Keunikan NLP Machine Learning Dibandingkan Cabang Lain

Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari machine learning yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Dibandingkan dengan jenis machine learning lainnya, NLP memiliki beberapa keunikan yang menjadikannya menarik, terutama dalam hal pengolahan data berbasis teks dan bahasa alami. Berikut adalah beberapa poin keunikan NLP machine learning dibandingkan dengan machine learning lain. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Berbasis Bahasa Alami

Keunikan utama NLP adalah fokusnya pada pemahaman dan pemrosesan bahasa alami, seperti teks atau ucapan. Model NLP dirancang untuk mengerti struktur dan makna kata-kata dalam suatu bahasa, yang melibatkan pengenalan konteks, sinonim, ambiguitas, serta nuansa emosional dari sebuah teks. Sementara machine learning lain sering berfokus pada data numerik atau citra, NLP bekerja dengan data yang lebih kompleks dan abstrak.

Contoh: Algoritma NLP digunakan dalam aplikasi seperti Google Translate atau asisten virtual seperti Siri dan Alexa, yang memungkinkan pemahaman konteks bahasa secara real-time.

Sumber Gambar: Voicebot.ai

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Tugas Kompleks yang Spesifik

Beberapa tugas dalam NLP sangat spesifik dan berbeda dari machine learning lainnya, seperti named entity recognition (NER), part-of-speech tagging, sentiment analysis, machine translation, dan question answering. Setiap tugas ini memerlukan pendekatan yang unik dan metode evaluasi yang berbeda pula. Sebaliknya, banyak tugas machine learning umum seperti klasifikasi dan regresi dapat diterapkan pada berbagai domain dengan sedikit modifikasi.

3. Penggunaan Model Transformer

Model transformer seperti BERT, GPT, dan T5 adalah inovasi signifikan dalam NLP yang memungkinkan pemahaman konteks kata secara lebih baik. Transformer menggunakan mekanisme self-attention yang memungkinkan model memperhatikan semua kata dalam kalimat pada saat yang sama, sehingga bisa menangkap konteks secara penuh. Ini berbeda dengan model machine learning lain yang cenderung linear dalam memproses data dan tidak menggunakan perhatian kontekstual yang sekompleks ini.

Contoh: GPT (Generative Pretrained Transformer) digunakan untuk menghasilkan teks yang sangat realistis, sementara model machine learning lainnya mungkin lebih terbatas pada tugas klasifikasi atau prediksi numerik.

4. Pre-Processing yang Rumit

Data teks yang digunakan dalam NLP memerlukan langkah-langkah pre-processing yang lebih rumit dibandingkan dengan machine learning berbasis data numerik atau citra. Proses seperti tokenisasi (memisahkan teks menjadi unit-unit kata), stemming (mengubah kata ke bentuk dasarnya), lemmatization, serta stop-word removal adalah beberapa contoh langkah pre-processing yang khas dalam NLP.

Sebaliknya, machine learning lain pada umumnya bekerja dengan data yang lebih terstruktur sehingga memerlukan sedikit langkah pre-processing.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

5. Pengolahan Multibahasa

Keunikan lain dari NLP adalah kemampuannya dalam menangani berbagai bahasa dan dialek. Sementara model machine learning tradisional sering kali dibuat untuk satu jenis dataset tertentu, model NLP dapat dilatih untuk bekerja pada berbagai bahasa dan beradaptasi dengan aturan gramatikal yang berbeda.

Contoh: BERT Multilingual adalah salah satu model yang dilatih untuk memahami beberapa bahasa sekaligus, memungkinkan penggunaannya di berbagai negara dengan bahasa yang berbeda.

Sumber Gambar: ResearchGate

NLP memiliki keunikan yang membedakannya dari machine learning lain, terutama karena fokusnya pada pemrosesan bahasa alami. Tantangan yang dihadapi, seperti pemahaman konteks, polisemik, dan pengolahan bahasa multibahasa, menjadikan NLP sebagai salah satu cabang machine learning yang paling dinamis dan terus berkembang.

Terobosan dalam model transformer dan word embedding telah membuat NLP semakin efektif dan membuka berbagai kemungkinan baru dalam interaksi antara manusia dan mesin.

Ingin tahu lebih lanjut tentang NLP? Yuk kuasai dan pelajari Machine Learning bareng-bareng bersama DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis: Reyvan Maulid