Maschinelles Lernen vs. NLP: Unterschied zwischen maschinellem Lernen und NLP

Die Debatte zwischen maschinellem Lernen und NLP kann ziemlich verwirrend werden. Beide sind fortgeschrittene Zweige der Datenwissenschaft und daher in vielerlei Hinsicht miteinander verflochten. Sie sind jedoch nicht gleich. Wenn Sie wissen möchten, wie sich maschinelles Lernen und NLP voneinander unterscheiden, lesen Sie bis zum Ende weiter!

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Dieser Artikel wird Ihnen helfen, den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und NLP zu verstehen, da wir Punkt für Punkt vorgehen und die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen diesen beiden Bereichen hervorheben.

Maschinelles Lernen vs. NLP: Definition

Um den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und NLP zu verstehen, müssen wir uns zunächst ihre Definitionen ansehen.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Methode der Datenanalyse, die den Aufbau analytischer Modelle automatisiert. Es basiert auf der Idee, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen können, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und hat sich in den letzten Jahren zu einem der gefragtesten Sektoren entwickelt.

Einfach ausgedrückt konzentriert sich maschinelles Lernen auf die Erstellung von Maschinen, die automatisch lernen und kein menschliches Eingreifen erfordern. Einige der bemerkenswerten Anwendungen des maschinellen Lernens sind in:

• Selbstfahrende Autos
• Entdeckung eines Betruges
• Visionsbasierte Forschung
• Preisvorhersage
• Verarbeitung natürlicher Sprache

Ja, Sie können maschinelle Lerntechniken im NLP verwenden und Modelle erstellen, die die relevanten Probleme automatisch lösen.

Was ist NLP (Natural Language Processing)?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein kombiniertes Gebiet aus Linguistik und künstlicher Intelligenz. Es konzentriert sich auf die intelligente Analyse der geschriebenen Sprache. Im Gegensatz zu uns brauchen Computer viel Aufwand und Systeme, um geschriebenen Text zu lesen und zu analysieren. Sie können nicht einfach den Text durchgehen und Funktionen automatisch ausführen, wie wir es tun.

Wenn Sie möchten, dass eine Maschine bestimmte Aufgaben für geschriebenen Text ausführt (z. B. das Extrahieren von Informationen), müssen Sie NLP verwenden. Obwohl es sich um ein Nischenfeld handelt, hat NLP mittlerweile zahlreiche Anwendungen. Einige der beliebtesten Anwendungen von NLP sind:

• Suche
• Informationsrückgewinnung
• Informationsextraktion
• Stimmungsanalyse

NLP kombiniert Mathematik und Daten, um Lösungen zu entwickeln, die natürliche Ausdrücke verstehen und interpretieren können. Sogar Ihr Smartphone nutzt NLP, um Rechtschreibprüfungen vorzuschlagen oder virtuelle Hilfestellungen in Form von Google Assistant oder Siri bereitzustellen.

Maschinelles Lernen vs. NLP: Gehalt

Bezüglich der Bezahlung bieten beide Bereiche attraktive Pakete. Sie sollten jedoch bedenken, dass einer von ihnen eine vollständige Domäne ist, während der andere eine Teilmenge derselben ist. Maschinelles Lernen ist ein breiteres Feld und NLP fällt darunter. Daher würde es einen signifikanten Unterschied in ihren Karriereaussichten geben.

Gehalt für maschinelles Lernen in Indien

Das durchschnittliche Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen in Indien beträgt 6,86 Lakh INR pro Jahr, bestehend aus geteilten Gewinnen und Boni. Als Anfänger können Sie damit rechnen, in diesem Bereich etwa 3.000 INR pro Jahr zu verdienen, während die Obergrenze für das Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen bei 20.000 INR pro Jahr liegt.

Einer der größten Faktoren, der Ihre Bezahlung in diesem Bereich beeinflusst, ist Ihr Fachwissen und Ihre Erfahrung. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen mit ein bis vier Jahren Berufserfahrung verdient etwa 6,9 Lakh pro Jahr, während ein Fachmann mit fünf bis neun Jahren Erfahrung durchschnittlich 10 Lakh pro Jahr verdient. Ingenieure für maschinelles Lernen mit 10 bis 19 Jahren Erfahrung verdienen etwa 20 Lakh INR pro Jahr.

