PNL vs ML ¿Cuáles son las diferencias clave?

La inteligencia artificial siempre se usa indistintamente con terminología compleja y entrelazada como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo. El argumento sobre las distinciones entre el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural es uno de los temas candentes actuales. Este artículo tiene como objetivo aclarar las diferencias entre el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), dos de los subdominios esenciales de la inteligencia artificial.

Procesamiento del lenguaje natural: ¿Qué es?

El campo de la inteligencia artificial, conocido como "procesamiento del lenguaje natural", o PNL, como a veces se abrevia, se ocupa de la interpretación y transformación del material escrito en una forma que las computadoras puedan entender. Grandes volúmenes de texto plano pueden analizarse inteligentemente utilizando NLP, lo que proporciona información. La creación de herramientas como analizadores de emociones, clasificadores de texto, chatbots y asistentes virtuales ha sido posible gracias a la apertura de canales de comunicación entre humanos y máquinas. Siri y Alexa son dos de las aplicaciones de PNL más conocidas en la vida moderna. Según Market Research Future, se proyecta que el mercado de procesamiento del lenguaje natural (NLP) alcance los US $ 341.7 mil millones para 2030.

El procesamiento del lenguaje natural se ha convertido en la tecnología más utilizada junto con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para proporcionar información significativa sobre las instrucciones humanas debido al crecimiento de los datos y los debates sobre cómo analizarlos. Las computadoras reciben comandos de usuario a través de notas de texto o voz, que luego son interpretadas por software y producidas como mensajes o archivos de audio. El procesamiento del lenguaje natural desempeña una función esencial en el mundo moderno al comprender la compleja sintaxis y semántica de la información mórbida. Empresas como Google, Microsoft y otras han creado software de traducción para eliminar las barreras del idioma. Los usuarios ya no necesitan aprender y comprender varios idiomas para viajar por el mundo o comunicarse con personas de diversos orígenes lingüísticos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Una rama de la inteligencia artificial conocida como aprendizaje automático, o ML, emplea métodos estadísticos para analizar grandes volúmenes de datos sin la ayuda de una persona. Utilizando cantidades masivas de datos y procedimientos automatizados, el aprendizaje automático ayuda a resolver problemas de una manera comparable a la de una persona. La robótica, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural se pueden hacer de manera más efectiva, gracias a las técnicas de aprendizaje automático. Con el aprendizaje automático, puede abordar los problemas actuales de IA. Los algoritmos utilizados en el aprendizaje automático entrenan a las computadoras para aprender y mejorar los datos sin programación explícita. Según el futuro de la investigación de mercado, se prevé que la cuota de mercado de aprendizaje automático registre una tasa compuesta anual del 38,76% de 2020 a 2030, alcanzando los 106.520 millones.

Se prevé que varios factores impulsarán el mercado de aprendizaje automático a nivel mundial. El período proyectado verá un aumento en el uso de la tecnología y la automatización, que son los principales impulsores que impulsan el mercado. Hay otros factores además del controlador central del núcleo. Estas industrias requieren aprendizaje automático: medios y entretenimiento, transporte, tecnología de la información y telecomunicaciones, educación y otros sectores públicos y privados. Además, ahora hay más industrias relacionadas con la tecnología que nunca. Los sistemas de IA integrados en las nuevas tecnologías están mostrando un aumento en el estudio de mercado de aprendizaje automático .

¿Qué hace que los dos sean diferentes entre sí?

Mientras que el aprendizaje automático crea predicciones basadas en patrones descubiertos a través de la experiencia, la PNL traduce el lenguaje escrito.

El núcleo de la tecnología de Iodine es tanto la PNL como el aprendizaje automático. El uso de una técnica como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para determinar qué documentación puede ayudar a encontrar discrepancias y dificultades con la especificidad. Sin embargo, por sí misma, la PNL no puede identificar muchas posibilidades de mejora financiera o de precisión de calidad porque:

• La PNL no puede identificar casos en los que la información del paciente respaldada por datos médicos no se incluye en los registros de un paciente.
• La PNL no puede hacer validación clínica, lo que aumenta el riesgo de auditoría cuando la evidencia clínica contradice el informe informado.

Un "modelo" es una representación en matemáticas cuando usamos el término. La clave es la entrada. El conocimiento obtenido de los datos de entrenamiento constituye un modelo de aprendizaje automático. El modelo evoluciona a medida que se adquiere más conocimiento.

A diferencia de la programación algorítmica, un modelo de aprendizaje automático puede generalizar y hacer frente a instancias novedosas. El modelo puede utilizar su "aprendizaje" pasado para juzgar un caso si se parece auno que ya ha visto. El objetivo es desarrollar un sistema en el que el modelo mejore constantemente en el trabajo que le das.

Se utilizan varios enfoques estadísticos en el aprendizaje automático para NLP y análisis de texto para reconocer entidades, sentimientos, partes del habla y otras propiedades del texto.

Los métodos pueden encapsularse en el aprendizaje automático supervisado, a menudo conocido como un modelo aplicado a texto adicional. El aprendizaje automático no supervisado es un término utilizado para describir un grupo de algoritmos que operan en conjuntos de datos masivos para extraer significado. Comprender la distinción entre aprendizaje supervisado y no supervisado, así como la forma de combinar las características más delicadas de cada uno, es crucial. Se necesita un método distinto de aprendizaje automático para los datos de texto. Esto se debe a la tendencia de los datos de texto a ser muy dispersos, a pesar de que pueden incluir cientos de miles de dimensiones.

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