هوش مصنوعی (AI) زمینه یادگیری ماشینی را به وجود آورده و در دل آن، کاربرد عملی پردازش زبان طبیعی (NLP) شکل گرفته است. با این پیشرفت، گاهی اوقات تشخیص تفاوت بین این فناوری‌ها، عملکرد آن‌ها و نحوه تعاملشان برای ایجاد برنامه‌های هوشمند و منسجم که می‌توانند با انسان‌ها تعامل کنند، دشوار است.

بر اساس گزارش Currents 2025 از DigitalOcean ، 79 درصد از پاسخ‌دهندگان در حال حاضر به نوعی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این یعنی شما در زندگی روزمره خود با یادگیری ماشینی و NLP مواجه هستید، چه زمانی که از نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنید و چه زمانی که مدل‌ها را آموزش می‌دهید یا الگوریتم‌ها را برای ایجاد چت‌بات‌ها، نرم‌افزارهای بررسی کد یا سایر ابزارهای هوش مصنوعی بهینه‌سازی می‌کنید.

بیایید یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی را بررسی کنیم، ویژگی‌های اصلی، موارد استفاده و نحوه همکاری این فناوری‌ها را توضیح دهیم.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌های کامپیوتری را برای پردازش و استفاده مؤثر از داده‌ها آموزش می‌دهد. این فناوری از الگوریتم‌هایی برای تشخیص و یادگیری الگوها در مجموعه‌های داده استفاده می‌کند و برای اتوماسیون سیستم‌های کامپیوتری، برچسب‌گذاری داده‌ها، جمع‌آوری داده‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ، سیستم‌های طبقه‌بندی/توصیه صوتی و غیره به کار می‌رود.

یادگیری ماشینی با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود. این مجموعه‌های داده اغلب بسیار بزرگ هستند و از منابع مختلفی مانند تعاملات مشتریان، خوانش‌های حسگر، تراکنش‌های سرور، دستورات خاص یا تراکنش‌های ابری جمع‌آوری می‌شوند. پس از جمع‌آوری داده‌ها، مرحله پیش‌پردازش آغاز می‌شود. برای پاک‌سازی مؤثر داده‌ها، باید ورودی‌های تکراری حذف شوند، فرمت‌های داده‌های عددی استاندارد شوند، مقادیر گمشده پر شوند و مقادیر غیرعددی به فرمتی قابل‌خواندن برای ماشین تبدیل شوند.

با داشتن داده‌های پاک‌سازی‌شده، فرآیند انتخاب و آموزش مدل آغاز می‌شود. این مرحله نیازمند انتخاب نوع خاصی از الگوریتم یادگیری ماشینی، وارد کردن داده‌های انتخاب‌شده و کالیبره کردن داده‌ها برای حل مسئله موردنظر یا تشخیص الگوها در مجموعه داده است. در طول این فرآیند، بازخورد ارائه می‌شود و پارامترها تنظیم می‌شوند تا دقیق‌ترین خروجی‌ها تولید شوند.

پس از دوره آموزش اولیه، مرحله آزمایش و ارزیابی آغاز می‌شود. این مرحله ممکن است شامل معرفی مجموعه داده جدیدی باشد که مدل قبلاً ندیده است تا عملکرد آن در مواجهه با اطلاعات جدید ارزیابی شود. سپس می‌توانید بررسی کنید که آیا مدل یادگیری ماشینی مناسب است یا نیاز به آموزش بیشتری دارد و فرآیند را دوباره آغاز کنید.

موارد استفاده از یادگیری ماشینی شامل:

• تحلیل و تشخیص تصویر: یادگیری ماشینی می‌تواند تصاویر را برای شناسایی الگوها یا جمع‌آوری اطلاعات خاص تحلیل کند، مانند تحلیل تصاویر پزشکی، تشخیص چهره یا الگوهای ترافیکی.
• نگهداری پیش‌بینانه: در مورد سخت‌افزار، داده‌های حسگر می‌توانند با الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای جمع‌آوری داده‌های سلامت ماشین همکاری کنند و در صورت نیاز به نگهداری یا تعویض، به‌روزرسانی‌هایی ارسال کنند.
• تشخیص تهدید: الگوریتم‌های تشخیص می‌توانند آسیب‌پذیری‌ها را در سیستم‌های زیرساختی شناسایی کرده و هشدارها را از طریق جریان‌های کاری لازم هدایت کنند. این می‌تواند به تشخیص فوری تهدید کمک کند، اما گاهی باعث خستگی از هشدارها یا نتایج مثبت کاذب می‌شود.

