แมชชีนเลิร์นนิงกับ NLP: ความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและ NLP

แมชชีนเลิร์นนิงกับการอภิปราย NLP อาจทำให้เกิดความสับสนได้ ทั้งสองเป็นสาขาขั้นสูงของ Data Science และด้วยเหตุนี้จึงมีความเกี่ยวพันกันในหลาย ๆ ด้าน อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่เหมือนกัน หากคุณต้องการทราบว่าแมชชีนเลิร์นนิงกับ NLP แตกต่างกันอย่างไร โปรดอ่านให้จบ!

เข้าร่วม หลักสูตร AI ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท โปรแกรม Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและ NLP ในขณะที่เราจะพูดถึงจุดต่อจุดและเน้นถึงความแตกต่างและความคล้ายคลึงกันระหว่างสองโดเมนนี้

แมชชีนเลิร์นนิงกับ NLP: คำจำกัดความ

เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและ NLP เราต้องดูที่คำจำกัดความก่อน

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ ขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูล ระบุรูปแบบและตัดสินใจได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ และในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา ได้พัฒนาเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด

พูดง่ายๆ ก็คือ แมชชีนเลิร์นนิงมุ่งเน้นไปที่การสร้างเครื่องจักรที่เรียนรู้โดยอัตโนมัติและไม่ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ แอปพลิเคชันเด่นๆ ของการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีอยู่ใน:

• รถขับเอง
• การตรวจจับการฉ้อโกง
• การวิจัยตามวิสัยทัศน์
• การทำนายราคา
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ได้ คุณสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องใน NLP และสร้างแบบจำลองที่แก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติ

NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาที่ผสมผสานระหว่างภาษาศาสตร์และปัญญาประดิษฐ์ เน้นการวิเคราะห์อย่างชาญฉลาดของภาษาเขียน ต่างจากเรา คอมพิวเตอร์ต้องใช้ความพยายามและระบบอย่างมากในการอ่านและวิเคราะห์ข้อความที่เขียน พวกเขาไม่สามารถอ่านข้อความและดำเนินการฟังก์ชันต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติเหมือนที่เราทำ

หากคุณต้องการให้เครื่องทำงานเฉพาะกับข้อความที่เขียน (เช่น การดึงข้อมูล) คุณจะต้องใช้ NLP แม้ว่าจะเป็นสาขาเฉพาะ แต่ NLP มีแอปพลิเคชันมากมายในขณะนี้ แอปพลิเคชั่นยอดนิยมของ NLP ได้แก่:

• ค้นหา
• การสืบค้นข้อมูล
• การสกัดข้อมูล
• การวิเคราะห์ความรู้สึก

NLP รวมคณิตศาสตร์และข้อมูลเพื่อสร้างโซลูชันที่สามารถเข้าใจและตีความนิพจน์ที่เป็นธรรมชาติ แม้แต่สมาร์ทโฟนของคุณก็ยังใช้ NLP เพื่อแนะนำการตรวจตัวสะกดหรือเมื่อให้ความช่วยเหลือเสมือนในรูปแบบของ Google Assistant หรือ Siri

แมชชีนเลิร์นนิงกับ NLP: เงินเดือน

ในแง่ของการจ่ายเงิน ทั้งสองสาขานี้มีแพ็คเกจที่น่าสนใจ อย่างไรก็ตาม คุณควรจำไว้ว่าหนึ่งในนั้นคือโดเมนที่สมบูรณ์ ในขณะที่อีกอันหนึ่งเป็นส่วนย่อยของโดเมนเดียวกัน แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาที่กว้างกว่าและ NLP ก็อยู่ภายใต้นั้น ดังนั้นแนวโน้มการเติบโตของอาชีพการงานจะมีความแตกต่างกันอย่างมาก

เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

ค่า จ้างเฉลี่ยของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดีย อยู่ที่ 6.86 แสนรูเปียห์ต่อปี ซึ่งประกอบด้วยผลกำไรและโบนัสที่ใช้ร่วมกัน ในฐานะมือใหม่ คุณสามารถคาดหวังว่าจะได้รับรายได้ประมาณ 3 แสนรูเปียห์ต่อปีในสาขานี้ ในขณะที่ขีดจำกัดบนสำหรับเงินเดือนของวิศวกรการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะสูงถึง 20 รูปีอินเดียแสนต่อปี

หนึ่งในปัจจัยที่ใหญ่ที่สุดที่มีอิทธิพลต่อการจ่ายเงินของคุณในสาขานี้คือความเชี่ยวชาญและประสบการณ์ของคุณ วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสบการณ์ระดับมืออาชีพหนึ่งถึงสี่ปีมีรายได้ประมาณ INR 6.9 แสนต่อปีในขณะที่มืออาชีพที่มีประสบการณ์ห้าถึงเก้าปีจะได้รับ INR 10 แสนต่อปีโดยเฉลี่ย วิศวกรการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่มีประสบการณ์ 10 ถึง 19 ปีทำรายได้ประมาณ 20 แสนรูปีต่อปี

นอกเหนือจากวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงแล้ว ยังมีบทบาทอื่นๆ อีกมากมายที่คุณสามารถดำเนินการในสาขานี้ที่ให้เงินเดือนที่ร่ำรวย บทบาทเพิ่มเติมบางส่วนที่คุณสามารถดำเนินการในการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่:

