기계 학습 대 NLP: 기계 학습과 NLP의 차이점

기계 학습 대 NLP 논쟁은 상당히 혼란스러울 수 있습니다. 둘 다 데이터 과학의 고급 지점이므로 여러 측면에서 서로 얽혀 있습니다. 그러나 그것들은 같지 않습니다. 기계 학습과 NLP가 어떻게 다른지 알고 싶다면 끝까지 읽으십시오!

세계 최고의 대학에서 온라인으로 AI 과정 에 참여하십시오. 석사, 대학원 대학원 과정, ML 및 AI 고급 인증 프로그램에서 경력을 빠르게 추적할 수 있습니다.

이 기사는 머신 러닝과 NLP의 차이점을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

머신 러닝 대 NLP: 정의

기계 학습과 NLP의 차이점을 이해하려면 먼저 정의를 살펴봐야 합니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법입니다. 이는 시스템이 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 사람의 개입 없이 의사 결정을 내릴 수 있다는 아이디어를 기반으로 합니다. 그것은 인공 지능의 한 분야이며 지난 몇 년 동안 가장 수요가 많은 분야 중 하나로 발전했습니다.

간단히 말해서 기계 학습은 자동으로 학습하고 사람의 개입이 필요하지 않은 기계를 만드는 데 중점을 둡니다. 머신 러닝의 주목할만한 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• 자율주행차
• 사기 감지
• 비전 기반 연구
• 가격 예측
• 자연어 처리

예, NLP에서 기계 학습 기술을 사용하고 관련 문제를 자동으로 해결하는 모델을 생성할 수 있습니다.

NLP(자연어 처리)란 무엇입니까?

자연어 처리는 언어학과 인공 지능이 결합된 분야입니다. 그것은 서면 언어의 지능적인 분석에 중점을 둡니다. 우리와 달리 컴퓨터는 글을 읽고 분석하기 위해 많은 노력과 시스템이 필요합니다. 그들은 단순히 텍스트를 살펴보고 우리처럼 자동으로 기능을 수행할 수 없습니다.

기계가 서면 텍스트에 대한 특정 작업(예: 정보 추출)을 수행하도록 하려면 NLP를 사용해야 합니다. 틈새 분야이지만 NLP는 현재 수많은 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. NLP의 가장 인기 있는 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 검색
• 정보 검색
• 정보 추출
• 감정 분석

NLP는 수학과 데이터를 결합하여 자연스러운 표현을 이해하고 해석할 수 있는 솔루션을 엔지니어링합니다. 스마트폰에서도 NLP를 사용하여 맞춤법 검사를 제안하거나 Google Assistant 또는 Siri의 형태로 가상 지원을 제공할 때 사용합니다.

머신 러닝 대 NLP: 급여

급여 측면에서 두 분야 모두 매력적인 패키지를 제공합니다. 그러나 그 중 하나는 완전한 도메인이고 다른 하나는 동일한 도메인의 하위 집합이라는 점을 염두에 두어야 합니다. 기계 학습은 더 넓은 분야이며 NLP가 그 아래에 속합니다. 따라서 그들의 경력 성장 전망에는 상당한 차이가 있을 것입니다.

인도의 기계 학습 급여

인도에서 기계 학습 엔지니어 의 평균 급여 는 공유 이익과 보너스로 구성된 연간 INR 6.86 lakh입니다. 초보자는 이 분야에서 연간 약 INR 3 lakh를 벌 것으로 예상할 수 있으며 기계 학습 엔지니어의 급여 상한선은 연간 INR 20 lakh입니다.

이 분야에서 급여에 영향을 미치는 가장 큰 요인 중 하나는 전문성과 경험입니다. 1~4년의 전문 경험을 가진 기계 학습 엔지니어는 연간 약 INR 6.9 lakh를 벌어들이는 반면, 5~9년의 경험을 가진 전문가는 평균적으로 INR 10 lakh를 번다. 10~19년의 경험을 가진 기계 학습 엔지니어는 연간 약 INR 20 lakh를 번다.

기계 학습 엔지니어 외에도 이 분야에서 수익성 있는 급여를 제공하는 다른 많은 역할을 수행할 수 있습니다. 기계 학습에서 추구할 수 있는 몇 가지 추가 역할은 다음과 같습니다.