انواع یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی نیازمند آموزش الگوریتمی برای کشف مؤثر الگوها و تولید خروجی‌های قابل‌خواندن است. چهار نوع اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی عبارت‌اند از: یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه‌نظارت‌شده و یادگیری تقویتی.

• یادگیری نظارت‌شده: داده‌های آموزشی به‌عنوان خروجی “درست” یا “نادرست” برچسب‌گذاری می‌شوند تا الگوریتم بتواند بر اساس داده‌های ورودی، خروجی‌های قابل‌قبول را یاد بگیرد. مثال‌ها شامل رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم، شبکه‌های عصبی، جنگل‌های تصادفی و ماشین‌های بردار پشتیبان هستند.
• یادگیری بدون نظارت: الگوریتم بدون هیچ ورودی یا برچسب‌گذاری خارجی، الگوهای مخفی را در داده‌ها پیدا می‌کند. مثال‌ها شامل خوشه‌بندی K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، خودکارکدرها و تحلیل مؤلفه‌های اصلی هستند.
• یادگیری نیمه‌نظارت‌شده: مجموعه داده شامل ترکیبی از ورودی‌های برچسب‌گذاری‌شده و بدون برچسب است. مثال‌ها شامل طبقه‌بندی تصویر، طبقه‌بندی متن و تشخیص ناهنجاری هستند.
• یادگیری تقویتی: یک عامل هوش مصنوعی از طریق رفتارهای مکرر در محیط مشخص، رفتار بهینه را کشف می‌کند. این شامل یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل، یادگیری تقویتی عمیق، یادگیری تقویتی چندعاملی، یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی و روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست است.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها کمک می‌کند تا زبان انسانی را پردازش، تحلیل و تولید کنند. این فناوری از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تحلیل و پردازش متن و زبان گفتاری استفاده می‌کند و برای کاربردهایی مانند طبقه‌بندی متن، تحلیل معنایی، مدل‌سازی زبانی بزرگ و ترجمه مناسب است.

پردازش زبان طبیعی از یادگیری ماشینی و زبان‌شناسی محاسباتی برای بهبود درک سیستم از گفتار طبیعی و سازگاری با تغییرات یا نیازها در طول زمان استفاده می‌کند.

مدل‌های زبانی ساده ممکن است بتوانند کلمات و عبارات خاصی را در مجموعه داده به‌تنهایی شناسایی کنند، اما الگوریتم‌های یادگیری ماشینی قدرتمندتر می‌توانند پیچیدگی‌های زبان انسانی را بهتر درک کرده و خروجی‌های پیچیده‌تری تولید کنند.

پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی مشابه یادگیری ماشینی است و نیازمند جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها و آموزش مدل است. بااین‌حال، مرحله پیش‌پردازش از تکنیک‌هایی مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، لماتیزاسیون و حذف کلمات توقف استفاده می‌کند تا داده‌ها برای آموزش مفید باشند.

موارد استفاده از پردازش زبان طبیعی شامل:

• مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)این نوع مدل NLP برای درک و تولید زبان انسانی در سطح پیشرفته‌تر از مدل‌های کوچکتر طراحی شده است. LLMs می‌توانند برای پاسخ به پایگاه دانش، تولید کد، کپی‌رایتینگ و تولید و طبقه‌بندی متن استفاده شوند.
• ترجمه زبان: ترجمه ماشینی (NLP) می‌تواند مقادیر زیادی متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند و به طبقه‌بندی و شناسایی زبان کمک کند.
• متن پیش‌بینانه: که قبلاً به‌عنوان تولید زبان طبیعی (NLG) شناخته می‌شد، این مورد استفاده متن پیش‌بینانه را برای هر نوع فرمت نوشتاری مانند ایمیل‌ها، اسناد، پیام‌ها یا پست‌های شبکه‌های اجتماعی فراهم می‌کند. همچنین می‌تواند با گذشت زمان ترجیحات شما برای عبارات یا کلمات خاص را یاد بگیرد تا با سبک نوشتاری شما سازگار شود.

