التعلم العميق مقابل البرمجة اللغوية العصبية: الفرق بين التعلم العميق و البرمجة اللغوية العصبية

عندما نفكر في الذكاء الاصطناعي ، يصبح من الصعب تقريبًا التفاف أدمغتنا حول مصطلحات معقدة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). بعد كل شيء ، تعد تخصصات العصر الجديد أكثر تقدمًا وتعقيدًا من أي شيء رأيناه على الإطلاق. هذا هو السبب الأساسي الذي يجعل الناس يميلون إلى استخدام مصطلحات الذكاء الاصطناعي بشكل مترادف ، مما يثير جدلاً من نوع ما بين المفاهيم المختلفة لعلوم البيانات.

أحد هذه النقاشات الشائعة هو النقاش حول التعلم العميق مقابل البرمجة اللغوية العصبية. بينما يقع Deep Learning و NLP تحت مظلة واسعة من الذكاء الاصطناعي ، فإن الفرق بين Deep Learning و NLP صارخ جدًا!

في هذا المنشور ، سنلقي نظرة مفصلة على مناظرة Deep Learning مقابل NLP ، ونفهم أهميتها في مجال AI ، ونرى كيف يرتبطون ببعضهم البعض ، ونتعرف على الاختلافات بين Deep Learning و NLP.

تعلم دورة التعلم العميق من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا ندخله مباشرة!

التعلم العميق مقابل البرمجة اللغوية العصبية

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي الذي يستفيد من الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) لمحاكاة عمل الدماغ البشري. تتكون الشبكة العصبية الاصطناعية من شبكة مترابطة من آلاف أو ملايين الخلايا العصبية المكدسة في طبقات متعددة ، ومن هنا جاء اسم التعلم العميق.

تعمل الشبكة العصبية شيئًا كهذا - تغذي الشبكة العصبية بكميات هائلة من البيانات التي ستمر بعد ذلك عبر الخلايا العصبية. كل خلية عصبية لها وظيفة تنشيط. عندما يتم الوصول إلى عتبة معينة ، يتم تنشيط الخلايا العصبية ، ويتم نشر قيمها في جميع أنحاء الشبكة العصبية.

تم تصميم الشبكات العصبية الاصطناعية لتقليد معالجة المعلومات وأساليب الاتصال الموزعة للدماغ البيولوجي. ومع ذلك ، فهي تختلف عن الدماغ البيولوجي بمعنى أنه في حين أن الدماغ البيولوجي تناظري وديناميكي ، فإن الشبكات العصبية الاصطناعية ثابتة.

يركز التعلم العميق على تدريب الشبكات العصبية الكبيرة على كميات ضخمة من البيانات. نظرًا لأن إنشاء البيانات العالمية اليومية خارج المخططات في الوقت الحالي (وسيزداد في المستقبل فقط) ، فإنه يوفر فرصة ممتازة للتعلم العميق. هذا لأنه كلما زاد عدد البيانات التي تغذيها في شبكة عصبية واسعة النطاق ، كان أداؤها أفضل.

يستخدم التعلم العميق على نطاق واسع للتحليلات التنبؤية ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر ، والتعرف على الأشياء.

يجب أن تقرأ: أفضل 10 تقنيات للتعلم العميق يجب أن تعرفها

ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية هي أحد مجالات تخصص الذكاء الاصطناعي التي تسعى إلى فهم وتوضيح الآليات المعرفية التي تساهم في فهم وتوليد اللغات البشرية. في جوهرها ، البرمجة اللغوية العصبية هو التقاء الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر واللغويات. من خلال التحليل الذكي للغات الإنسان الطبيعية ، يهدف البرمجة اللغوية العصبية إلى سد الفجوة بين فهم الكمبيوتر واللغات البشرية الطبيعية.

يركز البرمجة اللغوية العصبية على برمجة أجهزة الكمبيوتر لمعالجة وتحليل كميات كبيرة من بيانات اللغة الطبيعية في الأشكال النصية أو اللفظية. يستخدم أساليب متقدمة مستمدة من اللغويات الحاسوبية والذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغات البشرية وتفسيرها والتعامل معها. نظرًا لأن البرمجة اللغوية العصبية يفتح خطوط الاتصال بين أجهزة الكمبيوتر والبشر ، يمكننا تحقيق نتائج استثنائية مثل تحليل المشاعر واستخراج المعلومات وتلخيص النص وتصنيف النص وروبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية الذكية.

