Machine learning en Natural Language Processing (NLP) vormen een belangrijk onderdeel van Artificial Intelligence. Het zijn twee aparte onderdelen die elk hun plaats hebben binnen de wereld van AI.
Maar wat is het verschil tussen Machine learning en NLP?
Er zit een groot verschil tussen beiden, maar tegelijkertijd vullen machine learning en NLP elkaar perfect aan. In dit artikel leggen we je uit wat machine learning en NLP zijn, en hoe ze elkaar versterken.
Inhoud
Wat is machine learning?
Machine learning is software die computers in staat stelt om zelflerend te zijn. Hierbij baseert de software zich op grote hoeveelheden data.
Traditionele software is juist vooraf ingesteld om de juiste actie te ondernemen voor elke situatie die zich voordoet. Hierdoor moet er veel code geschreven worden om software complexe taken uit te kunnen laten voeren.
Bij Machine learning is het dus andersom. De software gebruikt de data om de situatie te interpreteren en neemt vervolgens een beslissing. Hierna analyseert het de uitkomst om te kijken of de beslissing klopt. Dit neemt het weer mee in toekomstige beslissingen.
De software laat de computer dus eigenlijk functioneren als een mens, zonder dat daarvoor vooraf heel veel complexe code voor geschreven hoeft te worden.
Wat is NLP (Natural Language Processing)?
NLP staat voor Natural Language Processing. Dit houdt in dat algoritmes in staat zijn om menselijke teksten te interpreteren en begrijpen. Ook kan een NLP antwoorden genereren in menselijk taal. Hiervoor moet het algoritmes alles wel in tekstvorm aangeleverd krijgen.
NLP modellen kunnen op 2 manier getraind worden: supervised en unsupervised.
Bij een supervised NLP model wordt het model verteld waar het naar moet zoeken in een tekst. Ook wordt er aan het model verteld hoe bepaalde tekst geïnterpreteerd moet worden. Er wordt dus eigenlijk een soort statistisch model gebouwd. Deze vorm van NLP wordt bijvoorbeeld gebruikt voor reviews analyseren of sentiment analyse.
Bij een unsupervised NLP model wordt er niet vooraf verteld aan het model hoe het data moet interpreteren en analyseren. Het model gaat dan zelf woorden of data clusteren en bepalen wat het meest belangrijk is. Een goed voorbeeld hiervan zijn zoekmachines of AI chatbots in klantenservice. Een zoekmachine leert zichzelf welke termen met elkaar verbonden zijn en toont zo ook resultaten die gericht zijn op gerelateerde zoekwoorden.
Hoe werken machine learning en NLP samen?
Machine learning en NLP samen zorgen er voor dat een AI model in staat is om zelf de juiste beslissingen te nemen op basis van menselijke input. De output is vervolgens ook in menselijke taal. Hierdoor zorgt de combinatie van machine learning en NLP voor modellen die voelen alsof je tegen een mens praat.
Door software te trainen met grote hoeveelheden data, kunnen we het model leren wat voor antwoorden het moet geven in bepaalde situaties. Hierbij is het natuurlijk van belang dat we veel en de juiste data geven aan het model.
Door dit te combineren met NLP, kunnen we ervoor zorgen dat we niet alleen de juiste uitkomst krijgen, maar dat deze ook gegenereerd wordt in menselijke taal. Hierdoor kan een AI model echt als assistent functioneren.
Bovendien kan de combinatie van machine learning en NLP ervoor zorgen dat we menselijke teksten als data kunnen gebruiken. Hierdoor hoeven we niet langer eerst teksten om te zetten naar bruikbare data voor een computer.