Deep Learning Vs NLP : Différence entre Deep Learning et NLP

Lorsque nous pensons à l'intelligence artificielle, il devient presque écrasant d'envelopper notre cerveau autour de termes complexes tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel (NLP). Après tout, ces disciplines du nouvel âge sont beaucoup plus avancées et complexes que tout ce que nous avons jamais vu. C'est principalement la raison pour laquelle les gens ont tendance à utiliser les terminologies de l'IA comme synonymes, suscitant une sorte de débat entre différents concepts de la science des données.

L'un de ces débats de tendance est celui de Deep Learning vs. NLP. Alors que Deep Learning et NLP relèvent de l'ensemble de l'intelligence artificielle, la différence entre Deep Learning et NLP est assez frappante !

Dans cet article, nous examinerons en détail le débat entre Deep Learning et NLP, comprendrons leur importance dans le domaine de l'IA, verrons comment ils s'associent et découvrirons les différences entre Deep Learning et NLP.

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Alors, sans plus tarder, allons-y directement !

Deep Learning vs PNL

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur est une branche de l'apprentissage automatique qui exploite les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour simuler le fonctionnement du cerveau humain. Un réseau de neurones artificiels est constitué d'un réseau interconnecté de milliers ou de millions de neurones empilés en plusieurs couches, d'où le nom Deep Learning.

Un réseau de neurones fonctionne à peu près comme ceci : vous alimentez le réseau de neurones avec d'énormes volumes de données qui traverseront ensuite les neurones. Chaque neurone a une fonction d'activation. Lorsqu'un seuil spécifique est atteint, les neurones sont activés et leurs valeurs sont diffusées dans tout le réseau neuronal.

Les RNA sont conçus pour imiter les approches de traitement de l'information et de communication distribuée du cerveau biologique. Cependant, ils diffèrent du cerveau biologique en ce sens que si le cerveau biologique est analogique et dynamique, les RNA sont statiques.

Deep Learning se concentre sur la formation de grands réseaux de neurones sur de grandes quantités de données. Étant donné que la génération quotidienne de données mondiales est hors des cartes en ce moment (et qu'elle ne fera qu'augmenter à l'avenir), elle présente une excellente opportunité pour l'apprentissage en profondeur. En effet, plus vous alimentez un vaste réseau de neurones en données, plus il est performant.

Le Deep Learning est largement utilisé pour l'analyse prédictive, la PNL, la vision par ordinateur et la reconnaissance d'objets.

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Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?

Le traitement automatique du langage naturel est un domaine de spécialisation en IA qui cherche à comprendre et à illustrer les mécanismes cognitifs qui contribuent à la compréhension et à la génération des langages humains. Essentiellement, la PNL est une confluence de l'intelligence artificielle, de l'informatique et de la linguistique. Grâce à l'analyse intelligente des langues humaines naturelles, la PNL vise à combler le fossé entre la compréhension informatique et les langues humaines naturelles.

La PNL se concentre sur la programmation d'ordinateurs pour traiter et analyser de grandes quantités de données en langage naturel sous forme textuelle ou verbale. Il utilise des méthodes avancées tirées de la linguistique computationnelle, de l'IA et de l'informatique pour aider les ordinateurs à comprendre, interpréter et manipuler les langages humains. Comme la PNL ouvre des lignes de communication entre les ordinateurs et les humains, nous pouvons obtenir des résultats exceptionnels comme l'analyse des sentiments, l'extraction d'informations, la synthèse de texte, la classification de texte et les chatbots et assistants virtuels intelligents.

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Deep Learning vs NLP : une comparaison détaillée

Définition

Deep Learning est un domaine de spécialisation ML qui apprend aux ordinateurs à apprendre à partir de grands ensembles de données pour effectuer des tâches spécifiques. Il utilise les ANN pour imiter la capacité de traitement du cerveau biologique et créer des modèles pertinents pour une prise de décision éclairée.

Au contraire, la PNL s'occupe principalement de faciliter la communication ouverte entre les humains et les ordinateurs. L'objectif ici est de rendre les langages humains accessibles aux ordinateurs en temps réel.

Une fonction

L'apprentissage en profondeur utilise l'apprentissage supervisé pour former de grands réseaux de neurones à l'aide de données non structurées et non étiquetées. Puisqu'un réseau neuronal profond se compose de plusieurs couches et de nombreuses unités, les processus et fonctions sous-jacents sont incroyablement complexes. Les réseaux de neurones d'entraînement visent à les aider à maîtriser des tâches spécifiques qui nécessitent généralement l'intelligence humaine.

La PNL s'intéresse à la façon dont les ordinateurs peuvent traiter, analyser et comprendre les langages humains. Il utilise diverses techniques telles que des méthodes statistiques, des algorithmes ML et des approches basées sur des règles. En utilisant ces méthodes, la PNL décompose les langages naturels en éléments plus courts, essaie de comprendre les relations entre ces éléments et explore comment ils s'emboîtent pour créer du sens.

Applications

La technologie Deep Learning a trouvé des applications dans plusieurs secteurs industriels, notamment la santé, la BFSI, la vente au détail, l'automobile, le pétrole et le gaz, pour n'en nommer que quelques-uns. C'est la technologie derrière le rêve profond , les voitures autonomes, les systèmes de reconnaissance visuelle et les logiciels de détection de fraude.

La PNL est profondément enracinée dans la linguistique. Certaines de ses applications les plus populaires incluent la classification et la catégorisation de texte, la reconnaissance d'entités nommées, le marquage de parties du discours, l'analyse sémantique, la détection de paraphrase, la vérification orthographique, la génération de langage, la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la reconnaissance de caractères. Ceux-ci sont indispensables à la fabrication de chatbots, d'assistants personnels, de correcteurs grammaticaux et orthographiques, etc.

Emballer

Comme nous l'avons mentionné précédemment, Deep Learning et NLP font tous deux partie d'un domaine d'étude plus vaste, l'intelligence artificielle. Alors que la PNL redéfinit la façon dont les machines comprennent le langage et le comportement humains, le Deep Learning enrichit encore les applications de la PNL. Les techniques d'apprentissage en profondeur et de cartographie vectorielle peuvent rendre les systèmes NLP beaucoup plus précis sans dépendre fortement de l'intervention humaine, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour les applications NLP.

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