Różnica między głębokim uczeniem się a NLP

Deep Learning vs. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Dogłębne uczenie się i NLP to jedne z najmodniejszych obecnie modnych słów. NLP, skrót od Natural Language Processing, jest jedną z wiodących technologii ery informacji i podobnie jak większość świetnych pomysłów, koncepcje NLP zostały przyjęte przez wielu liderów w swoich dziedzinach. Jest to w zasadzie podpola sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcjami między językiem komputerowym a ludzkim. To rewolucyjne badanie procesu ludzkiej myśli. Mówiąc najprościej, NLP jest badaniem tego, co się właściwie dzieje, kiedy myślimy. NLP zaczęło się na Uniwersytecie Kalifornijskim w Santa Cruz na początku lat siedemdziesiątych, ale od tego czasu szybko się rozwija. Głębokie uczenie się natomiast stanowi podzbiór dziedziny uczenia maszynowego opartego na sztucznych sieciach neuronowych. Jest to technika uczenia maszynowego, która uczy komputery uczenia się poprzez naśladowanie ludzkiego mózgu.

Co to jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się zrewolucjonizowało widzenie komputerowe i przetwarzanie języka naturalnego, ale czym właściwie jest głębokie uczenie się? Głębokie uczenie się jest znacznie szerszą koncepcją, która powoli zmieniała formy w ciągu ostatniej dekady. Głębokie uczenie się wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe, które mają naśladować ludzki proces uczenia się i myślenia. Chociaż prawdą jest, że głęboki proces uczenia się ma duży wpływ na ludzki mózg, nie należy go postrzegać jako próby symulowania mózgu. W rzeczywistości współczesne głębokie uczenie się czerpie inspirację z wielu dziedzin, zwłaszcza z zastosowanych podstaw matematycznych, takich jak algebra liniowa, prawdopodobieństwo, teoria informacji i optymalizacja numeryczna. Głębokie uczenie się obejmuje sieć, w której sztuczne neurony (zwykle tysiące, miliony lub prawdopodobnie więcej z nich) są ułożone w stos co najmniej kilka warstw głębokości. Jedna definicja określa, że ​​głębokie uczenie dotyczy sieci neuronowej z więcej niż dwiema warstwami.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego to zestaw metod udostępniania języka ludzkiego komputerom. NLP opiera się na teorii, że całe ludzkie myślenie odbywa się wokół pięciu zmysłów: obrazu, dźwięku, czucia, węchu i / lub smaku. Jest to integralna część sztucznej inteligencji, której celem jest modelowanie mechanizmów poznawczych leżących u podstaw rozumienia i produkcji języków ludzkich. NLP bada wykorzystanie komputerów do przetwarzania lub rozumienia języków ludzkich w celu wykonywania przydatnych zadań. To podstawowy środek komunikacji. W dzisiejszej erze cyfrowej mamy tendencję do naukowego rozumienia języka, ponieważ staramy się, aby obiekty nieożywione nas rozumiały. Dlatego niezbędne stało się opracowanie mechanizmów, dzięki którym język może być zasilany obiektami nieożywionymi, takimi jak komputery. NLP pomaga w tym samym. Mówiąc najprościej, NLP to technologia, która pomaga komputerom zrozumieć język ludzki.

Różnica między głębokim uczeniem się a NLP

Definicja

- Głębokie uczenie się jest podzbiorem dziedziny uczenia maszynowego opartego na sztucznych sieciach neuronowych, która uczy komputery uczenia się na przykładach. Jest to funkcja sztucznej inteligencji, która naśladuje ludzki mózg w przetwarzaniu danych i tworzeniu wzorców do podejmowania decyzji. Z drugiej strony przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to zestaw metod, dzięki którym język ludzki jest dostępny dla komputerów. Bada wykorzystanie komputerów do przetwarzania lub rozumienia języków ludzkich w celu wykonywania przydatnych zadań. NLP to zdolność programu komputerowego do rozumienia języka ludzkiego w mowie.

Funkcjonować

- Głębokie uczenie się stanowi potężne ramy dla nadzorowanego uczenia się. Dodając więcej warstw i więcej jednostek w warstwie, głęboka sieć może reprezentować funkcje o coraz większej złożoności. Jest to funkcja AI, która naśladuje ludzki proces uczenia się i myślenia w celu przetwarzania danych, które są zarówno nieustrukturyzowane, jak i nieoznaczone. NLP to związek między komputerem a ludzkim językiem. Bada wykorzystanie komputerów do przetwarzania lub rozumienia języków ludzkich w celu wykonywania przydatnych zadań. Chodzi o to, aby czytać, rozszyfrowywać i rozumieć ludzkie języki w sposób, który jest cenny.

Aplikacje

- NLP może być używany na wiele sposobów, jeśli chodzi o klasyfikację i kategoryzację tekstu. Klasyfikacja tekstu pomaga w wielu aplikacjach, takich jak filtrowanie informacji, wyszukiwanie w Internecie, ocena czytelności i analiza sentymentów. Inne aplikacje to tłumaczenie maszynowe, automatyczne podsumowywanie, automatyczne rozpoznawanie mowy, chatboty, inteligencja rynku, obsługa klienta itp. Algorytmy dogłębnej nauki są używane w usługach tłumaczeń języka Google, Alexa i samochodach z własnym samochodem. Inne obszary silnie uzależnione od głębokiego uczenia się to odkrywanie narkotyków, synteza głosu oraz identyfikacja i rozpoznawanie twarzy.

Deep Learning vs. NLP: Tabela porównawcza

Podsumowanie głębokiego uczenia się a NLP

Głębokie uczenie się to zestaw metod opartych na sztucznych sieciach neuronowych przypominających ludzki mózg, które pozwalają komputerom uczyć się z danych bez nadzoru i interwencji człowieka. Ponadto metody te mogą dostosować się do zmieniających się środowisk i zapewniać ciągłe doskonalenie wyuczonych umiejętności. Przetwarzanie języka naturalnego jest jedną z wiodących technologii ery informacji i podpole sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcjami między językiem komputerowym a ludzkim. NLP to zdolność programu komputerowego do rozumienia języka ludzkiego w mowie.