機器學習與 NLP：機器學習與 NLP 之間的區別

機器學習與 NLP 的爭論會變得相當混亂。 它們都是數據科學的高級分支，因此在許多方面相互交織。 但是，它們並不相同。 如果您想知道機器學習與 NLP 之間的區別，請繼續閱讀直到最後！

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本文將幫助您了解機器學習和 NLP 之間的區別，因為我們將逐點介紹這兩個領域之間的區別和相似之處。

機器學習與 NLP：定義

要了解機器學習和 NLP 之間的區別，我們必須先看看它們的定義。

什麼是機器學習？

機器學習是一種自動化分析模型構建的數據分析方法。 它基於這樣一種理念，即係統可以從數據中學習、識別模式並做出決策，而無需人工干預。 它是人工智能的一個分支，在過去的幾年裡，它已經發展成為最受歡迎的行業之一。

簡單來說，機器學習專注於創建自動學習且不需要人工干預的機器。 機器學習的一些顯著應用包括：

• 自動駕駛汽車
• 欺詐識別
• 基於視覺的研究
• 價格預測
• 自然語言處理

是的，您可以在 NLP 中使用機器學習技術並創建自動解決相關問題的模型。

什麼是 NLP（自然語言處理）？

自然語言處理是語言學和人工智能的結合領域。 它專注於書面語言的智能分析。 與我們不同，計算機需要大量的努力和系統來閱讀和分析書面文本。 他們不能像我們一樣簡單地瀏覽文本並自動執行功能。

如果您希望機器對書面文本執行特定任務（例如提取信息），則需要使用 NLP。 儘管它是一個小眾領域，但 NLP 現在有許多應用。 NLP 的一些最流行的應用包括：

• 搜索
• 信息檢索
• 信息提取
• 情緒分析

NLP 結合數學和數據來設計能夠理解和解釋自然表達的解決方案。 甚至您的智能手機也會使用 NLP 來建議拼寫檢查，或者在以 Google Assistant 或 Siri 的形式提供虛擬幫助時。

機器學習與 NLP：薪水

在薪酬方面，這兩個領域都提供有吸引力的套餐。 但是，您應該記住，其中一個是完整的域，而另一個是相同域的子集。 機器學習是一個更廣闊的領域，自然語言處理屬於它。 因此，他們的職業發展前景將存在顯著差異。

印度的機器學習薪水

印度機器學習工程師的平均年薪為 68.6 萬印度盧比，包括共享利潤和獎金。 作為初學者，您可以期望在該領域每年賺取約 30 萬印度盧比，而機器學習工程師的工資上限則高達每年 200 萬印度盧比。

影響您在該領域薪酬的最大因素之一是您的專業知識和經驗。 具有 1 到 4 年專業經驗的機器學習工程師的年收入約為 69 萬印度盧比，而具有 5 到 9 年經驗的專業人士平均每年可賺取 100 萬印度盧比。 擁有 10 到 19 年經驗的機器學習工程師每年的收入約為 200 萬印度盧比。

除了機器學習工程師之外，您還可以在該領域從事許多其他可以提供豐厚薪水的職位。 您可以在機器學習中擔任的一些其他角色是：

• 數據科學家
• 數據工程師
• 數據分析師
• 軟件開發人員/工程師 (AI/ML)
• 機器學習工程師

印度的 NLP 薪水

正如我們前面提到的，NLP 是一種技能，而不是一個領域。 與機器學習不同，我們可以簡單地檢查特定角色的平均工資來確定行業的平均工資，但我們不能在這裡做同樣的事情。

對於 NLP，我們將獲得擁有該技能的專業人員的平均工資。 印度擁有 NLP 技能的專業人士的平均年薪為97.7 萬印度盧比。

一些需要此技能的重要角色包括：

• 自然語言處理科學家
• 自然語言處理工程師
• 語義工程師
• 軟件工程師/開發人員（NLP）

學習 NLP 技能將幫助您獲得豐厚的報酬，並有很多機會成長為 NLP 專業人士。 但是，如果您希望在職業生涯中有所發展，則需要專注於學習額外的技能並緊跟行業的最新趨勢。 了解有關印度 NLP 工資的更多信息。

機器學習 vs NLP：如何進入？

由於 NLP 是屬於機器學習的領域，這兩者在如何進入方面的差異可以忽略不計。 兩者都是相互依賴的。 如果你想成為一名機器學習專業人士，你必須了解 NLP。

同樣，如果不先了解機器學習的基礎知識，就無法了解自然語言處理。 然而，學習機器學習可能非常棘手。 它有許多先進的概念，您必須精通所有這些概念才能成為熟練的機器學習專業人士。

無論您想成為機器學習專業人士還是 NLP 專家，最好的方法都是通過機器學習課程。 它將教您進入該領域並成為專業人士必須具備的必要概念和技能。

此外，一門課程將為您提供結構化的循序漸進的課程，幫助您計劃學習並按正確的順序學習所有內容。

您可以註冊我們的機器學習和 NLP 項目的 PG 認證，以掌握這兩個領域。 本課程為您提供：

• 超過 250 小時的學習材料
• 5+ 行業項目、任務和案例研究
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該計劃僅持續六個月，並且完全在線。 這意味著您可以在不離開工作或乾擾學習的情況下完成該計劃。 您必須擁有 50% 或同等及格分數的學士學位才能加入該計劃。 請注意，該課程不要求您具有編碼經驗。

最後的想法

現在您已經熟悉了機器學習和 NLP 的區別，您可以輕鬆理解它們為何如此不同。 機器學習專注於創建無需人工干預即可自動學習和運行的模型。 另一方面，NLP 使機器能夠理解和解釋書面文本。

機器學習和 NLP 之間的哪個區別最讓您感興趣？ 通過在下面發表評論讓我們知道。

這將我們帶到了文章的結尾。 有關機器學習概念的更多信息，請通過 upGrad 的機器學習和 AI 理學碩士課程與班加羅爾 IIIT 和利物浦約翰摩爾斯大學的頂尖教師取得聯繫。