• 데이터 과학자
• 데이터 엔지니어
• 데이터 분석가
• 소프트웨어 개발자/엔지니어(AI/ML)
• 머신러닝 엔지니어

인도의 NLP 급여

앞서 언급했듯이 NLP는 필드가 아니라 기술입니다. 단순히 특정 역할의 평균 급여를 확인하여 해당 산업의 평균 급여를 결정할 수 있는 머신 러닝과 달리 여기서는 이를 수행할 수 없습니다.

NLP의 경우 이 기술을 보유한 전문가의 평균 급여를 받습니다. 인도에서 NLP 기술을 갖춘 전문가 의 평균 급여는 연간 INR 9.77 lakh입니다.

이 기술이 필요한 몇 가지 중요한 역할은 다음과 같습니다.

• NLP 과학자
• NLP 엔지니어
• 시맨틱 엔지니어
• 소프트웨어 엔지니어/개발자(NLP)

NLP 기술을 배우면 NLP 전문가로 성장할 수 있는 많은 기회와 함께 수익성 있는 패키지를 얻는 데 도움이 됩니다. 그러나 경력에서 성장하려면 추가 기술을 배우는 데 집중하고 업계의 최신 동향을 파악하는 데 집중해야 합니다. 인도 NLP 급여에 대해 자세히 알아보세요.

기계 학습 대 NLP: 진입 방법?

NLP는 머신러닝에 해당하는 분야이기 때문에 이 둘의 진입 방식 차이는 미미하다. 둘 다 서로에게 의존적입니다. 머신 러닝 전문가가 되고 싶다면 NLP에 대해 배워야 합니다.

마찬가지로 기계 학습의 기초를 먼저 이해하지 않고는 자연어 처리에 대해 배울 수 없습니다. 그러나 기계 학습을 공부하는 것은 꽤 까다로울 수 있습니다. 여기에는 많은 고급 개념이 있으며 숙련된 기계 학습 전문가가 되려면 모든 개념에 능숙해야 합니다.

기계 학습 전문가가 되고 싶든 NLP 전문가가 되든 가장 좋은 방법은 기계 학습 과정을 통하는 것입니다. 이 분야에 들어가 전문가가 되기 위해 반드시 갖추어야 할 개념과 기술을 알려줍니다.

또한 이 과정은 학습을 계획하고 모든 것을 적절한 순서로 배우는 데 도움이 되는 구조화된 단계별 커리큘럼을 제공합니다.

기계 학습 및 NLP 프로그램의 PG 인증에 등록하여 이 두 도메인을 모두 마스터할 수 있습니다. 이 과정은 다음을 제공합니다.

• 250시간 이상의 학습 자료
• 5개 이상의 산업 프로젝트, 과제 및 사례 연구
• 업계 전문가의 1:1 맞춤형 멘토링

이 프로그램은 6개월 동안만 지속되며 완전히 온라인 상태입니다. 즉, 직장을 그만두거나 학업을 방해하지 않고 이 프로그램을 완료할 수 있습니다. 이 프로그램에 참여하려면 50% 또는 이에 상응하는 합격 점수를 받은 학사 학위가 있어야 합니다. 이 과정은 코딩 경험이 필요하지 않습니다.

마지막 생각들

이제 기계 학습과 NLP의 차이점에 익숙해졌으므로 왜 그렇게 다른지 쉽게 이해할 수 있습니다. 기계 학습은 사람의 개입 없이 자동으로 학습하고 작동하는 모델을 만드는 데 중점을 둡니다. 반면에 NLP는 기계가 서면 텍스트를 이해하고 해석할 수 있도록 합니다.

머신 러닝과 NLP의 어떤 차이점이 가장 흥미로웠나요? 아래에 의견을 남겨 알려주십시오.

이것은 우리를 기사의 끝으로 이끕니다. 기계 학습 개념에 대한 자세한 내용은 upGrad의 기계 학습 및 AI 과학 석사 프로그램을 통해 IIT Bangalore 및 리버풀 John Moores University의 최고 교수진에게 문의하십시오.