Apa Perbedaan Antara Pemrosesan Bahasa Alami dan Pembelajaran Mesin?

Poin Penting

• Pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP) sering dianggap sama karena munculnya AI yang menghasilkan teks alami menggunakan model pembelajaran mesin.
• Pembelajaran mesin melibatkan pengembangan algoritme yang menggunakan analisis data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi secara mandiri, sementara NLP berfokus pada menyempurnakan, menganalisis, dan mensintesis teks manusia dan pidato.
• Pembelajaran mesin dan NLP merupakan bagian dari AI, namun keduanya berbeda dalam jenis data yang dianalisis. Pembelajaran mesin mencakup data yang lebih luas, sedangkan NLP secara khusus menggunakan data teks untuk melatih model dan memahami pola linguistik.

Wajar jika kita berpikir bahwa pembelajaran mesin (ML) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah sama, terutama dengan munculnya AI yang menghasilkan teks alami menggunakan model pembelajaran mesin. Jika Anda mengikuti hiruk pikuk AI baru-baru ini, Anda mungkin pernah menemukan produk yang menggunakan ML dan NLP.

Meskipun keduanya saling terkait, penting untuk memahami perbedaannya dan bagaimana keduanya berkontribusi secara harmonis terhadap lanskap AI yang lebih luas.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah bidang AI yang melibatkan pengembangan algoritma dan model matematika yang mampu memperbaiki diri melalui analisis data. Daripada mengandalkan instruksi yang eksplisit dan terprogram, sistem pembelajaran mesin memanfaatkan aliran data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi atau keputusan secara mandiri. Model-model ini memungkinkan mesin untuk beradaptasi dan memecahkan masalah tertentu tanpa memerlukan bimbingan manusia.

Contoh aplikasi pembelajaran mesin adalah visi komputer yang digunakan pada kendaraan tanpa pengemudi dan sistem deteksi cacat. Pengenalan gambar adalah contoh lainnya. Anda dapat menemukannya di banyak tempat mesin pencari pengenalan wajah.

Memahami Pemrosesan Bahasa Alami

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada menyempurnakan, menganalisis, dan mensintesis teks dan ucapan manusia. NLP menggunakan berbagai teknik untuk mengubah setiap kata dan frasa menjadi kalimat dan paragraf yang lebih koheren untuk memfasilitasi pemahaman bahasa alami di komputer.

Contoh praktis aplikasi NLP yang paling dekat dengan semua orang adalah Alexa, Siri, dan Google Assistant. Asisten suara ini menggunakan NLP dan pembelajaran mesin untuk mengenali, memahami, dan menerjemahkan suara Anda serta memberikan jawaban yang jelas dan mudah dipahami terhadap pertanyaan Anda.

NLP vs. ML: Apa Persamaannya?

Satu hal yang dapat Anda simpulkan adalah bahwa pembelajaran mesin (ML) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bagian dari AI. Kedua proses tersebut menggunakan model dan algoritma untuk mengambil keputusan. Namun, mereka berbeda dalam jenis data yang dianalisis.

Pembelajaran mesin mencakup pandangan yang lebih luas dan melibatkan segala sesuatu yang berkaitan dengan pengenalan pola dalam data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini mungkin berupa gambar, video, audio, data numerik, teks, tautan, atau bentuk data lain apa pun yang dapat Anda pikirkan. NLP hanya menggunakan data teks untuk melatih model pembelajaran mesin guna memahami pola linguistik untuk memproses text-to-speech atau ucapan-ke-teks.

Meskipun tugas dasar NLP mungkin menggunakan metode berbasis aturan, sebagian besar tugas NLP memanfaatkan pembelajaran mesin untuk mencapai pemrosesan dan pemahaman bahasa yang lebih maju. Misalnya, beberapa chatbot sederhana menggunakan NLP berbasis aturan secara eksklusif tanpa ML. Meskipun ML mencakup teknik yang lebih luas seperti pembelajaran mendalam, transformator, penyematan kata, pohon keputusan, jaringan saraf tiruan, konvolusional, atau berulang, dan banyak lagi, Anda juga dapat menggunakan kombinasi keduanya teknik dalam NLP.

Bentuk penerapan pembelajaran mesin yang lebih maju dalam pemrosesan bahasa alami ada di model bahasa besar (LLM) seperti GPT-3, yang pasti pernah Anda temui. LLM adalah model pembelajaran mesin yang menggunakan berbagai teknik pemrosesan bahasa alami untuk memahami pola teks alami. Atribut yang menarik dari LLM adalah mereka menggunakan kalimat deskriptif untuk menghasilkan hasil yang spesifik, termasuk gambar, video, audio, dan teks.

Penerapan Pembelajaran Mesin

Seperti disebutkan sebelumnya, pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi.

• Visi komputer: Digunakan dalam deteksi kesalahan dan kendaraan otonom.
• Pengenalan gambar: Contohnya adalah ID Wajah Apple sistem pengenalan.
• Bioinformatika untuk menganalisis pola DNA.
• Diagnosa medis.
• Rekomendasi produk.
• Analisis prediktif.
• Segmentasi pasar, pengelompokan, dan analisis.

Itu hanya beberapa aplikasi umum untuk pembelajaran mesin, namun masih banyak lagi aplikasi lainnya dan akan lebih banyak lagi di masa mendatang.

Penerapan Pemrosesan Bahasa Alami

Meskipun pemrosesan bahasa alami (NLP) memiliki aplikasi spesifik, kasus penggunaan kehidupan nyata modern berkisar pada pembelajaran mesin.

• Penyelesaian kalimat.
• Asisten pintar seperti Alexa, Siri, dan Google Assistant.
• Chatbot berbasis NLP.
• Pemfilteran email dan deteksi spam.
• Terjemahan bahasa.
• Analisis sentimen dan klasifikasi teks.
• Peringkasan teks.
• Perbandingan teks: Anda dapat menemukannya di asisten tata bahasa seperti Grammarly dan skema penandaan teoretis yang didukung AI.
• Pengenalan entitas bernama untuk mengekstraksi informasi dari teks.

Mirip dengan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami memiliki banyak aplikasi saat ini, namun di masa depan, hal itu akan berkembang secara besar-besaran.

Pembelajaran Mesin dan Pemrosesan Bahasa Alami Saling Terkait

Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML) memiliki banyak kesamaan, dengan hanya sedikit perbedaan pada data yang diproses. Banyak orang yang salah mengira keduanya sama karena sebagian besar produk pembelajaran mesin yang kita lihat saat ini menggunakan model generatif. Hal ini sulit dilakukan tanpa masukan manusia melalui instruksi teks atau ucapan.