Deep Learning Vs NLP: Perbedaan Antara Deep Learning & NLP

Ketika kita berpikir tentang Kecerdasan Buatan, hampir tidak mungkin untuk membungkus otak kita dengan istilah-istilah kompleks seperti Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). Bagaimanapun, disiplin zaman baru ini jauh lebih maju dan rumit daripada apa pun yang pernah kita lihat. Ini terutama mengapa orang cenderung menggunakan terminologi AI secara sinonim, memicu perdebatan antara berbagai konsep Ilmu Data.

Salah satu perdebatan yang sedang tren adalah Deep Learning vs. NLP. Sementara Deep Learning dan NLP berada di bawah payung luas Artificial Intelligence, perbedaan antara Deep Learning dan NLP cukup mencolok!

Dalam posting ini, kita akan melihat secara mendetail debat Deep Learning vs. NLP, memahami pentingnya mereka dalam domain AI, melihat bagaimana mereka saling berhubungan, dan mempelajari tentang perbedaan antara Deep Learning dan NLP.

Pelajari Kursus Pembelajaran Mendalam dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari kita langsung ke dalamnya!

Pembelajaran Mendalam vs. NLP

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Deep Learning adalah cabang Machine Learning yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan (JST) untuk mensimulasikan fungsi otak manusia. Jaringan saraf tiruan terbuat dari jaringan ribuan atau jutaan neuron yang saling berhubungan yang ditumpuk dalam beberapa lapisan, oleh karena itu dinamakan Deep Learning.

Jaringan saraf berfungsi seperti ini – Anda memberi makan jaringan saraf dengan volume data yang sangat besar yang kemudian akan dijalankan melalui neuron. Setiap neuron memiliki fungsi aktivasi. Ketika ambang batas tertentu tercapai, neuron diaktifkan, dan nilainya disebarluaskan ke seluruh jaringan saraf.

JST dirancang untuk meniru pemrosesan informasi dan pendekatan komunikasi terdistribusi dari otak biologis. Namun, mereka berbeda dari otak biologis dalam arti bahwa sementara otak biologis analog dan dinamis, JST statis.

Deep Learning berfokus pada pelatihan jaringan saraf besar pada sejumlah besar data. Karena pembuatan data global harian berada di luar grafik saat ini (dan hanya akan meningkat di masa mendatang), ini memberikan peluang yang sangat baik untuk Pembelajaran Mendalam. Ini karena semakin banyak data yang Anda masukkan ke dalam jaringan saraf yang luas, semakin baik kinerjanya.

Deep Learning banyak digunakan untuk Predictive Analytics, NLP, Computer Vision, dan Object Recognition.

Harus Dibaca: Top 10 Teknik Deep Learning yang Harus Anda Ketahui

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami?

Pemrosesan Bahasa Alami adalah area spesialisasi AI yang berupaya memahami dan mengilustrasikan mekanisme kognitif yang berkontribusi untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Intinya, NLP adalah pertemuan antara Artificial Intelligence, Computer Science, dan Linguistics. Melalui analisis cerdas bahasa alami manusia, NLP bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara pemahaman komputer dan bahasa alami manusia.

NLP berfokus pada pemrograman komputer untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data bahasa alami dalam bentuk tekstual atau verbal. Ini menggunakan metode canggih yang diambil dari Linguistik Komputasi, AI, dan Ilmu Komputer untuk membantu komputer memahami, menafsirkan, dan memanipulasi bahasa manusia. Saat NLP membuka jalur komunikasi antara komputer dan manusia, kami dapat mencapai hasil yang luar biasa seperti Analisis Sentimen, Ekstraksi Informasi, Peringkasan Teks, Klasifikasi Teks, dan Chatbots & Smart Virtual Assistants.

Baca Juga : Aplikasi Natural Language Processing

Deep Learning vs. NLP: Perbandingan mendetail

Definisi

Deep Learning adalah area spesialisasi ML yang mengajarkan komputer untuk belajar dari kumpulan data besar untuk melakukan tugas tertentu. Ini menggunakan JST untuk meniru kemampuan pemrosesan otak biologis dan menciptakan pola yang relevan untuk pengambilan keputusan yang tepat.

Sebaliknya, NLP terutama berurusan dengan memfasilitasi komunikasi terbuka antara manusia dan komputer. Tujuannya di sini adalah untuk membuat bahasa manusia dapat diakses oleh komputer secara real-time.

Fungsi

Deep Learning menggunakan pembelajaran yang diawasi untuk melatih jaringan saraf besar menggunakan data tidak terstruktur dan tidak berlabel. Karena jaringan saraf dalam terdiri dari banyak lapisan dan banyak unit, proses dan fungsi yang mendasarinya sangat kompleks. Pelatihan jaringan saraf bertujuan untuk membantu mereka mencapai penguasaan atas tugas-tugas tertentu yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

NLP berkaitan dengan bagaimana komputer dapat memproses, menganalisis, dan memahami bahasa manusia. Itu menggunakan beragam teknik seperti metode statistik, algoritma ML, dan pendekatan berbasis aturan. Dengan menggunakan metode ini, NLP memecah bahasa alami menjadi elemen yang lebih pendek, mencoba memahami hubungan antara bagian-bagian ini, dan mengeksplorasi bagaimana mereka cocok bersama untuk menciptakan makna.

Aplikasi

Teknologi Deep Learning telah menemukan aplikasi di beberapa sektor industri, termasuk perawatan kesehatan, BFSI, ritel, otomotif, dan minyak & gas, untuk beberapa nama. Ini adalah teknologi di balik deep dreaming , mobil otonom, sistem pengenalan visual, dan perangkat lunak pendeteksi penipuan.

NLP berakar kuat dalam linguistik. Beberapa aplikasinya yang paling populer termasuk klasifikasi & kategorisasi teks, pengenalan entitas bernama, penandaan bagian ucapan, penguraian semantik, deteksi parafrase, pemeriksaan ejaan, pembuatan bahasa, terjemahan mesin, pengenalan ucapan, dan pengenalan karakter. Ini sangat diperlukan dalam pembuatan chatbot, asisten pribadi, tata bahasa dan pemeriksa ejaan, dll.

Membungkus

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Deep Learning dan NLP keduanya merupakan bagian dari bidang studi yang lebih besar, Kecerdasan Buatan. Sementara NLP mendefinisikan ulang bagaimana mesin memahami bahasa dan perilaku manusia, Deep Learning semakin memperkaya aplikasi NLP. Deep Learning dan teknik pemetaan vektor dapat membuat sistem NLP jauh lebih akurat tanpa terlalu bergantung pada intervensi manusia, sehingga membuka kemungkinan baru untuk aplikasi NLP.

Lihat Program Sertifikat Tingkat Lanjut Grad dalam Pembelajaran Mesin & NLP. Kursus ini telah dibuat dengan mengingat berbagai jenis siswa yang tertarik dengan Pembelajaran Mesin, menawarkan bimbingan 1-1 dan banyak lagi.