Uczenie maszynowe a NLP: różnica między uczeniem maszynowym a NLP

Debata na temat uczenia maszynowego a NLP może być dość zagmatwana. Obie są zaawansowanymi gałęziami Data Science i dlatego są ze sobą powiązane w wielu aspektach. Jednak nie są takie same. Jeśli chcesz wiedzieć, czym różni się uczenie maszynowe od NLP, czytaj dalej do końca!

Dołącz do kursu AI online z najlepszych światowych uniwersytetów – Masters, Executive Post Graduate Programs i Advanced Certificate Program w ML & AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć różnicę między uczeniem maszynowym a NLP, ponieważ przejdziemy punkt po punkcie i podkreślimy różnice i podobieństwa między tymi dwiema domenami.

Uczenie maszynowe a NLP: definicja

Aby zrozumieć różnicę między uczeniem maszynowym a NLP, musimy najpierw przyjrzeć się ich definicjom.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to metoda analizy danych, która automatyzuje budowanie modeli analitycznych. Opiera się na założeniu, że systemy mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje bez konieczności interwencji człowieka. To gałąź sztucznej inteligencji, która w ciągu ostatnich kilku lat przekształciła się w jeden z najbardziej poszukiwanych sektorów.

Mówiąc prościej, uczenie maszynowe koncentruje się na tworzeniu maszyn, które uczą się automatycznie i nie wymagają interwencji człowieka. Niektóre z godnych uwagi zastosowań uczenia maszynowego to:

• Samochody autonomiczne
• Wykrywanie oszustw
• Badania oparte na wizji
• Przewidywanie cen
• Przetwarzanie języka naturalnego

Tak, możesz używać technik uczenia maszynowego w NLP i tworzyć modele, które automatycznie rozwiązują odpowiednie problemy.

Co to jest NLP (przetwarzanie języka naturalnego)?

Przetwarzanie języka naturalnego to połączona dziedzina językoznawstwa i sztucznej inteligencji. Koncentruje się na inteligentnej analizie języka pisanego. W przeciwieństwie do nas, komputery wymagają dużo wysiłku i systemów do czytania i analizowania tekstu pisanego. Nie mogą po prostu przeglądać tekstu i wykonywać funkcji automatycznie, tak jak my.

Jeśli chcesz, aby maszyna wykonywała określone zadania na tekście pisanym (takie jak wyodrębnianie informacji), musisz użyć NLP. Mimo że jest to dziedzina niszowa, NLP ma teraz wiele zastosowań. Niektóre z najpopularniejszych zastosowań NLP to:

• Szukaj
• Wyszukiwanie informacji
• Ekstrakcja informacji
• Analiza sentymentu

NLP łączy matematykę i dane, aby tworzyć rozwiązania, które potrafią zrozumieć i zinterpretować wyrażenia naturalne. Nawet Twój smartfon używa NLP do sugerowania sprawdzania pisowni lub gdy zapewnia wirtualną pomoc w postaci Asystenta Google lub Siri.

Uczenie maszynowe a NLP: Wynagrodzenie

Obie te dziedziny oferują atrakcyjne pakiety płacowe. Należy jednak pamiętać, że jedna z nich jest kompletną domeną, a druga jest jej podzbiorem. Uczenie maszynowe to szersza dziedzina, do której należy NLP. W związku z tym istniałaby znaczna różnica w perspektywach rozwoju ich kariery.

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach

Średnia płaca inżyniera uczenia maszynowego w Indiach wynosi 6,86 lakh INR rocznie i składa się z dzielonych zysków i premii. Jako początkujący możesz spodziewać się, że zarobisz w tej dziedzinie około 3 INR rocznie, podczas gdy górna granica wynagrodzenia inżyniera uczenia maszynowego wzrasta do 20 INR rocznie.

Jednym z największych czynników wpływających na Twoje wynagrodzenie w tej dziedzinie jest Twoja wiedza i doświadczenie. Inżynier uczenia maszynowego z jednym do czterech lat doświadczenia zawodowego zarabia około 6,9 INR rocznie, podczas gdy profesjonalista z pięcioletnim do dziewięciu lat doświadczenia zarabia średnio 10 lakh INR rocznie. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym z 10 do 19-letnim doświadczeniem zarabiają około 20 INR rocznie.