Abgesehen von Machine Learning Engineer gibt es viele andere Positionen, die Sie in diesem Bereich ausüben können und die lukrative Gehälter bieten. Einige zusätzliche Rollen, die Sie beim maschinellen Lernen übernehmen können, sind:

• Datenwissenschaftler
• Dateningenieur
• Daten Analyst
• Softwareentwickler/Ingenieur (AI/ML)
• ML-Ingenieur

NLP-Gehalt in Indien

Wie wir bereits erwähnt haben, ist NLP eher eine Fertigkeit als ein Feld. Im Gegensatz zum maschinellen Lernen, bei dem wir einfach das Durchschnittsgehalt einer bestimmten Rolle überprüfen können, um das Durchschnittsgehalt der Branche zu ermitteln, können wir hier nicht dasselbe tun.

Für NLP erhalten wir die durchschnittliche Bezahlung für die Profis, die diese Fähigkeit besitzen. Das Durchschnittsgehalt von Fachleuten mit NLP -Kenntnissen in Indien beträgt INR 9,77 Lakh pro Jahr.

Einige prominente Rollen, die diese Fähigkeit erfordern, sind:

• NLP-Wissenschaftler
• NLP-Ingenieur
• Semantischer Ingenieur
• Softwareingenieur/-entwickler (NLP)

Das Erlernen von NLP-Fähigkeiten wird Ihnen helfen, lukrative Pakete mit vielen Möglichkeiten zu verdienen, sich als NLP-Profi weiterzuentwickeln. Wenn Sie jedoch in Ihrer Karriere wachsen möchten, müssen Sie sich auf das Erlernen zusätzlicher Fähigkeiten konzentrieren und über die neuesten Trends in Ihrer Branche auf dem Laufenden bleiben. Erfahren Sie mehr über das NLP-Gehalt in Indien.

Maschinelles Lernen vs. NLP: Wie trete ich ein?

Da NLP ein Bereich ist, der unter maschinelles Lernen fällt, ist der Unterschied zwischen diesen beiden in Bezug auf den Einstieg vernachlässigbar. Beide sind voneinander abhängig. Wenn Sie ein Experte für maschinelles Lernen werden möchten, müssen Sie etwas über NLP lernen.

Ebenso können Sie nichts über die Verarbeitung natürlicher Sprache lernen, ohne zuerst die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen. Das Studium des maschinellen Lernens kann jedoch ziemlich schwierig sein. Es hat viele fortschrittliche Konzepte und Sie müssen sich mit allen auskennen, um ein erfahrener Experte für maschinelles Lernen zu werden.

Egal, ob Sie ein Experte für maschinelles Lernen oder ein NLP-Experte werden möchten, der beste Weg dazu wäre ein Kurs für maschinelles Lernen. Es vermittelt Ihnen die notwendigen Konzepte und Fähigkeiten, die Sie besitzen müssen, um in dieses Feld einzusteigen und ein Profi zu werden.

Darüber hinaus erhalten Sie in einem Kurs einen strukturierten und schrittweisen Lehrplan, der Ihnen hilft, Ihr Studium zu planen und alles in der richtigen Reihenfolge zu lernen.

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• Mehr als 250 Stunden Lernmaterial
• Mehr als 5 Industrieprojekte, Aufgaben und Fallstudien
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Das Programm dauert nur sechs Monate und ist komplett online. Das bedeutet, dass Sie dieses Programm absolvieren können, ohne Ihren Job aufzugeben oder Ihr Studium zu stören. Sie müssen einen Bachelor-Abschluss mit 50% oder gleichwertiger Punktzahl haben, um an diesem Programm teilnehmen zu können. Beachten Sie, dass für den Kurs keine Programmiererfahrung erforderlich ist.

Abschließende Gedanken

Nachdem Sie nun mit den Unterschieden zwischen maschinellem Lernen und NLP vertraut sind, können Sie leicht verstehen, warum sie so unterschiedlich sind. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Erstellung von Modellen, die automatisch lernen und ohne menschliches Eingreifen funktionieren. Andererseits ermöglicht NLP Maschinen, geschriebenen Text zu verstehen und zu interpretieren.

Welcher Unterschied zwischen maschinellem Lernen und NLP hat Sie am meisten fasziniert? Lassen Sie es uns wissen, indem Sie unten einen Kommentar hinterlassen.

Damit sind wir am Ende des Artikels angelangt. Für weitere Informationen zu Konzepten des maschinellen Lernens wenden Sie sich über das Programm „Master of Science in Machine Learning & AI“ von upGrad an die Spitzenfakultät des IIIT Bangalore und der Liverpool John Moores University.