Deep Learning Vs NLP: diferencia entre Deep Learning y NLP

Cuando pensamos en Inteligencia Artificial, se vuelve casi abrumador envolver nuestros cerebros en términos complejos como Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo y Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). Después de todo, estas disciplinas de la nueva era son mucho más avanzadas e intrincadas que cualquier cosa que hayamos visto. Esta es principalmente la razón por la cual las personas tienden a usar terminologías de IA como sinónimos, lo que genera una especie de debate entre los diferentes conceptos de Data Science.

Uno de esos debates de tendencia es el de Deep Learning vs. NLP. Si bien el aprendizaje profundo y la PNL se encuentran bajo el amplio paraguas de la inteligencia artificial, ¡la diferencia entre el aprendizaje profundo y la PNL es bastante marcada!

En esta publicación, analizaremos en detalle el debate entre el aprendizaje profundo y la PNL, comprenderemos su importancia en el dominio de la IA, veremos cómo se asocian entre sí y conoceremos las diferencias entre el aprendizaje profundo y la PNL.

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Entonces, sin más preámbulos, ¡vamos directamente al grano!

Aprendizaje profundo frente a PNL

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Deep Learning es una rama de Machine Learning que aprovecha las redes neuronales artificiales (ANN) para simular el funcionamiento del cerebro humano. Una red neuronal artificial está hecha de una red interconectada de miles o millones de neuronas apiladas en múltiples capas, de ahí el nombre de aprendizaje profundo.

Una red neuronal funciona de la siguiente manera: alimenta la red neuronal con volúmenes masivos de datos que luego se ejecutarán a través de las neuronas. Cada neurona tiene una función de activación. Cuando se alcanza un umbral específico, las neuronas se activan y sus valores se difunden por toda la red neuronal.

Las ANN están diseñadas para imitar el procesamiento de información y los enfoques de comunicación distribuida del cerebro biológico. Sin embargo, difieren del cerebro biológico en el sentido de que, mientras que el cerebro biológico es analógico y dinámico, las RNA son estáticas.

Deep Learning se enfoca en entrenar grandes redes neuronales en cantidades voluminosas de datos. Dado que la generación diaria de datos globales está fuera de serie en este momento (y solo aumentará en el futuro), presenta una excelente oportunidad para el aprendizaje profundo. Esto se debe a que cuantos más datos introduzca en una extensa red neuronal, mejor funcionará.

El aprendizaje profundo se usa ampliamente para el análisis predictivo, la PNL, la visión por computadora y el reconocimiento de objetos.

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¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural es un área de especialización de IA que busca comprender e ilustrar los mecanismos cognitivos que contribuyen a comprender y generar lenguajes humanos. En esencia, la PNL es una confluencia de inteligencia artificial, informática y lingüística. A través del análisis inteligente de los lenguajes humanos naturales, la PNL tiene como objetivo cerrar la brecha entre la comprensión informática y los lenguajes humanos naturales.

NLP se enfoca en programar computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje natural en forma textual o verbal. Utiliza métodos avanzados extraídos de la lingüística computacional, la IA y la informática para ayudar a las computadoras a comprender, interpretar y manipular los lenguajes humanos. A medida que la PNL abre líneas de comunicación entre las computadoras y los humanos, podemos lograr resultados excepcionales como análisis de sentimientos, extracción de información, resumen de texto, clasificación de texto y chatbots y asistentes virtuales inteligentes.

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Aprendizaje profundo vs. PNL: una comparación detallada

Definición

Deep Learning es un área de especialización de ML que enseña a las computadoras a aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas específicas. Utiliza ANN para imitar la capacidad de procesamiento del cerebro biológico y crear patrones relevantes para la toma de decisiones informada.

Por el contrario, la PNL se ocupa principalmente de facilitar la comunicación abierta entre humanos y computadoras. El objetivo aquí es hacer que los lenguajes humanos sean accesibles para las computadoras en tiempo real.

Función

Deep Learning utiliza el aprendizaje supervisado para entrenar grandes redes neuronales utilizando datos no estructurados y sin etiquetar. Dado que una red neuronal profunda consta de múltiples capas y numerosas unidades, los procesos y funciones subyacentes son increíblemente complejos. El entrenamiento de las redes neuronales tiene como objetivo ayudarlos a lograr el dominio de tareas específicas que generalmente requieren inteligencia humana.

La PNL se ocupa de cómo las computadoras pueden procesar, analizar y comprender los lenguajes humanos. Hace uso de diversas técnicas, como métodos estadísticos, algoritmos de ML y enfoques basados ​​en reglas. Usando estos métodos, la PNL descompone los lenguajes naturales en elementos más cortos, trata de comprender las relaciones entre estas piezas y explora cómo encajan para crear significado.

Aplicaciones

La tecnología de aprendizaje profundo ha encontrado aplicación en varios sectores de la industria, incluidos el cuidado de la salud, BFSI, comercio minorista, automotriz y petróleo y gas, por nombrar algunos. Es la tecnología detrás de los sueños profundos , los autos autónomos, los sistemas de reconocimiento visual y el software de detección de fraudes.

La PNL está profundamente arraigada en la lingüística. Algunas de sus aplicaciones más populares incluyen clasificación y categorización de texto, reconocimiento de entidades nombradas, etiquetado de partes del discurso, análisis semántico, detección de paráfrasis, revisión ortográfica, generación de idiomas, traducción automática, reconocimiento de voz y reconocimiento de caracteres. Estos son indispensables en la creación de chatbots, asistentes personales, correctores gramaticales y ortográficos, etc.

Terminando

Como mencionamos anteriormente, el aprendizaje profundo y la PNL son partes de un campo de estudio más amplio, la inteligencia artificial. Mientras que la PNL está redefiniendo cómo las máquinas entienden el lenguaje y el comportamiento humanos, el Aprendizaje Profundo está enriqueciendo aún más las aplicaciones de la PNL. Las técnicas de aprendizaje profundo y mapeo de vectores pueden hacer que los sistemas de PNL sean mucho más precisos sin depender en gran medida de la intervención humana, lo que abre nuevas posibilidades para las aplicaciones de PNL.

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