機械学習とNLP：機械学習とNLPの違い

機械学習とNLPの議論は、かなり混乱する可能性があります。 どちらもデータサイエンスの高度な分野であるため、多くの面で絡み合っています。 ただし、それらは同じではありません。 機械学習とNLPの違いを知りたい場合は、最後まで読み続けてください。

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この記事では、機械学習とNLPの違いを理解するのに役立ちます。ポイントごとに説明し、これら2つのドメインの違いと類似点を強調します。

機械学習とNLP：定義

機械学習とNLPの違いを理解するには、まずそれらの定義を確認する必要があります。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、分析モデルの構築を自動化するデータ分析の方法です。 これは、システムがデータから学習し、パターンを識別し、人間の介入を必要とせずに意思決定を行うことができるという考えに基づいています。 これは人工知能の分野であり、ここ数年で最も需要の高いセクターの1つに進化しました。

簡単に言えば、機械学習は、自動的に学習し、人間の介入を必要としない機械の作成に焦点を当てています。 機械学習の注目すべきアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

• 自動運転車
• 不正検出
• ビジョンベースの研究
• 価格予測
• 自然言語処理

はい、NLPで機械学習技術を使用して、関連する問題を自動的に解決するモデルを作成できます。

NLP（自然言語処理）とは何ですか？

自然言語処理は、言語学と人工知能を組み合わせた分野です。 書記言語のインテリジェントな分析に焦点を当てています。 私たちとは異なり、コンピューターは書かれたテキストを読んだり分析したりするために多くの努力とシステムを必要とします。 彼らは単にテキストを調べて、私たちのように自動的に機能を実行することはできません。

書かれたテキストに対して特定のタスク（情報の抽出など）をマシンで実行する場合は、NLPを使用する必要があります。 それはニッチな分野ですが、NLPには現在多くのアプリケーションがあります。 NLPの最も人気のあるアプリケーションには、次のものがあります。

• 検索
• 情報検索
• 情報抽出
• 感情分析

NLPは、数学とデータを組み合わせて、自然表現を理解および解釈できるソリューションを設計します。 スマートフォンでさえ、NLPを使用してスペルチェックを提案したり、GoogleアシスタントやSiriの形で仮想支援を提供したりします。

機械学習とNLP：給与

賃金に関しては、これらの分野の両方が魅力的なパッケージを提供します。 ただし、一方は完全なドメインであり、もう一方は同じサブセットであることに注意してください。 機械学習はより広い分野であり、NLPはその分野に分類されます。 したがって、彼らのキャリア成長の見通しには大きな違いがあります。

インドの機械学習給与

インドの機械学習エンジニアの平均賃金は、利益とボーナスの共有で構成され、年間6.86ルピーです。 初心者の方は、この分野で年間約3ルピーの収入が期待できますが、機械学習エンジニアの給与の上限は年間20ルピーに上ります。

この分野での給与に影響を与える最大の要因の1つは、専門知識と経験です。 1〜4年の専門的経験を持つ機械学習エンジニアは年間約6.9ルピーを稼ぎますが、5〜9年の経験を持つ専門家は平均して年間10ルピーを稼ぎます。 10年から19年の経験を持つ機械学習エンジニアは、年間約20ルピーを稼ぎます。

機械学習エンジニア以外にも、この分野で有利な給与を提供することができる多くの役割があります。 機械学習で追求できるその他の役割は次のとおりです。

• データサイエンティスト
• データエンジニア
• データアナリスト
• ソフトウェア開発者/エンジニア（AI / ML）
• MLエンジニア

インドのNLP給与

先に述べたように、NLPはフィールドではなくスキルです。 特定の役割の平均給与をチェックして業界の平均賃金を決定できる機械学習とは異なり、ここでは同じことを行うことはできません。

NLPの場合、このスキルを持っている専門家の平均給与を受け取ります。 インドのNLPスキルを持つ専門家の給与の中央値は、年間9.77ルピーです。

このスキルを必要とするいくつかの顕著な役割は次のとおりです。

• NLP科学者
• NLPエンジニア
• セマンティックエンジニア
• ソフトウェアエンジニア/開発者（NLP）

NLPスキルを学ぶことは、NLPプロフェッショナルとして成長する機会がたくさんある、儲かるパッケージを獲得するのに役立ちます。 ただし、キャリアを伸ばしたい場合は、追加のスキルの習得に集中し、業界の最近の傾向を常に把握しておく必要があります。 インドのNLP給与の詳細をご覧ください。

機械学習とNLP：入力方法は？

NLPは機械学習に該当する分野であるため、入力方法の点でこれら2つの違いはごくわずかです。 両方とも互いに依存しています。 機械学習の専門家になりたい場合は、NLPについて学ぶ必要があります。

同様に、機械学習の基本を最初に理解しなければ、自然言語処理について学ぶことはできません。 ただし、機械学習の学習は非常に難しい場合があります。 それは多くの高度な概念を持っており、熟練した機械学習の専門家になるには、それらすべてに精通している必要があります。

機械学習の専門家になりたい場合でも、NLPの専門家になりたい場合でも、そのための最善の方法は、機械学習コースを受講することです。 それはあなたがこの分野に入りそして専門家になるためにあなたが持っていなければならない必要な概念とスキルをあなたに教えるでしょう。

さらに、コースでは、学習を計画し、すべてを適切な順序で学習するのに役立つ、構造化された段階的なカリキュラムを提供します。

機械学習とNLPプログラムのPG認定に登録して、これらのドメインの両方を習得できます。 このコースはあなたに提供します：

• 250時間以上の教材
• 5つ以上の業界プロジェクト、割り当て、およびケーススタディ
• 業界の専門家による1対1の個別指導

プログラムは6か月間のみ継続し、完全にオンラインです。 これは、仕事を辞めたり、勉強を邪魔したりすることなく、このプログラムを完了することができることを意味します。 このプログラムに参加するには、50％または同等の合格点の学士号を取得している必要があります。 このコースでは、コーディングの経験は必要ありません。

最終的な考え

機械学習とNLPの違いに慣れてきたので、なぜそれらがそれほど異なるのかを簡単に理解できます。 機械学習は、人間の介入を必要とせずに自動的に学習して機能するモデルの作成に重点を置いています。 一方、NLPを使用すると、マシンは書かれたテキストを理解して解釈できます。

機械学習とNLPのどの違いに最も興味をそそられましたか？ 以下にコメントを記入してお知らせください。

これで記事は終わりです。 機械学習の概念の詳細については、upGradの機械学習とAIプログラムの科学のマスターを通じて、IIITバンガロアとリバプールジョンムーア大学のトップ教員に連絡してください。