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人工智能這個詞經常交替使用複雜的條款,如機器學習,自然語言處理(NLP)和深度學習,都是分析複雜交織在一起的。
然而,其中一個熱門的辯論是自然語言處理之間的差異,和機器學習。這篇文章將解釋兩個關鍵子域的人工智能機器學習與nlp和為什麼你應該學習。
解釋機器學習
機器學習是一種數據分析技術,自動分析模型的創建。它是基於這樣一種觀念,係統可以從數據中學習,識別模式和決策而無需人工幹預。它是人工智能的一個分支,已成為近年來最受歡迎的一個行業。
例如,Netflix的推薦係統是由機器學習,一個算法以其力量,和準確性。
Netflix使得人們基於super-personalized推薦其他類似用戶喜歡通過分析所有的查看數據。
在當今高度競爭的市場,利用人工智能和有效的個性化分析每一個可用的客戶交互和接觸點開發更清楚的認識到客戶決策的動機是什麼,和行為是至關重要的。
通過利用數據更好地分析和預測消費者行為,人工智能還可以提供企業及其分支機構有價值的見解,潛在客戶想要閱讀的內容。包含在這個內容的鏈接,和知識如何促進聯盟營銷鏈接增加了買方購買的可能性。
解釋NLP
自然語言處理(NLP)是人工智能,讓機器理解和解釋人類語言而不是讀它。機器可以使用NLP理解口頭或書麵文本和執行語音識別、情緒分析,自動文本摘要任務。
一個很好的例子是Alexa。當你問Alexa的一個問題,她用自然語言處理理解你在說什麼。然後她再次使用它當製定響應,人類可以理解。
讓我們想象一個虛構的電子商務服裝公司,允許客戶訪問在線虛擬店麵在自己舒適的家裏,見到朋友,一起購物。
NLP將這些交互提高到一個新的水平,產生音頻響應,完成語言的細微差別聲音調製。它甚至可以響應自動翻譯成多種語言達到一個更大的觀眾。這些可能是有用的,如果你運行一個全球業務(或電子商務品牌)。
然而,NLP和虛擬現實可能不適合每一個電子商務業務,如果你考慮使用他們,值得來讓自己熟悉使用虛擬現實電子商務轉化率的最佳實踐。
7自然語言處理和機器學習之間的區別
機器學習 |
NLP |
機器學習是人工智能的一個子集,它允許一台機器學習從過去的數據不需要顯式地編程。 |
NLP是人工智能的一個子集,但它需要有效利用機器學習。 |
機器學習的目的是發現數據中的模式,然後根據這些模式做出預測,這往往是複雜的,為了回答業務問題,檢測和分析趨勢,幫助解決問題。 |
NLP的目標是讓計算機理解文字/語言以同樣的方式,人類做的。 一旦完成,計算機係統將能夠理解、推斷,總而言之,翻譯,並生成準確,自然人類的文字,和語言。 |
機器學習的主要應用包括在線推薦係統,Google搜索算法,Facebook汽車朋友標簽建議,等等。 |
NLP是語音識別的主要應用,情緒分析,翻譯,聊天機器人,市場情報,自動語法檢查,等等。 |
機器學習有兩種技術: 監督式學習:這涉及到對已知的輸入和輸出數據訓練模型來預測未來輸出。 無監督學習:這涉及到發現隱藏的模式或輸入數據的內在結構。 |
NLP雇傭了兩種技術: 語法分析:包括分析一係列在自然語言符號,計算機語言,或數據結構,遵循正式的語法規則。 語義分析:檢查是否生成解析樹是編程語言的規則。 |
機器學習是主要關心的準確性和模式識別。 |
NLP是關心人機語言交互,特別是如何通過計算機編程的過程,並分析大量自然語言數據。 |
機器學習需要大量數據充分捕捉之間可能存在的關係之間的輸入特性以及輸入功能,和輸出特性。 |
NLP需要機器學習提供準確的反應,和自動化的一些流程。 |
機器學習算法必須被監控,並定期維護,以保持它的運行。 |
因為係統是專為一個特定的任務,它不能適應新的領域和問題由於有限的功能,它不是完全可靠的。 |
用例NLP
語法檢查器
NLP的語法檢查是一個流行的應用。語法檢查器在輸入文本檢測並糾正語法錯誤。
