Rozdíl mezi hlubokým učením a NLP

Hluboké učení Vs. Zpracování přirozeného jazyka (NLP)

Hluboké učení a NLP jsou některé z nejžhavějších buzzwords kolem dnes. NLP, zkratka pro zpracování přirozeného jazyka, je jednou z předních technologií informačního věku a stejně jako většina skvělých nápadů byla koncepce NLP přijata mnoha vedoucími pracovníky ve svém oboru. Jde v podstatě o podpole umělé inteligence, která se zabývá interakcemi mezi počítačem a lidskými jazyky. Je to revoluční studie procesu lidského myšlení. Jednoduše řečeno, NLP je studie o tom, co se ve skutečnosti děje, když si myslíme. NLP začala na Kalifornské univerzitě v Santa Cruz na počátku 70. let, ale od té doby rychle rostla. Deep Learning, na druhé straně, je podmnožinou oblasti strojového učení založeného na umělých neuronových sítích. Je to technika strojového učení, která učí počítače učit se napodobováním lidského mozku.

Co je hluboké učení?

Hluboké učení způsobilo revoluci v počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka, ale co přesně je hluboké učení? Hluboké učení je mnohem širší koncept, který během posledních deseti let pozvolna změnil podobu. Hluboké učení používá umělé neuronové sítě, které jsou navrženy tak, aby napodobovaly proces učení a myšlení člověka. I když je pravda, že hluboké učení je vysoce ovlivněno lidským mozkem, nemělo by se na něj pohlížet jako na pokus o simulaci mozku. Ve skutečnosti moderní hluboké učení čerpá inspiraci z mnoha oborů, zejména z aplikovaných matematických základů, jako je lineární algebra, pravděpodobnost, teorie informací a numerická optimalizace. Hluboké učení zahrnuje síť, ve které jsou umělé neurony (obvykle tisíce, miliony nebo pravděpodobně více) stohovány alespoň v několika vrstvách. Jedna definice uvádí, že hluboké učení se zabývá neuronovou sítí s více než dvěma vrstvami.

Co je zpracování přirozeného jazyka?

Zpracování přirozeného jazyka je sada metod pro zpřístupnění lidského jazyka pro počítače. NLP je založeno na teorii, že k veškerému lidskému myšlení dochází kolem pěti smyslů: obraz, zvuk, pocit, čich a / nebo chuť. Je nedílnou součástí umělé inteligence, jejímž cílem je modelovat kognitivní mechanismy, na nichž je založeno porozumění a tvorba lidských jazyků. NLP zkoumá používání počítačů ke zpracování nebo porozumění lidským jazykům za účelem plnění užitečných úkolů. Je to základní komunikační prostředek. V dnešní digitální éře máme tendenci vědecky porozumět jazyku, protože se snažíme, aby nás neživé předměty pochopily. Stalo se tak nezbytné vyvinout mechanismy, kterými lze jazyk přivádět k neživým objektům, jako jsou počítače. NLP s tím pomáhá. Jednoduše řečeno, NLP je technologie, která pomáhá počítačům porozumět lidskému jazyku.

Rozdíl mezi hlubokým učením a NLP

Definice

- Hluboké učení je podmnožinou oblasti strojového učení založeného na umělých neuronových sítích, která učí počítače učit se příkladem. Je to funkce umělé inteligence, která napodobuje lidský mozek při zpracování dat a vytváření vzorců pro použití při rozhodování. Na druhé straně zpracování přirozeného jazyka (NLP) je sada metod, jak lidský jazyk zpřístupnit počítačům. Zkoumá používání počítačů ke zpracování nebo porozumění lidským jazykům za účelem plnění užitečných úkolů. NLP je schopnost počítačového programu porozumět lidskému jazyku tak, jak se mluví.

Funkce

- Hluboké učení poskytuje silný rámec pro učení pod dohledem. Přidáním více vrstev a více jednotek do vrstvy může hluboká síť představovat funkce zvyšující se složitosti. Je to funkce umělé inteligence, která napodobuje proces učení a myšlení člověka ke zpracování dat, která jsou nestrukturovaná i neznačená. NLP je vztah mezi počítači a lidským jazykem. Zkoumá používání počítačů ke zpracování nebo porozumění lidským jazykům za účelem plnění užitečných úkolů. Cílem je číst, dešifrovat a rozumět lidským jazykům způsobem, který je cenný.

Aplikace

- NLP lze použít několika způsoby, pokud jde o klasifikaci a kategorizaci textu. Klasifikace textu pomáhá v mnoha aplikacích, jako je filtrování informací, vyhledávání na webu, hodnocení čitelnosti a analýza sentimentu. Mezi další aplikace patří strojový překlad, automatické shrnutí, automatické rozpoznávání řeči, chatboty, tržní zpravodajství, zákaznický servis atd. Algoritmy hlubokého učení se používají ve službách překladu jazyků Google, Alexa a autech s vlastním řízením. Další oblasti, které jsou silně závislé na hlubokém učení, jsou objevování drog, syntéza hlasu a identifikace a rozpoznávání obličeje.

Hluboké učení vs. NLP: srovnávací tabulka

Shrnutí Deep Learning vs. NLP

Hluboké učení je sada metod založených na umělých neuronových sítích, které se podobají lidskému mozku a které umožňují počítačům učit se z dat bez lidského dohledu a zásahu. Tyto metody se navíc mohou přizpůsobit měnícím se prostředím a poskytovat neustálé zlepšování naučených schopností. Zpracování přirozeného jazyka je jednou z předních technologií informačního věku a podpolí umělé inteligence, které se zabývá interakcemi mezi počítačem a lidskými jazyky. NLP je schopnost počítačového programu porozumět lidskému jazyku tak, jak se mluví.