Różnica między głębokim uczeniem się a NLP

Głębokie uczenie się vs. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Głębokie uczenie się i NLP to jedne z najgorętszych modnych słów w okolicy dzisiaj. NLP, skrót od przetwarzania języka naturalnego, jest jedną z widocznych technologii epoki informacyjnej i podobnie jak większość wielkich pomysłów, koncepcje NLP zostały przyjęte przez wielu liderów w swoich dziedzinach. Jest to w zasadzie podffield sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcjami między językami komputerowymi i ludzkimi. Jest to rewolucyjne badanie procesu myśli ludzkiej. Mówiąc najprościej, NLP jest badaniem tego, co się dzieje, kiedy myślimy. NLP rozpoczął University of California w Santa Cruz na początku lat siedemdziesiątych, ale od tego czasu szybko się rozwinęła. Z drugiej strony głębokie uczenie się jest podzbiorem dziedziny uczenia maszynowego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe. Jest to technika uczenia maszynowego, która uczy komputerów do nauki poprzez naśladowanie ludzkiego mózgu.

Czym jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się zrewolucjonizowało wizję komputerową i przetwarzanie języka naturalnego, ale czym dokładnie jest głębokie uczenie się? Głębokie uczenie się to znacznie szersza koncepcja, która powoli zmieniła formy w ciągu ostatniej dekady. Głębokie uczenie się wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe, które mają naśladować proces uczenia się i myślenia ludzi. Chociaż prawdą jest, że ludzki mózg ma duży wpływ na głębokie uczenie się, nie należy go postrzegać jako próby symulacji mózgu. W rzeczywistości współczesne głębokie uczenie się czerpią inspirację z wielu dziedzin, zwłaszcza zastosowanych podstaw, takich jak algebra liniowa, prawdopodobieństwo, teoria informacji i optymalizacja numeryczna. Głębokie uczenie się obejmuje sieć, w której sztuczne neurony (zazwyczaj tysiące, miliony lub prawdopodobnie więcej) są ułożone co najmniej kilka warstw głębokości. Jedna definicja określa, że ​​głębokie uczenie się dotyczy sieci neuronowej z więcej niż dwiema warstwami.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego to zestaw metod udostępniania ludzkiego języka dla komputerów. NLP opiera się na teorii, że całe ludzkie myślenie występuje około pięciu zmysłów: obraz, dźwięk, uczucie, zapach i/lub smak. Jest to integralna część sztucznej inteligencji, która ma na celu modelowanie mechanizmów poznawczych leżących u podstaw zrozumienia i produkcji języków ludzkich. NLP bada stosowanie komputerów do przetwarzania lub rozumienia języków ludzkich w celu wykonywania przydatnych zadań. To podstawowy sposób komunikacji. W dzisiejszej erze cyfrowej mamy tendencję do naukowo rozumiemy języka, ponieważ staramy. Dlatego niezbędne stało się opracowanie mechanizmów, za pomocą których język może być karmiony obiektami nieożywionymi, takimi jak komputery. NLP pomaga w tym samym. Mówiąc prosto, NLP jest technologią, która pomaga komputerom w zrozumieniu ludzkiego języka.

Różnica między głębokim uczeniem się a NLP

Definicja

- Głębokie uczenie się jest podzbiorem dziedziny uczenia maszynowego opartego na sztucznych sieciach neuronowych, które uczy komputerów do nauki według przykładu. 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) jest zestawem metod uczynienia języka ludzkiego dostępnego dla komputerów. Bada stosowanie komputerów do przetwarzania lub rozumienia języków ludzkich w celu wykonywania przydatnych zadań. NLP to zdolność programu komputerowego do zrozumienia ludzkiego języka, gdy się mówi.

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 rosnącej złożoności. Jest to funkcja AI, która naśladuje proces uczenia się i myślenia człowieka w celu przetwarzania danych, które są zarówno nieustrukturyzowane, jak i nieoznaczone. NLP to związek między komputerami a językiem ludzkim. Bada stosowanie komputerów do przetwarzania lub rozumienia języków ludzkich w celu wykonywania przydatnych zadań. Chodzi o to, aby czytać, rozszyfrować i rozumieć ludzkie języki w sposób cenny.

Aplikacje

- NLP może być używany na wiele sposobów, jeśli chodzi o klasyfikację tekstu i kategoryzację. Klasyfikacja tekstu pomaga w wielu aplikacjach, takich jak filtrowanie informacji, wyszukiwanie stron internetowych, ocena czytelności i analiza sentymentów. Inne aplikacje obejmują tłumaczenie maszynowe, automatyczne podsumowanie, automatyczne rozpoznawanie mowy, chatboty, inteligencja rynkowa, obsługa klienta itp. Algorytmy głębokiego uczenia się są używane w usługach tłumaczenia języka Google, Alexa i samochodach samodzielnych. Inne obszary, które są mocno zależne od głębokiego uczenia się, to odkrywanie narkotyków, synteza głosu oraz identyfikacja twarzy i rozpoznawanie twarzy.

Głębokie uczenie się vs. NLP: wykres porównawczy

Podsumowanie głębokiego uczenia się vs. NLP

Głębokie uczenie się to zestaw metod opartych na sztucznych sieciach neuronowych, które przypominają ludzki mózg, które pozwalają komputerom uczyć się na podstawie danych bez nadzoru ludzkiego i interwencji. Ponadto metody te mogą dostosować się do zmieniających się środowisk i zapewnić ciągłe doskonalenie wyuczonych umiejętności. Przetwarzanie języka naturalnego jest jedną z najważniejszych technologii wieku informacyjnego i substancji sztucznej inteligencji, która dotyczy interakcji między językami komputerowymi i ludzkimi. NLP to zdolność programu komputerowego do zrozumienia ludzkiego języka, gdy się mówi.