Deep Learning vs. NLP: Unterschied zwischen Deep Learning und NLP

Wenn wir an künstliche Intelligenz denken, wird es fast überwältigend, unser Gehirn mit komplexen Begriffen wie Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) zu beschäftigen. Schließlich sind diese New-Age-Disziplinen viel fortschrittlicher und komplizierter als alles, was wir je gesehen haben. Dies ist vor allem der Grund, warum Menschen dazu neigen, KI-Terminologien synonym zu verwenden, was eine Art Debatte zwischen verschiedenen Konzepten von Data Science auslöst.

Eine solche Trenddebatte ist die von Deep Learning vs. NLP. Während Deep Learning und NLP unter das breite Dach der künstlichen Intelligenz fallen, ist der Unterschied zwischen Deep Learning und NLP ziemlich groß!

In diesem Beitrag werfen wir einen detaillierten Blick auf die Debatte zwischen Deep Learning und NLP, verstehen ihre Bedeutung in der KI-Domäne, sehen, wie sie miteinander in Verbindung stehen, und lernen die Unterschiede zwischen Deep Learning und NLP kennen.

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Also, ohne weitere Umschweife, lasst uns direkt loslegen!

Deep Learning vs. NLP

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze (KNNs) nutzt, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu simulieren. Ein künstliches neuronales Netzwerk besteht aus einem miteinander verbundenen Netz aus Tausenden oder Millionen von Neuronen, die in mehreren Schichten gestapelt sind, daher der Name Deep Learning.

Ein neuronales Netz funktioniert ungefähr so ​​– Sie füttern das neuronale Netz mit riesigen Datenmengen, die dann durch die Neuronen laufen. Jedes Neuron hat eine Aktivierungsfunktion. Wenn ein bestimmter Schwellenwert erreicht wird, werden die Neuronen aktiviert und ihre Werte werden im gesamten neuronalen Netzwerk verbreitet.

ANNs sollen die Informationsverarbeitung und die verteilten Kommunikationsansätze des biologischen Gehirns imitieren. Sie unterscheiden sich jedoch vom biologischen Gehirn in dem Sinne, dass KNNs statisch sind, während das biologische Gehirn analog und dynamisch ist.

Deep Learning konzentriert sich auf das Training großer neuronaler Netze auf große Datenmengen. Da die tägliche globale Datengenerierung derzeit aus den Charts ist (und in Zukunft noch zunehmen wird), bietet sie eine hervorragende Gelegenheit für Deep Learning. Denn je mehr Daten Sie in ein umfangreiches neuronales Netz einspeisen, desto besser funktioniert es.

Deep Learning wird umfassend für Predictive Analytics, NLP, Computer Vision und Objekterkennung eingesetzt.

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Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing ist ein KI-Spezialgebiet, das versucht, die kognitiven Mechanismen zu verstehen und zu veranschaulichen, die zum Verständnis und zur Generierung menschlicher Sprachen beitragen. Im Wesentlichen ist NLP ein Zusammenfluss von künstlicher Intelligenz, Informatik und Linguistik. Durch die intelligente Analyse natürlicher menschlicher Sprachen zielt NLP darauf ab, die Lücke zwischen Computerverständnis und natürlicher menschlicher Sprache zu schließen.

NLP konzentriert sich auf die Programmierung von Computern, um große Mengen natürlichsprachlicher Daten in Text- oder Verbform zu verarbeiten und zu analysieren. Es verwendet fortschrittliche Methoden aus Computerlinguistik, KI und Informatik, um Computern dabei zu helfen, menschliche Sprachen zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. Da NLP Kommunikationswege zwischen Computern und Menschen öffnet, können wir außergewöhnliche Ergebnisse wie Stimmungsanalyse, Informationsextraktion, Textzusammenfassung, Textklassifizierung und Chatbots und intelligente virtuelle Assistenten erzielen.

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Deep Learning vs. NLP: Ein detaillierter Vergleich

Definition

Deep Learning ist ein ML-Spezialgebiet, das Computern beibringt, aus großen Datensätzen zu lernen, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Es verwendet ANNs, um die Verarbeitungsfähigkeit des biologischen Gehirns nachzuahmen und relevante Muster für eine fundierte Entscheidungsfindung zu erstellen.

Im Gegenteil, NLP befasst sich hauptsächlich damit, eine offene Kommunikation zwischen Menschen und Computern zu ermöglichen. Hier geht es darum, menschliche Sprachen in Echtzeit für Computer zugänglich zu machen.

Funktion

Deep Learning verwendet überwachtes Lernen, um große neuronale Netze mit unstrukturierten und unbeschrifteten Daten zu trainieren. Da ein tiefes neuronales Netzwerk aus mehreren Schichten und zahlreichen Einheiten besteht, sind die zugrunde liegenden Prozesse und Funktionen unglaublich komplex. Das Training neuronaler Netze soll ihnen helfen, bestimmte Aufgaben zu meistern, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

NLP befasst sich damit, wie Computer menschliche Sprachen verarbeiten, analysieren und verstehen können. Es nutzt verschiedene Techniken wie statistische Methoden, ML-Algorithmen und regelbasierte Ansätze. Mit diesen Methoden zerlegt NLP natürliche Sprachen in kürzere Elemente, versucht, die Beziehungen zwischen diesen Teilen zu verstehen und untersucht, wie sie zusammenpassen, um Bedeutung zu schaffen.

Anwendungen

Die Deep-Learning-Technologie hat in mehreren Branchen Anwendung gefunden, darunter Gesundheitswesen, BFSI, Einzelhandel, Automobil sowie Öl und Gas, um nur einige zu nennen. Es ist die Technologie hinter Deep Dreaming , autonomen Autos, visuellen Erkennungssystemen und Betrugserkennungssoftware.

NLP ist tief in der Linguistik verwurzelt. Einige der beliebtesten Anwendungen umfassen Textklassifizierung und -kategorisierung, Erkennung benannter Entitäten, Tagging von Wortarten, semantische Analyse, Paraphrasenerkennung, Rechtschreibprüfung, Sprachgenerierung, maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und Zeichenerkennung. Diese sind unverzichtbar bei der Herstellung von Chatbots, persönlichen Assistenten, Grammatik- und Rechtschreibprüfungen usw.

Einpacken

Wie wir bereits erwähnt haben, sind Deep Learning und NLP beide Teile eines größeren Studienbereichs, der künstlichen Intelligenz. Während NLP neu definiert, wie Maschinen menschliche Sprache und Verhalten verstehen, bereichert Deep Learning die Anwendungen von NLP weiter. Deep Learning und Vektor-Mapping-Techniken können NLP-Systeme viel genauer machen, ohne sich stark auf menschliches Eingreifen zu verlassen, wodurch neue Möglichkeiten für NLP-Anwendungen eröffnet werden.

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