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی

تکنیک‌های متعددی برای جمع‌آوری اطلاعات و تجزیه زبان در NLP استفاده می‌شوند، از جمله:

• توکن‌سازی: این تکنیک متن را در مجموعه داده به بخش‌های قابل‌خواندن برای ماشین تجزیه می‌کند تا الگوریتم بتواند بدون از دست دادن زمینه، الگوها را شناسایی کند. NLP می‌تواند از توکن‌سازی کلمه‌ای، کاراکتری یا زیرکلمه‌ای استفاده کند. برای مثال، عبارت “DigitalOcean مقیاس‌پذیر است” ممکن است به [“Digital”, “Ocean”, “is”, “scalable”] یا [“DigitalOcean”, “is scalable”] تجزیه شود تا الگوها یا زمینه جمع‌آوری شود.
• تحلیل احساسات: این تکنیک متن را تحلیل می‌کند تا مشخص کند که لحن آن مثبت، منفی یا خنثی است. داده‌ها از طریق توکن‌سازی، لماتیزاسیون و حذف کلمات پرکننده پیش‌پردازش می‌شوند. سپس الگوریتم از کلمات کلیدی برای سنجش احساسات استفاده می‌کند و بازخوردی درباره احساسات درک‌شده در متن ارائه می‌دهد. به‌عنوان مثال، جمله “توسعه‌دهندگان می‌توانند از ماشین‌های مجازی لینوکس به‌عنوان گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه استفاده کنند” ممکن است به‌عنوان “توسعه‌دهندگان (موجودیت) لینوکس (موجودیت) ماشین‌های مجازی (موجودیت) مقرون‌به‌صرفه” (مثبت) طبقه‌بندی شود.
• تشخیص موجودیت نام‌دار: که به‌عنوان استخراج موجودیت، تکه‌سازی یا شناسایی نیز شناخته می‌شود، این تکنیک شامل شناسایی عناصر خاصی توسط الگوریتم NLP است. این عناصر می‌توانند نام‌ها، مکان‌ها، محصولات، تم‌ها، مقادیر پولی یا موضوعات باشند. الگوریتم می‌تواند از یادگیری ماشینی نظارت‌شده، سیستم‌های مبتنی بر قوانین، سیستم‌های مبتنی بر دیکشنری یا سیستم‌های یادگیری عمیق برای استخراج اطلاعات استفاده کند. یک مورد استفاده می‌تواند جستجوی “DigitalOcean”، “Droplets” و “50%” در یک متن بزرگ باشد.

NLP همچنین به یادگیری ماشینی نظارت‌شده و بدون نظارت وابسته است تا پایگاه دانش خود را بهبود بخشد و دقت را افزایش دهد. بدون مجموعه داده‌ها یا آموزش الگوریتمی، NLP نمی‌تواند به‌طور مؤثر عمل کند. این فرآیند شامل پردازش داده‌ها، وارد کردن مجموعه داده برچسب‌گذاری‌شده یا بدون برچسب به مدل NLP، ارزیابی عملکرد و سپس بهینه‌سازی بیشتر مدل است.

یادگیری ماشینی در مقابل پردازش زبان طبیعی

بزرگ‌ترین وجه اشتراک یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی این است که هر دو زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند. NLP از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای انجام کاربردها و وظایف پیچیده‌تر استفاده می‌کند. بااین‌حال، این دو فناوری از نظر عملکرد اصلی، انواع داده‌ها، موارد استفاده، انواع الگوریتم‌ها و پیچیدگی محاسباتی تفاوت‌هایی دارند.

یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی از مجموعه داده‌های مشخص و شناسایی الگوها طراحی شده است. از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار همراه با الگوریتم‌های خوشه‌بندی، طبقه‌بندی یا رگرسیون برای تحلیل و بهینه‌سازی استفاده می‌کند. پیچیدگی این مدل‌ها با اندازه مجموعه داده و نوع داده (مانند تصاویر در مقابل اعداد) افزایش می‌یابد. یادگیری ماشینی در بسیاری از صنایع قابل‌استفاده است و پیشرفت‌هایی برای موارد استفاده متنوعی دارد.