雖然我們仍然可以手動檢查錯誤,語法檢查器將準確、快速識別重要的語法錯誤和拚寫錯誤,以及提供適當建議糾正這些錯誤。
這是特別有用如果你運行一個博客或社交媒體賬戶,作為文章的語法和語言錯誤可以關閉你的讀者。在專業賬戶,它讓你看上去不那麼稱職,然而,在個人賬戶,它會有一個消極的經驗你的讀者,即使他們選擇忽略錯誤。
在任何情況下,如果你正在尋找方法來自動化你的博客內容或社交媒體的一些帖子,值得讓自己熟悉人工智能的社交媒體因為它可以幫助你獲得令人難以置信的結果。
情緒分析
情緒分析涉及識別積極或消極情緒在一個句子,判斷客戶審查的情緒,情緒通過書麵文本或語音分析和其他類似的任務。
公司可以洞察顧客如何看待品牌或產品通過分析社交媒體文章、產品評論、在線調查。
你可以,例如,分析調查結果從一個剛剛結束會議Shopify替代品檢測陽性或諷刺的評論觀眾。
這是識別信息等單位名稱的過程中,組織,地點,和數值表達式,如日期,時間,金錢,從非結構化文本等等。
理解和分析客戶的需求和行為是至關重要的電子商務企業。使用自然語言處理,機器可以理解的短語和單詞用戶搜索產品時使用。這允許用戶使用搜索引擎來定製他們的搜索在使用這個係統。
顧客網上購物,因為他們想要得到更好的購物體驗。改進的優先級將產品發現(包括搜索和分類瀏覽),因為它可以幫助客戶尋找產品。然而,通常很難打動客戶。即使搜索查詢是不特定的,大多數顧客期望搜索係統識別他們的意圖。
用例機器學習
實時聊天機器人
聊天機器人的第一個形式的自動化,允許人們基於人類與機器可以執行操作請求或要求。
然而,AI-powered聊天機器人現在設計用於處理更複雜的要求,使對話的經曆更直觀。
例如,想象一個啟動試圖出售下屬跟蹤軟件小型企業。聊天機器人可以協助收集客戶數據,確定接下來的步驟。這些聊天機器人還可以安排會議與適當的專家,和建議的解決方案就像真正的人類。
欺詐檢測
機器學習的能力來理解這些模式以外的模式和檢測異常,使其成為一個有價值的工具,用於檢測欺詐活動。
它可以用來了解某一特定客戶的典型行為,比如何時何地他們使用信用卡。
機器學習可以使用這些信息和其他數據集來確定哪些事務是在正常範圍內準確、合理。他們還可以確定哪些事務是預期以外的規範和因此可能fraudulent-in毫秒。
預測行為
企業所使用的機器學習模型可以根據曆史數據預測客戶行為。公司社交媒體搜索人們談論的是什麼,然後確定這些尋找一個特定的產品或服務。
讓我們想象一個營銷人員誰想寫一篇博客文章中但不確定是否創建病毒SaaS產品增長或寫平均聯盟傭金率。
人工智能可以幫助營銷人員與幾次點擊生成成百上千的關鍵詞。這允許營銷者屏幕想法觀眾最感興趣的是,優先考慮的內容,想象內部鏈接搜索引擎優化的好處的機會。
理解的自然語言處理和機器學習(我應該學習哪些?)
最初,有一些重疊之間的自然語言處理和機器學習,機器學習是常用的如NLP任務的工具。
所以,我們可以說,NLP是機器學習的一個子集,使計算機能夠理解、分析和生成人類語言。如果你有大量的書麵數據和想獲得一些見解,你應該學習,並使用NLP。
然而,機器學習不需要學習NLP因為有其他你需要的東西,比如尼珥(命名實體識別器),POS標記(一個詞類薄鐵片可以識別名詞、動詞,和其他詞類標記文本)。然而,為了有效地使用NLP,你需要機器學習。
機器學習是絕對值得學習,越來越多的在線業務將它納入他們的操作,更成熟的領導方式。
例如,機器學習幫助軟件開發人員在預測軟件發布是否包含數量大或小的錯誤。這可以極大地幫助發布經理更好的規劃他們的軟件發布周期基於可用的資源。伟德bv885
最重要的是,要記住,這些新技術是我們生活的一部分,在這裏留下來。
,如果你是一個營銷人員希望學習人工智能的但不知道從哪裏開始,這一點人工智能在營銷終極初學者的指南教育可以顯著加速你的AI。在現在的競爭,學習時玩得開心!
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