Machine Learning vs NLP: differenza tra Machine Learning e NLP

Il dibattito tra apprendimento automatico e PNL può diventare piuttosto confuso. Entrambi sono rami avanzati della scienza dei dati e, quindi, sono intrecciati in molti aspetti. Tuttavia, non sono la stessa cosa. Se desideri sapere in che modo l'apprendimento automatico e la PNL differiscono l'uno dall'altro, continua a leggere fino alla fine!

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Questo articolo ti aiuterà a capire la differenza tra machine learning e NLP, poiché andremo punto per punto ed evidenzieremo le distinzioni e le somiglianze tra questi due domini.

Machine Learning vs NLP: definizione

Per comprendere la differenza tra machine learning e NLP, dobbiamo prima esaminare le loro definizioni.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici. Si basa sull'idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni senza richiedere l'intervento umano. È una branca dell'intelligenza artificiale e negli ultimi due anni si è evoluta in uno dei settori più richiesti.

In termini semplici, l'apprendimento automatico si concentra sulla creazione di macchine che apprendono automaticamente e non richiedono l'intervento umano. Alcune delle applicazioni più importanti dell'apprendimento automatico sono in:

• Auto a guida autonoma
• Intercettazione di una frode
• Ricerca basata sulla visione
• Previsione dei prezzi
• Elaborazione del linguaggio naturale

Sì, puoi utilizzare le tecniche di machine learning in NLP e creare modelli che risolvono automaticamente i problemi rilevanti.

Che cos'è la PNL (elaborazione del linguaggio naturale)?

L'elaborazione del linguaggio naturale è un campo combinato di linguistica e intelligenza artificiale. Si concentra sull'analisi intelligente della lingua scritta. A differenza di noi, i computer richiedono molto sforzo e sistemi per leggere e analizzare il testo scritto. Non possono semplicemente scorrere il testo ed eseguire funzioni automaticamente come facciamo noi.

Se desideri che una macchina esegua attività specifiche su testo scritto (come l'estrazione di informazioni), dovrai utilizzare la NLP. Anche se è un campo di nicchia, la PNL ha ora numerose applicazioni. Alcune delle applicazioni più popolari della PNL includono:

• Ricerca
• Recupero delle informazioni
• Estrazione di informazioni
• Analisi del sentimento

La PNL combina matematica e dati per progettare soluzioni in grado di comprendere e interpretare le espressioni naturali. Anche il tuo smartphone utilizza la PNL per suggerire controlli ortografici o quando fornisce assistenza virtuale sotto forma di Google Assistant o Siri.

Machine Learning vs NLP: stipendio

In termini di retribuzione, entrambi questi campi offrono pacchetti interessanti. Tuttavia, dovresti tenere presente che uno di essi è un dominio completo mentre l'altro è un sottoinsieme dello stesso. L'apprendimento automatico è un campo più ampio e la PNL rientra in esso. Pertanto, ci sarebbe una differenza significativa nelle loro prospettive di crescita professionale.

Stipendio di apprendimento automatico in India

La paga media di un ingegnere di apprendimento automatico in India è di INR 6,86 lakh all'anno, composta da profitti e bonus condivisi. Come principiante, puoi aspettarti di guadagnare circa 3 lakh INR all'anno in questo campo, mentre il limite massimo per lo stipendio di un ingegnere di apprendimento automatico sale a 20 lakh INR all'anno.

Uno dei maggiori fattori che influenzano la tua retribuzione in questo campo è la tua competenza ed esperienza. Un ingegnere dell'apprendimento automatico con da uno a quattro anni di esperienza professionale guadagna circa INR 6,9 lakh all'anno, mentre un professionista con cinque o nove anni di esperienza guadagna in media INR 10 lakh all'anno. Gli ingegneri di machine learning con 10-19 anni di esperienza guadagnano circa INR 20 lakh all'anno.

Oltre all'ingegnere di apprendimento automatico, ci sono molti altri ruoli che puoi svolgere in questo campo che offrono stipendi redditizi. Alcuni ruoli aggiuntivi che puoi svolgere nell'apprendimento automatico sono:

• Scienziato dei dati
• Ingegnere dei dati
• Analista dati
• Sviluppatore/ingegnere software (AI/ML)
• Ingegnere ML

Stipendio della PNL in India

Come accennato in precedenza, la PNL è un'abilità piuttosto che un campo. A differenza dell'apprendimento automatico, in cui possiamo semplicemente controllare lo stipendio medio di un ruolo specifico per determinare la retribuzione media del settore, non possiamo fare lo stesso qui.

Per la PNL, otterremo la retribuzione media per i professionisti che possiedono questa abilità. Lo stipendio medio dei professionisti con l' abilità di PNL in India è di INR 9,77 lakh all'anno.

Alcuni ruoli importanti che richiedono questa abilità includono:

• Scienziato della PNL
• Ingegnere PNL
• Ingegnere semantico
• Ingegnere/sviluppatore software (PNL)

Imparare le abilità della PNL ti aiuterà a guadagnare pacchetti redditizi con molte opportunità per crescere come professionista della PNL. Tuttavia, se desideri crescere nella tua carriera, dovrai concentrarti sull'apprendimento di competenze aggiuntive e rimanere aggiornato con le recenti tendenze del tuo settore. Scopri di più sullo stipendio della PNL in India.

Machine Learning vs NLP: come entrare?

Poiché la PNL è un campo che rientra nell'apprendimento automatico, la differenza tra questi due in termini di modalità di accesso è trascurabile. Entrambi sono dipendenti l'uno dall'altro. Se vuoi diventare un professionista dell'apprendimento automatico, dovresti conoscere la PNL.

Allo stesso modo, non puoi conoscere l'elaborazione del linguaggio naturale senza prima aver compreso le basi dell'apprendimento automatico. Tuttavia, studiare l'apprendimento automatico può essere piuttosto complicato. Ha molti concetti avanzati e devi essere esperto in tutti loro per diventare un professionista esperto di apprendimento automatico.

Sia che tu voglia diventare un professionista dell'apprendimento automatico o diventare un esperto di PNL, il modo migliore per farlo sarebbe attraverso un corso di apprendimento automatico. Ti insegnerà i concetti e le abilità necessarie che devi possedere per entrare in questo campo e diventare un professionista.

Inoltre, un corso ti fornirà un curriculum strutturato e passo dopo passo che ti aiuterà a pianificare i tuoi studi e ad imparare tutto nell'ordine corretto.

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Pensieri finali

Ora che hai familiarità con le distinzioni di machine learning e NLP, puoi facilmente capire perché sono così diverse. L'apprendimento automatico si concentra sulla creazione di modelli che apprendono automaticamente e funzionano senza bisogno dell'intervento umano. D'altra parte, la PNL consente alle macchine di comprendere e interpretare il testo scritto.

Quale differenza tra machine learning e NLP ti ha incuriosito di più? Facci sapere lasciando un commento qui sotto.

Questo ci porta alla fine dell'articolo. Per ulteriori informazioni sui concetti di Machine Learning, contatta i migliori docenti di IIIT Bangalore e Liverpool John Moores University attraverso il programma di Master of Science in Machine Learning e AI di upGrad.