از آنجا که NLP یک مورد استفاده از یادگیری ماشینی است، دامنه و نیازهای آن محدودتر است. این فناوری عمدتاً برای برنامه‌ها و موارد استفاده مبتنی بر زبان استفاده می‌شود تا بتوانید از طریق زبان مبتنی بر متن با کامپیوترها تعامل کنید. NLP به ورودی‌های متن و گفتار وابسته است تا تشخیص احساسات، تحلیل معنایی و الگوریتم‌های تجزیه را اجرا کند. به دلیل تنوع زبان انسانی، مدل‌های NLP معمولاً بسیار پیچیده و از نظر محاسباتی سنگین هستند و تفسیر آن‌ها می‌تواند دشوار باشد. جدیدترین پیشرفت‌ها در NLP بر روی هوش مصنوعی مکالمه‌ای متمرکز شده است.

ویژگی	یادگیری ماشینی	پردازش زبان طبیعی
تعریف	مدل‌هایی که از داده‌ها یاد می‌گیرند تا پیش‌بینی کنند	سیستم‌هایی که زبان را درک و تولید می‌کنند
عملکرد اصلی	بهینه‌سازی، پیش‌بینی و شناسایی الگو	درک و تعامل زبانی
انواع داده ورودی	بدون ساختار و ساختاریافته	عمدتاً بدون ساختار، متن و گفتار
انواع الگوریتم	خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون	تشخیص احساسات، تحلیل معنایی و تجزیه
موارد استفاده	پیش‌بینی‌ها، توصیه‌ها و تشخیص تصویر	ترجمه زبان، چت‌بات‌ها و تحلیل احساسات
پیچیدگی محاسباتی	وابسته به داده و مدل	با مقیاس تحلیل متن یا گفتار افزایش می‌یابد
قابلیت تفسیر مدل	بسته به الگوریتم متفاوت است	به دلیل زمینه زبانی پیچیده است
نیاز به مهندسی ویژگی	برای اکثر کاربردها مهم است	همراه با پیش‌پردازش زبانی

در اینجا نحوه همپوشانی یادگیری ماشین در مقابل پردازش زبان طبیعی در رابطه با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق نشان داده شده است:

چگونه یادگیری ماشینی و NLP در برنامه‌های هوش مصنوعی با هم کار می‌کنند

یادگیری ماشینی و NLP اغلب در برنامه‌های تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی با هم استفاده می‌شوند. مجموعه داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند درک پایه‌ای از زبان فراهم کنند و الگوهای گفتاری یا کلمات را تشخیص دهند. سپس NLP می‌تواند از تحلیل احساسات، توکن‌سازی یا تشخیص موجودیت نام‌دار برای یادگیری بیشتر درباره متن استفاده کند.

این دو فناوری با هم می‌توانند از برنامه‌هایی مانند موارد زیر پشتیبانی کنند:

• چت‌بات‌ها:
  چت‌بات‌ها که در ابتدا برای پاسخ به سؤالات ساده و یک‌باره طراحی شده بودند، با گذشت زمان تکامل یافته‌اند و اکنون می‌توانند مکالمات عمیق‌تری را پشتیبانی کنند. پردازش زبان طبیعی اکنون به چت‌بات‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا ماهیت درخواست و لحن سؤال را تحلیل و تعیین کنند و سپس درخواست را به یک پرس‌وجوی قابل‌خواندن برای ماشین تبدیل کنند. پس از دریافت این پرس‌وجو، سیستم می‌تواند جریان کاری مناسب را دنبال کند تا به درخواست اولیه پاسخ دهد. یادگیری ماشینی از NLP پشتیبانی می‌کند و با گذشت زمان یاد می‌گیرد که کدام پرس‌وجوها محبوب‌تر هستند و چگونه پاسخ درست یا مفیدتری ارائه دهد.
• بررسی کد:

می‌توانید از ابزارهای یادگیری ماشینی و NLP برای بررسی کد از نظر عملکرد، کیفیت و سبک استفاده کنید. این ابزارها می‌توانند پیشنهادات یا اصلاحات خودکار ارائه دهند و زمان صرف‌شده برای بررسی و به‌روزرسانی دستی کد را کاهش دهند. مدل‌های یادگیری ماشینی از طریق تحلیل کد ایستا، تحلیل کد پویا و سیستم‌های مبتنی بر قوانین، ناسازگاری‌ها و آسیب‌پذیری‌ها را در پایگاه‌های کد شناسایی می‌کنند. مدل‌های NLP می‌توانند سینتکس و ساختار کد را بررسی کنند و خطاهایی را که ممکن است بر عملکرد کد تأثیر بگذارند یا پس از استقرار کد مشکلاتی ایجاد کنند، تشخیص دهند.

