¿Cuál es la diferencia entre el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático?

Conclusiones clave

• El aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) a menudo se consideran sinónimos debido al auge de la IA que genera textos naturales utilizando modelos de aprendizaje automático.
• El aprendizaje automático implica el desarrollo de algoritmos que utilizan el análisis de datos para aprender patrones y tomar decisiones. predicciones de forma autónoma, mientras que la PNL se centra en afinar, analizar y sintetizar textos humanos y discurso.
• Tanto el aprendizaje automático como la PNL son subconjuntos de la IA, pero difieren en el tipo de datos que analizan. El aprendizaje automático cubre una gama más amplia de datos, mientras que la PNL utiliza específicamente datos de texto para entrenar modelos y comprender patrones lingüísticos.

Es normal pensar que el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) son sinónimos, particularmente con el auge de la IA que genera textos naturales utilizando modelos de aprendizaje automático. Si ha estado siguiendo el reciente frenesí de la IA, probablemente haya encontrado productos que utilizan ML y PNL.

Si bien es indudable que están entrelazados, es esencial comprender sus distinciones y cómo contribuyen armoniosamente al panorama más amplio de la IA.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un campo de la IA que implica el desarrollo de algoritmos y modelos matemáticos capaces de mejorar a través del análisis de datos. En lugar de depender de instrucciones explícitas y codificadas, los sistemas de aprendizaje automático aprovechan los flujos de datos para aprender patrones y hacer predicciones o decisiones de forma autónoma. Estos modelos permiten que las máquinas se adapten y resuelvan problemas específicos sin necesidad de guía humana.

Un ejemplo de aplicación de aprendizaje automático es la visión por computadora utilizada en vehículos autónomos y sistemas de detección de defectos. El reconocimiento de imágenes es otro ejemplo. Puedes encontrar esto en muchos motores de búsqueda de reconocimiento facial.

Comprender el procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subconjunto de la inteligencia artificial que se centra en ajustar, analizar y sintetizar textos y discursos humanos. La PNL utiliza varias técnicas para transformar palabras y frases individuales en oraciones y párrafos más coherentes para facilitar la comprensión del lenguaje natural en las computadoras.

Ejemplos prácticos de aplicaciones de PNL más cercanas a todos son Alexa, Siri y Google Assistant. Estos asistentes de voz utilizan PNL y aprendizaje automático para reconocer, comprender y traducir su voz y brindar respuestas articuladas y amigables para los humanos a sus consultas.

PNL vs. ML: ¿Qué tienen en común?

Un punto que se puede deducir es que el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) son subconjuntos de la IA. Ambos procesos utilizan modelos y algoritmos para tomar decisiones. Sin embargo, difieren en el tipo de datos que analizan.

El aprendizaje automático cubre una visión más amplia e involucra todo lo relacionado con el reconocimiento de patrones en datos estructurados y no estructurados. Pueden ser imágenes, vídeos, audio, datos numéricos, textos, enlaces o cualquier otra forma de datos que se le ocurra. La PNL solo utiliza datos de texto para entrenar modelos de aprendizaje automático para comprender patrones lingüísticos y procesar texto a voz o voz a texto.

Si bien las tareas básicas de PNL pueden utilizar métodos basados ​​en reglas, la mayoría de las tareas de PNL aprovechan el aprendizaje automático para lograr una comprensión y un procesamiento del lenguaje más avanzados. Por ejemplo, algunos chatbots simples utilizan PNL basada en reglas exclusivamente sin ML. Aunque el ML incluye técnicas más amplias como aprendizaje profundo, transformadores, incrustaciones de palabras, árboles de decisión, redes neuronales artificiales, convolucionales o recurrentes, y muchas más, también puedes usar una combinación de estas Técnicas en PNL.

Una forma más avanzada de aplicación del aprendizaje automático en el procesamiento del lenguaje natural está en modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-3, que debes haber encontrado de una forma u otra. Los LLM son modelos de aprendizaje automático que utilizan diversas técnicas de procesamiento del lenguaje natural para comprender patrones de texto naturales. Un atributo interesante de los LLM es que utilizan oraciones descriptivas para generar resultados específicos, incluidas imágenes, videos, audio y textos.

Aplicaciones del aprendizaje automático

Como se mencionó anteriormente, El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones..

• Visión por computadora: Utilizada en detección de fallas y vehículos autónomos.
• Reconocimiento de imágenes: un ejemplo es Identificación facial de Apple sistema de reconocimiento.
• Bioinformática para el análisis de patrones de ADN.
• Diagnostico medico.
• Recomendación de producto.
• Análisis predictivo.
• Segmentación, agrupación y análisis de mercados.

Estas son sólo algunas de las aplicaciones comunes para el aprendizaje automático, pero hay muchas más aplicaciones y habrá aún más en el futuro.

Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

Aunque el procesamiento del lenguaje natural (PNL) tiene aplicaciones específicas, los casos de uso modernos de la vida real giran en torno al aprendizaje automático.

• Completar oraciones.
• Asistentes inteligentes como Alexa, Siri y Google Assistant.
• Chatbots basados ​​en PNL.
• Filtrado de correo electrónico y detección de spam.
• Traducción de idiomas.
• Análisis de sentimientos y clasificación de textos.
• Resumen de texto.
• Comparación de texto: puede encontrar esto en asistentes gramaticales como Grammarly y esquemas de calificación teórica basados ​​en inteligencia artificial.
• Reconocimiento de entidades nombradas para extraer información de textos.

Al igual que el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural tiene numerosas aplicaciones actuales, pero en el futuro se expandirá enormemente.

El aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural están entrelazados

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) tienen mucho en común, con sólo algunas diferencias en los datos que procesan. Mucha gente piensa erróneamente que son sinónimos porque la mayoría de los productos de aprendizaje automático que vemos hoy en día utilizan modelos generativos. Estos difícilmente pueden funcionar sin la intervención humana a través de instrucciones textuales o habladas.