اقرأ أيضًا: تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية

التعلم العميق مقابل البرمجة اللغوية العصبية: مقارنة مفصلة

تعريف

التعلم العميق هو مجال تخصص تعلم الآلة والذي يعلم أجهزة الكمبيوتر التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة لأداء مهام محددة. يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتقليد قدرة معالجة الدماغ البيولوجي وإنشاء أنماط مناسبة لاتخاذ قرارات مستنيرة.

على العكس من ذلك ، يتعامل البرمجة اللغوية العصبية بشكل أساسي في تسهيل الاتصال المفتوح بين البشر وأجهزة الكمبيوتر. الهدف هنا هو جعل اللغات البشرية في متناول أجهزة الكمبيوتر في الوقت الفعلي.

دور

يستخدم التعلم العميق التعلم الخاضع للإشراف لتدريب الشبكات العصبية الكبيرة باستخدام بيانات غير منظمة وغير مسماة. نظرًا لأن الشبكة العصبية العميقة تتكون من طبقات متعددة ووحدات عديدة ، فإن العمليات والوظائف الأساسية معقدة بشكل لا يصدق. يهدف تدريب الشبكات العصبية إلى مساعدتهم على تحقيق التمكن من مهام محددة تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

يهتم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بكيفية معالجة أجهزة الكمبيوتر للغات البشرية وتحليلها وفهمها. يستخدم تقنيات متنوعة مثل الأساليب الإحصائية وخوارزميات ML والنهج المستندة إلى القواعد. باستخدام هذه الأساليب ، يقسم البرمجة اللغوية العصبية اللغات الطبيعية إلى عناصر أقصر ، ويحاول فهم العلاقات بين هذه القطع ، ويستكشف كيف تتلاءم معًا لخلق المعنى.

التطبيقات

وجدت تقنية التعلم العميق تطبيقًا في العديد من القطاعات الصناعية ، بما في ذلك الرعاية الصحية ، BFSI ، البيع بالتجزئة ، السيارات ، والنفط والغاز ، على سبيل المثال لا الحصر. إنها التكنولوجيا الكامنة وراء الأحلام العميقة والسيارات المستقلة وأنظمة التعرف المرئي وبرامج الكشف عن الاحتيال.

إن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) متجذرة بعمق في علم اللغة. تتضمن بعض تطبيقاته الأكثر شيوعًا تصنيف النص وتصنيفه ، والتعرف على الكيانات المسماة ، ووضع علامات على أجزاء من الكلام ، والتحليل الدلالي ، واكتشاف إعادة الصياغة ، والتدقيق الإملائي ، وتوليد اللغة ، والترجمة الآلية ، والتعرف على الكلام ، والتعرف على الأحرف. هذه الأشياء لا غنى عنها في صنع روبوتات المحادثة ، والمساعدين الشخصيين ، والمدققات النحوية والإملائية ، وما إلى ذلك.

تغليف

كما ذكرنا سابقًا ، يعد كل من Deep Learning و NLP جزءًا من مجال دراسة أكبر ، وهو الذكاء الاصطناعي. بينما يعيد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تعريف كيفية فهم الآلات للغة البشرية وسلوكها ، يعمل التعلم العميق على إثراء تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. يمكن لتقنيات التعلم العميق ورسم خرائط المتجهات أن تجعل أنظمة البرمجة اللغوية العصبية أكثر دقة دون الاعتماد بشكل كبير على التدخل البشري ، وبالتالي فتح إمكانيات جديدة لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية.

الخروج من برنامج الشهادة المتقدمة upGrad في التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية. تم تصميم هذه الدورة التدريبية مع مراعاة أنواع مختلفة من الطلاب المهتمين بالتعلم الآلي ، حيث تقدم إرشادًا من 1-1 وغير ذلك الكثير.