NLP 与 ML 的主要区别是什么？

人工智能总是与机器学习、自然语言处理和深度学习等复杂且相互交织的术语互换使用。关于机器学习和自然语言处理之间区别的争论是当前的热门话题之一。本文旨在阐明机器学习和 自然语言处理 （NLP）之间的区别，这是人工智能的两个基本子领域。

自然语言处理：它是什么？

人工智能领域，被称为“自然语言处理”，有时缩写为NLP，涉及将书面材料解释和转换为计算机可以理解的形式。可以使用 NLP 智能分析大量纯文本，从而产生见解。情感分析器、文本分类器、聊天机器人和虚拟助手等工具的创建是通过打开人与机器之间的通信渠道来实现的。Siri和Alexa是现代生活中最著名的两个NLP应用程序。根据市场研究未来，自然语言处理（NLP）市场预计到2030年将达到 3417亿美元 。

自然语言处理已成为与人工智能、机器学习和深度学习结合使用最广泛的技术，由于数据增长和关于如何分析它的争论，它可以为人类指令提供有意义的见解。计算机通过文本或语音备忘录接收用户命令，然后由软件解释并生成为消息或音频文件。自然语言处理通过理解病态信息的复杂语法和语义，在现代世界中发挥着重要作用。谷歌、微软等公司已经创建了翻译软件来消除语言障碍。用户不再需要学习和理解几种语言来环游世界或与不同语言背景的人交流。

什么是机器学习？

被称为机器学习（ML）的人工智能分支采用统计方法在没有人员帮助的情况下分析大量数据。使用大量数据和自动化程序，机器学习有助于以与人相当的方式解决问题。由于机器学习技术，机器人、计算机视觉和自然语言处理都可以更有效地完成。使用机器学习，您可以解决当前的 AI 问题。机器学习中使用的算法训练计算机在没有显式编程的情况下从数据中学习和改进数据。根据市场研究未来，机器学习市场份额预计将从2020年到2030年实现 38.76%的复合年增长率 ，达到 1065.2亿。

预计有几个因素将推动全球机器学习市场。预计期间将看到技术和自动化的使用增加，这是推动市场的主要驱动力。除了核心驱动因素之外，还有其他因素。这些行业需要机器学习：媒体和娱乐、运输、信息技术和电信、教育以及其他公共和私营部门。此外，现在与技术相关的行业比以往任何时候都多。嵌入新技术的人工智能系统在 机器学习市场 研究中显示出上升趋势。

是什么让两者彼此不同？

机器学习根据通过经验发现的模式创建预测，而 NLP 翻译书面语言。

Iodine技术的核心是NLP和机器学习。使用自然语言处理 （NLP） 等技术来确定文档可以帮助发现差异和特异性困难。但是，NLP 本身无法确定许多提高财务或质量准确性的机会，因为：

• NLP 无法识别由医疗数据支持的患者信息未包含在患者记录中的实例。
• NLP不能进行临床验证，当临床证据与报告相矛盾时，会增加审计风险。

当我们使用该术语时，“模型”是数学中的表示。键是输入。从训练数据中收集的知识构成了机器学习模型。随着知识的获得，该模型也在不断发展。

与算法编程不同，机器学习模型可以概括和处理新实例。该模型可以利用其过去的“学习”来判断一个案例是否相似一个它已经看到的。目标是开发一个系统，在这个系统中，模型在你交给它的工作中不断变得更好。

机器学习中使用各种统计方法进行 NLP 和文本分析，以识别实体、情绪、词性以及文本的其他属性。

这些方法可以封装在监督式机器学习中，通常称为应用于更多文本的模型。无监督机器学习是一个术语，用于描述一组在海量数据集上运行以提取意义的算法。了解有监督学习和无监督学习之间的区别，以及如何结合两者最微妙的特征，是至关重要的。文本数据需要一种独特的机器学习方法。这是由于文本数据倾向于高度稀疏，即使它可能包含数十万个维度。

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