Különbség a mély tanulás és az NLP között

Deep Learning Vs. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)

A mély tanulás és az NLP a mai legforróbb szóbeszédek közül néhány. Az NLP, a rövid nyelv a természetes nyelv feldolgozása, az információs korszak egyik legfontosabb technológiája, és a legtöbb nagyszerű ötlethez hasonlóan az NLP fogalmát a területükön sok vezető átfogja. Alapvetően a mesterséges intelligencia almezeje, amely a számítógépes és az emberi nyelvek közötti kölcsönhatásokkal foglalkozik. Ez egy forradalmi tanulmány az emberi gondolkodás folyamatáról. Egyszerűen fogalmazva: az NLP azt vizsgálja, hogy mi történik valójában, amikor gondolkodunk. Az NLP az 1970-es évek elején indult a Santa Cruz-i kaliforniai egyetemen, ám azóta gyorsan növekedett. A mély tanulás viszont a mesterséges idegi hálókon alapuló gépi tanulás területének részhalmaza. Ez egy olyan gépi tanulás technikája, amely az emberi agy utánozása révén megtanítja a számítógépeket a tanulásra.

Mi az a mély tanulás??

A mély tanulás forradalmasította a számítógépes látást és a természetes nyelvfeldolgozást, de mi az a mély tanulás? A mély tanulás sokkal szélesebb körű koncepció, amelynek formái az elmúlt évtizedben lassan megváltoztak. A mély tanulás mesterséges ideghálózatokat használ, amelyek célja az emberi tanulási és gondolkodási folyamat utánozása. Noha igaz, hogy a mély tanulást az emberi agy nagymértékben befolyásolja, ezt nem szabad az agy szimulálására tett kísérletnek tekinteni. Valójában a modern mély tanulás sok területen inspirálja az inspirációt, különös tekintettel az alkalmazott matematikai alapokra, például a lineáris algebrára, a valószínűségre, az információelméletre és a numerikus optimalizálásra. A mély tanulás olyan hálózatot foglal magában, amelyben a mesterséges idegsejteket (általában ezer, millió vagy valószínűleg több) legalább több réteg mélyre rakják egymásra. Az egyik meghatározás meghatározza, hogy a mély tanulás egy kettőnél több réteggel rendelkező neurális hálózattal foglalkozik.

Mi a természetes nyelv feldolgozása??

A természetes nyelv feldolgozása olyan módszerkészlet, amely lehetővé teszi az emberi nyelv hozzáférését a számítógépek számára. Az NLP azon az elméletre épül, hogy az emberi gondolkodás öt érzék körül zajlik: kép, hang, érzés, szag és / vagy íz. A mesterséges intelligencia szerves része, amelynek célja az emberi nyelvek megértésének és előállításának alapjául szolgáló kognitív mechanizmusok modellezése. Az NLP megvizsgálja a számítógépek használatát emberi nyelvek feldolgozására vagy megértésére hasznos feladatok elvégzése céljából. Ez alapvető kommunikációs eszköz. A mai digitális korszakban hajlamosak vagyunk tudományosan megérteni a nyelvet, mert igyekszünk élettelen tárgyakat megérteni velünk. Ezért elengedhetetlenné vált olyan mechanizmusok kifejlesztése, amelyek révén a nyelv táplálható az élettelen tárgyakhoz, például a számítógépekhez. Az NLP ezzel is segít. Egyszerűen fogalmazva: az NLP olyan technológia, amely segíti a számítógépeket az emberi nyelv megértésében.

Különbség a mély tanulás és az NLP között

Meghatározás

- A mély tanulás a mesterséges idegi hálózatokon alapuló gépi tanulás egyik részhalmaza, amely példa alapján megtanítja a számítógépeket. A mesterséges intelligencia olyan funkciója, amely utánozza az emberi agyat az adatok feldolgozásában és a minták létrehozásában a döntéshozási célokra. A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) viszont egy olyan módszerkészlet, amely lehetővé teszi az emberi nyelv hozzáférését a számítógépek számára. Vizsgálja a számítógépek használatát az emberi nyelvek feldolgozására vagy megértésére hasznos feladatok elvégzése céljából. Az NLP egy számítógépes program azon képessége, hogy megértse az emberi nyelvet, amikor azt beszélik.

Funkció

- A mély tanulás hatékony keretet biztosít a felügyelt tanuláshoz. Ha több réteget és egységet hozzáad egy rétegbe, egy mély hálózat egyre növekvő bonyolultságú funkciókat képviselhet. Ez egy AI funkció, amely utánozza az emberi tanulási és gondolkodási folyamatot a strukturálatlan és címkézetlen adatok feldolgozásához. Az NLP a számítógépek és az emberi nyelv közötti kapcsolat. Vizsgálja a számítógépek használatát az emberi nyelvek feldolgozására vagy megértésére hasznos feladatok elvégzése céljából. Az ötlet az, hogy az emberi nyelveket olvassa el, megfejtse és megértse értékes módon.

Alkalmazások

- Az NLP többféle módon használható a szöveg osztályozásához és kategorizálásához. A szöveges osztályozás számos alkalmazásban segíti az információkat, például az információszűrést, az internetes keresést, az olvashatóságot és az érzelmi elemzést. Egyéb alkalmazások közé tartozik a gépi fordítás, az automatikus összesítés, az automatikus beszédfelismerés, a chatbotok, a piaci intelligencia, az ügyfélszolgálat stb. A mélytanulás-algoritmusokat a Google nyelvfordítási szolgáltatásaiban, az Alexa és az önjáró autók használják. A mély tanulástól nagymértékben függő területek a drogfedezés, a hang szintézise, ​​valamint az arc azonosítása és felismerése.

Mély tanulás vs. NLP: összehasonlító táblázat

A mély tanulás és az NLP összefoglalása

A mély tanulás olyan módszerkészlet, amely mesterséges idegi hálózatokon alapul, amelyek hasonlítanak az emberi agyra, és amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy adatokból tanuljanak, emberi felügyelet és beavatkozás nélkül. Ezenkívül ezek a módszerek alkalmazkodni tudnak a változó környezethez, és folyamatosan javíthatják a megtanult képességeket. A természetes nyelv feldolgozása az információs korszak egyik legfontosabb technológiája és a mesterséges intelligencia alterülete, amely a számítógépes és az emberi nyelvek közötti kölcsönhatásokkal foglalkozik. Az NLP egy számítógépes program azon képessége, hogy megértse az emberi nyelvet, amikor azt beszélik.