Разлика между дълбокото обучение и НЛП

Дълбоко обучение Vs. Обработка на естествен език (NLP)

Дълбокото обучение и НЛП са едни от най-горещите модни думи около днес. NLP, съкратено за обработка на естествен език, е една от изтъкнатите технологии на епохата на информацията и подобно на повечето страхотни идеи, концепциите на NLP са приети от много лидери в своите области. Това е основно подполе на изкуствения интелект, което се занимава с взаимодействия между компютър и човешки език. Това е революционно изследване на процеса на човешката мисъл. Най-просто казано, NLP е изследването на това, което всъщност се случва, когато мислим. NLP стартира в Калифорнийския университет в Санта Крус в началото на 70-те, но оттогава се разраства бързо. Deep Learning, от друга страна, е подмножество от областта на машинното обучение, основаващо се на изкуствени невронни мрежи. Това е техника на машинно обучение, която учи компютрите да учат, като имитират човешкия мозък.

Какво е задълбочено обучение?

Дълбокото обучение е променило компютърното зрение и обработката на естествен език, но какво точно е задълбоченото обучение? Дълбокото обучение е много по-широко понятие, което бавно променя формите през последното десетилетие. Дълбокото обучение използва изкуствени невронни мрежи, които са създадени да имитират процеса на обучение и мислене на човека. Въпреки че е вярно, че дълбокото учене е силно повлияно от човешкия мозък, то не бива да се разглежда като опит за симулиране на мозъка. Всъщност съвременното задълбочено обучение черпи вдъхновение от много области, особено приложни математически основи като линейна алгебра, вероятност, теория на информацията и числова оптимизация. Дълбокото обучение включва мрежа, в която изкуствените неврони (обикновено хиляди, милиони или вероятно повече от тях) са подредени поне на няколко слоя дълбоко. Една дефиниция уточнява, че дълбокото обучение се занимава с невронна мрежа с повече от два слоя.

Какво е обработка на естествен език?

Обработката на естествен език е набор от методи за осигуряване на достъп до човешки език на компютрите. NLP се основава на теорията, че цялото човешко мислене се случва около пет сетива: картина, звук, усещане, мирис и / или вкус. Той е неразделна част от изкуствения интелект, който има за цел да моделира когнитивните механизми, които са в основата на разбирането и производството на човешки езици. NLP изследва използването на компютри за обработка или разбиране на човешки езици с цел изпълнение на полезни задачи. Това е основно средство за комуникация. В днешната цифрова ера сме склонни да разбираме езика научно, защото се опитваме да накараме неодушевените обекти да ни разбират. По този начин стана изключително важно да се разработят механизми, чрез които езикът да може да бъде подаден към неодушевени предмети като компютрите. НЛП помага при същото. Най-просто казано, NLP е технология, която помага на компютрите да разбират човешкия език.

Разлика между Deep Learning и NLP

дефиниция

- Дълбокото обучение е подмножество от областта на машинното обучение, основаващо се на изкуствени невронни мрежи, което учи компютрите да учат чрез пример. Това е функция на изкуствения интелект, който имитира човешкия мозък при обработката на данни и създаването на модели за използване на решения. Обработката на естествен език (NLP), от друга страна, е набор от методи, които да направят човешкия език достъпен за компютрите. Той изследва използването на компютри за обработка или разбиране на човешки езици с цел изпълнение на полезни задачи. NLP е способността на компютърна програма да разбира човешкия език, докато се говори.

функция

- Дълбокото обучение предоставя мощна рамка за контролирано обучение. Чрез добавяне на повече слоеве и повече единици в слой, дълбока мрежа може да представлява функции с нарастваща сложност. Това е AI функция, която имитира процеса на обучение и мислене на човека за обработка на данни, които са както неструктурирани, така и без етикети. NLP е връзката между компютрите и човешкия език. Той изследва използването на компютри за обработка или разбиране на човешки езици с цел изпълнение на полезни задачи. Идеята е да се четат, дешифрират и разбират човешките езици по начин, който е ценен.

Приложения

- NLP може да се използва по много начини, когато става въпрос за класификация и категоризиране на текст. Класификацията на текста помага в много приложения като филтриране на информация, търсене в мрежата, оценка на четливостта и анализ на настроенията. Други приложения включват машинен превод, автоматично обобщаване, автоматично разпознаване на речта, чатботи, пазарна интелигентност, обслужване на клиенти и др. Алгоритмите за задълбочено обучение се използват в услугите за превод на езици на Google, Alexa и автомобилите, които управляват самостоятелно. Други области, които силно зависят от задълбоченото учене, са откриване на наркотици, синтез на глас и идентификация и разпознаване на лицето.

Дълбоко обучение срещу НЛП: Сравнителна диаграма

Обобщение на Deep Learning срещу NLP

Дълбокото обучение е набор от методи, базирани на изкуствени невронни мрежи, наподобяващи човешкия мозък, които позволяват на компютрите да се учат от данни без човешки надзор и намеса. Освен това, тези методи могат да се адаптират към променящата се среда и да осигурят непрекъснато усъвършенстване на усвоените способности. Обработката на естествен език е една от известните технологии на информационната епоха и подполе на изкуствения интелект, което се занимава с взаимодействия между компютър и човешки език. NLP е способността на компютърна програма да разбира човешкия език, докато се говори.