrit.

Le cœur de la technologie d’Iode est à la fois NLP et l’apprentissage automatique. Utiliser une technique comme le traitement du langage naturel (NLP) pour déterminer ce que la documentation peut aider à trouver des divergences et des difficultés avec la spécificité. Cependant, en soi, NLP ne pouvons pas identifier de nombreuses possibilités d’amélioration de l’exactitude financière ou de la qualité pour les raisons suivantes :

• NLP ne pouvons pas identifier les cas dans lesquels les informations sur les patients étayées par des données médicales ne sont pas incluses dans les dossiers d’un patient.
• NLP ne peuvent pas effectuer de validation clinique, ce qui augmente le risque d’audit lorsque les preuves cliniques contredisent le rapport rapporté.

Un « modèle » est une représentation en mathématiques lorsque nous utilisons le terme. La clé est l’entrée. Les connaissances glanées à partir des données d’apprentissage constituent un modèle d’apprentissage automatique. Le modèle évolue à mesure que de nouvelles connaissances sont acquises.

Contrairement à la programmation algorithmique, un modèle d’apprentissage automatique peut généraliser et faire face à de nouvelles instances. Le modèle peut utiliser son « apprentissage » passé pour juger un cas s’il ressemble àun qu’il a déjà vu. L’objectif est de développer un système dans lequel le modèle s’améliore constamment dans le travail que vous lui donnez.

Diverses approches statistiques sont utilisées dans l’apprentissage automatique pour l’analyse NLP et de texte afin de reconnaître les entités, les sentiments, les parties du discours et d’autres propriétés du texte.

Les méthodes peuvent être encapsulées dans un apprentissage automatique supervisé, souvent appelé modèle appliqué à d’autres textes. L’apprentissage automatique non supervisé est un terme utilisé pour décrire un groupe d’algorithmes qui opèrent sur des ensembles de données massifs pour extraire du sens. Comprendre la distinction entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que la façon de combiner les caractéristiques les plus délicates de chacun, est crucial. Une méthode distincte d’apprentissage automatique est nécessaire pour les données textuelles. Cela est dû à la tendance des données textuelles à être très rares, même si elles peuvent inclure des centaines de milliers de dimensions.

Rapports connexes :

https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

À propos de Market Research Future :

Market Research Future (MRFR) est une société mondiale d’études de marché qui est fière de ses services, offrant une analyse complète et précise concernant divers marchés et consommateurs dans le monde entier. Market Research Future a pour objectif distingué de fournir aux clients une recherche de qualité optimale et une recherche granulaire. Nos études de marché par produits, services, technologies, applications, utilisateurs finaux et acteurs du marché pour les segments de marché mondiaux, régionaux et nationaux permettent à nos clients d’en savoir plus, d’en savoir plus et d’en faire plus, ce qui aide à répondre à vos questions les plus importantes.

Suivez-nous : LinkedIn | Twitter