Oprócz inżyniera uczenia maszynowego istnieje wiele innych ról, które możesz wykonywać w tej dziedzinie, które oferują lukratywne wynagrodzenie. Niektóre dodatkowe role, które możesz pełnić w uczeniu maszynowym, to:

• Naukowiec danych
• Inżynier danych
• Analityk danych
• Programista/inżynier oprogramowania (AI/ML)
• Inżynier ML

Wynagrodzenie NLP w Indiach

Jak wspomnieliśmy wcześniej, NLP to raczej umiejętność niż dziedzina. W przeciwieństwie do uczenia maszynowego, w którym możemy po prostu sprawdzić średnią pensję na określonej roli, aby określić średnią płacę w branży, nie możemy tutaj zrobić tego samego.

W przypadku NLP otrzymamy średnią pensję dla profesjonalistów, którzy posiadają tę umiejętność. Mediana wynagrodzenia profesjonalistów z umiejętnościami NLP w Indiach wynosi 9,77 lakh INR rocznie.

Niektóre ważne role, które wymagają tej umiejętności, obejmują:

• Naukowiec NLP
• Inżynier NLP
• Inżynier semantyki
• Inżynier/programista (NLP)

Nauka umiejętności NLP pomoże Ci zdobyć lukratywne pakiety z wieloma możliwościami rozwoju jako profesjonalista NLP. Jeśli jednak chcesz rozwijać się w swojej karierze, musisz skupić się na zdobywaniu dodatkowych umiejętności i być na bieżąco z najnowszymi trendami w swojej branży. Dowiedz się więcej o wynagrodzeniu NLP w Indiach.

Uczenie maszynowe a NLP: jak wziąć udział?

Ponieważ NLP jest dziedziną, która podlega uczeniu maszynowemu, różnica między tymi dwoma pod względem sposobu wejścia jest znikoma. Oba są od siebie zależne. Jeśli chcesz zostać profesjonalistą w dziedzinie uczenia maszynowego, musisz nauczyć się NLP.

Podobnie nie można nauczyć się przetwarzania języka naturalnego bez uprzedniego zrozumienia podstaw uczenia maszynowego. Jednak nauka uczenia maszynowego może być dość trudna. Ma wiele zaawansowanych koncepcji i musisz być biegły we wszystkich, aby stać się wykwalifikowanym profesjonalistą w dziedzinie uczenia maszynowego.

Niezależnie od tego, czy chcesz zostać profesjonalistą w zakresie uczenia maszynowego, czy ekspertem NLP, najlepszym sposobem na to będzie kurs uczenia maszynowego. Nauczy Cię niezbędnych pojęć i umiejętności, które musisz posiadać, aby wejść na tę dziedzinę i zostać profesjonalistą.

Dodatkowo kurs zapewni ci ustrukturyzowany i krok po kroku program nauczania, który pomoże ci zaplanować studia i nauczyć się wszystkiego we właściwej kolejności.

Możesz zarejestrować się w naszym programie certyfikacji PG w zakresie uczenia maszynowego i NLP, aby opanować obie te domeny. Ten kurs oferuje:

• Ponad 250 godzin materiałów do nauki
• 5+ projektów branżowych, zleceń i studiów przypadku
• Indywidualny mentoring 1:1 od ekspertów branżowych

Program trwa tylko sześć miesięcy i jest całkowicie online. Oznacza to, że możesz ukończyć ten program bez wychodzenia z pracy lub zakłócania nauki. Aby dołączyć do tego programu, musisz mieć tytuł licencjata z 50% lub równoważnymi ocenami pozytywnymi. Pamiętaj, że kurs nie wymaga doświadczenia w kodowaniu.

Końcowe przemyślenia

Teraz, gdy znasz różnice między uczeniem maszynowym a NLP, możesz łatwo zrozumieć, dlaczego są one tak różne. Uczenie maszynowe koncentruje się na tworzeniu modeli, które uczą się automatycznie i działają bez konieczności interwencji człowieka. Z drugiej strony NLP umożliwia maszynom zrozumienie i interpretację tekstu pisanego.

Jaka różnica między uczeniem maszynowym a NLP zaintrygowała Cię najbardziej? Daj nam znać, upuszczając komentarz poniżej.

To prowadzi nas do końca artykułu. Aby uzyskać więcej informacji na temat koncepcji uczenia maszynowego, skontaktuj się z najlepszymi wydziałami IIIT Bangalore i Liverpool John Moores University w ramach programu upGrad Master of Science in Machine Learning & AI.