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• วิศวกรข้อมูล
• นักวิเคราะห์ข้อมูล
• นักพัฒนาซอฟต์แวร์/วิศวกร (AI/ML)
• ML Engineer

เงินเดือน NLP ในอินเดีย

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ NLP เป็นทักษะมากกว่าภาคสนาม ไม่เหมือนแมชชีนเลิร์นนิงที่เราสามารถตรวจสอบเงินเดือนเฉลี่ยของบทบาทเฉพาะเพื่อกำหนดค่าจ้างเฉลี่ยของอุตสาหกรรมได้ เราไม่สามารถทำแบบเดียวกันที่นี่ได้

สำหรับ NLP เราจะได้รับค่าจ้างโดยเฉลี่ยสำหรับมืออาชีพที่มีทักษะนี้ เงินเดือน มัธยฐานของมืออาชีพที่มี ทักษะ NLP ในอินเดียคือ INR 9.77 แสนแสนต่อปี

บทบาทสำคัญบางอย่างที่ต้องใช้ทักษะนี้ ได้แก่:

• นักวิทยาศาสตร์ NLP
• วิศวกร NLP
• วิศวกรความหมาย
• วิศวกรซอฟต์แวร์/นักพัฒนาซอฟต์แวร์ (NLP)

การเรียนรู้ทักษะ NLP จะช่วยให้คุณได้รับแพ็คเกจที่ร่ำรวยพร้อมโอกาสมากมายที่จะเติบโตในฐานะผู้เชี่ยวชาญ NLP อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการเติบโตในสายอาชีพ คุณจะต้องมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้ทักษะเพิ่มเติมและติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดในอุตสาหกรรมของคุณ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเงินเดือน NLP ในอินเดีย

แมชชีนเลิร์นนิงกับ NLP: จะเข้าสู่ได้อย่างไร

เนื่องจาก NLP เป็นสาขาที่อยู่ภายใต้แมชชีนเลิร์นนิง ความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้ในแง่ของวิธีการป้อนจึงเล็กน้อย ทั้งสองต้องพึ่งพาอาศัยกัน หากคุณต้องการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณต้องเรียนรู้เกี่ยวกับ NLP

ในทำนองเดียวกัน คุณไม่สามารถเรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยปราศจากความเข้าใจพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม การเรียนแมชชีนเลิร์นนิงอาจค่อนข้างยุ่งยาก มีแนวคิดขั้นสูงมากมาย และคุณต้องเชี่ยวชาญทั้งหมดเพื่อที่จะเป็นมืออาชีพด้านการเรียนรู้ของเครื่องที่มีทักษะ

ไม่ว่าคุณจะต้องการเป็นมืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิงหรือเป็นผู้เชี่ยวชาญ NLP วิธีที่ดีที่สุดคือการผ่านหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิง จะสอนแนวคิดและทักษะที่จำเป็นแก่คุณเพื่อเข้าสู่สาขานี้และกลายเป็นมืออาชีพ

นอกจากนี้ หลักสูตรจะให้หลักสูตรที่มีโครงสร้างและทีละขั้นตอนแก่คุณ ซึ่งจะช่วยให้คุณวางแผนการศึกษาและเรียนรู้ทุกอย่างตามลำดับที่เหมาะสม

คุณสามารถลงทะเบียนใน PG Certification ในแมชชีนเลิร์นนิงและโปรแกรม NLP เพื่อเชี่ยวชาญทั้งสองโดเมน หลักสูตรนี้ให้คุณ:

• สื่อการเรียนมากกว่า 250 ชั่วโมง
• 5+ โครงการอุตสาหกรรม การมอบหมาย และกรณีศึกษา
• การให้คำปรึกษาส่วนบุคคลแบบ 1:1 จากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

โปรแกรมนี้ใช้เวลาเพียงหกเดือนและออนไลน์โดยสมบูรณ์ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถจบโปรแกรมนี้ได้โดยไม่ต้องออกจากงานหรือรบกวนการเรียนของคุณ คุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีโดยมีคะแนนสอบผ่าน 50% หรือเทียบเท่าเพื่อเข้าร่วมโปรแกรมนี้ โปรดทราบว่าหลักสูตรนี้ไม่ได้กำหนดให้คุณต้องมีประสบการณ์ในการเขียนโค้ด

ความคิดสุดท้าย

เมื่อคุณคุ้นเคยกับความแตกต่างของแมชชีนเลิร์นนิงและ NLP แล้ว คุณจึงเข้าใจได้ง่ายว่าเหตุใดจึงแตกต่างกันมาก แมชชีนเลิร์นนิงมุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองที่เรียนรู้โดยอัตโนมัติและทำงานโดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ ในทางกลับกัน NLP ช่วยให้เครื่องสามารถเข้าใจและตีความข้อความที่เขียนได้

ข้อแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและ NLP ที่คุณสนใจมากที่สุดคืออะไร แจ้งให้เราทราบโดยแสดงความคิดเห็นด้านล่าง

สิ่งนี้นำเราไปสู่จุดสิ้นสุดของบทความ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิด Machine Learning โปรดติดต่อกับคณาจารย์ชั้นนำของ IIIT Bangalore และ Liverpool John Moores University ผ่านหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิชา Machine Learning & AI ของ upGrad