چالش‌های رایج یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی

با وجود تمام کاربردهای جذاب یادگیری ماشینی و NLP، همچنان چالش‌هایی وجود دارد. دو چالش اصلی که اغلب مطرح می‌شوند، توضیح‌پذیری و مقیاس‌پذیری هستند.

• توضیح‌پذیری:
  در یادگیری ماشینی، اگرچه الگوریتم‌ها می‌توانند اطلاعات مفیدی تولید کنند و الگوهای کلیدی را شناسایی کنند، کد ممکن است با گذشت زمان بدون ورودی دستی تغییر کند و اغلب بدون توضیح انجام شود. این امر ردیابی تغییرات کد و گاهی درک خروجی‌ها را دشوار می‌کند. در مورد NLP، توضیح‌پذیری می‌تواند به دلیل nuances زبانی و زمینه‌ای دشوار باشد و درک برخی انتخاب‌ها یا تصمیمات مدل را سخت‌تر کند. شما و تیمتان ممکن است نیاز به تخصص حرفه‌ای یا پیاده‌سازی ابزارهای خاص برای افزایش توضیح‌پذیری و درک مؤثر روابط بین داده‌های ورودی و خروجی آن داشته باشید.
• مقیاس‌پذیری:
  هر دو یادگیری ماشینی و NLP برای آموزش و عملکرد مناسب به حجم زیادی از داده‌ها در مقیاس نیاز دارند. این موضوع مشکلاتی در زمینه ذخیره حجم زیادی از داده‌ها، جمع‌آوری داده‌های متنوع، پردازش کارآمد داده‌ها و داشتن قدرت محاسباتی کافی برای تمام این عملکردها ایجاد می‌کند.
  علاوه بر این، در سطح خاصی از پیچیدگی، تیمتان ممکن است مجبور به بررسی تعادل بین پیچیدگی مدل و کارایی محاسباتی باشد. می‌توانید برخی از این چالش‌ها را با بهترین روش‌های مدیریت داده و انتخاب یک ارائه‌دهنده ابری که با چالش‌های مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی آشنا است، برطرف کنید.

پرسش‌های متداول درباره یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی

• تفاوت اصلی بین یادگیری ماشینی و NLP چیست؟

هر دو یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند. تفاوت اصلی در هدف اصلی آن‌هاست. یادگیری ماشینی بر شناسایی و تشخیص الگوها تمرکز دارد. پردازش زبان طبیعی به استانداردها و وظایف مرتبط با زبان نگاه می‌کند.

• یادگیری ماشینی چگونه به NLP کمک می‌کند؟

یادگیری ماشینی به پردازش زبان طبیعی کمک می‌کند تا الگوهای گفتار انسانی را شناسایی کند، سرنخ‌های زمینه‌ای را درک کند، زمینه را بفهمد، بخش‌های خاصی از گفتار و اجزای خاص متن یا ورودی‌های صوتی را تشخیص دهد.

• آیا NLP نوعی یادگیری ماشینی است؟

خیر، NLP نوعی یادگیری ماشینی نیست. این فناوری به یادگیری عمیق، زبان‌شناسی محاسباتی و یادگیری ماشینی برای تحلیل و پردازش زبان وابسته است.

• برخی از کاربردهای رایج NLP چیست؟

کاربردهای رایج NLP شامل چت‌بات‌ها، بررسی گرامر، تشخیص سرقت ادبی، ترجمه زبان، تحلیل و دسته‌بندی متن، تحلیل احساسات و تشخیص گفتار و صدا است.

• یادگیری عمیق و NLP چگونه با هم کار می‌کنند؟

مدل‌های یادگیری عمیق به NLP کمک می‌کنند تا الگوهای گفتاری را بر اساس ورودی‌های متنی بدون نیاز به برنامه‌نویسی خاص تشخیص دهد و دقت کلی وظایف را افزایش دهد. پیش از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، اکثر وظایف NLP به روش‌های مبتنی بر قوانین و تخصص انسانی برای طبقه‌بندی زبان وابسته بودند.

• آیا NLP می‌تواند بدون یادگیری ماشینی وجود داشته باشد؟

به‌طور کلی خیر. NLP به یادگیری ماشینی برای کمک به تحلیل زبان پیچیده وابسته است. اما NLP مبتنی بر قوانین (که از قوانین زبانی از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کند) به یادگیری ماشینی نیاز ندارد و می‌تواند به پیش‌پردازش داده‌های متنی کمک کند.