Deep Learning vs NLP: differenza tra deep learning e NLP

Quando pensiamo all'intelligenza artificiale, diventa quasi opprimente avvolgere il nostro cervello attorno a termini complessi come Machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing (NLP). Dopotutto, queste discipline new age sono molto più avanzate e intricate di qualsiasi cosa abbiamo mai visto. Questo è principalmente il motivo per cui le persone tendono a utilizzare terminologie di intelligenza artificiale come sinonimi, innescando una sorta di dibattito tra i diversi concetti di scienza dei dati.

Uno di questi dibattiti di tendenza è quello di Deep Learning vs. NLP. Mentre Deep Learning e NLP rientrano nell'ampio ombrello dell'Intelligenza Artificiale, la differenza tra Deep Learning e NLP è piuttosto netta!

In questo post, daremo uno sguardo dettagliato al dibattito tra Deep Learning e PNL, capiremo la loro importanza nel dominio dell'IA, vedremo come si associano tra loro e conosceremo le differenze tra Deep Learning e PNL.

Impara il corso di deep learning dalle migliori università del mondo. Guadagna master, Executive PGP o programmi di certificazione avanzati per accelerare la tua carriera.

Quindi, senza ulteriori indugi, entriamo subito nel merito!

Apprendimento profondo e PNL

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il Deep Learning è una branca del Machine Learning che sfrutta le reti neurali artificiali (ANN) per simulare il funzionamento del cervello umano. Una rete neurale artificiale è costituita da una rete interconnessa di migliaia o milioni di neuroni impilati in più strati, da cui il nome Deep Learning.

Una rete neurale funziona in questo modo: alimenti la rete neurale con enormi volumi di dati che passeranno poi attraverso i neuroni. Ogni neurone ha una funzione di attivazione. Quando viene raggiunta una soglia specifica, i neuroni si attivano e i loro valori vengono diffusi in tutta la rete neurale.

Le RNA sono progettate per imitare l'elaborazione delle informazioni e gli approcci di comunicazione distribuita del cervello biologico. Tuttavia, differiscono dal cervello biologico nel senso che mentre il cervello biologico è analogico e dinamico, le RNA sono statiche.

Il Deep Learning si concentra sull'addestramento di grandi reti neurali su voluminose quantità di dati. Poiché la generazione di dati globali giornalieri è fuori scala in questo momento (e aumenterà solo in futuro), rappresenta un'eccellente opportunità per il Deep Learning. Questo perché più dati inserisci in una vasta rete neurale, migliori saranno le sue prestazioni.

Il deep learning è ampiamente utilizzato per l'analisi predittiva, la PNL, la visione artificiale e il riconoscimento degli oggetti.

Da leggere: le 10 migliori tecniche di deep learning che dovresti conoscere

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

Natural Language Processing è un'area di specializzazione dell'IA che cerca di comprendere e illustrare i meccanismi cognitivi che contribuiscono alla comprensione e alla generazione dei linguaggi umani. In sostanza, la PNL è una confluenza di Intelligenza Artificiale, Informatica e Linguistica. Attraverso l'analisi intelligente dei linguaggi umani naturali, la PNL mira a colmare il divario tra la comprensione del computer e i linguaggi umani naturali.

La PNL si concentra sulla programmazione di computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati del linguaggio naturale nelle forme testuali o verbali. Utilizza metodi avanzati tratti dalla linguistica computazionale, dall'intelligenza artificiale e dall'informatica per aiutare i computer a comprendere, interpretare e manipolare i linguaggi umani. Poiché la PNL apre le linee di comunicazione tra computer e esseri umani, possiamo ottenere risultati eccezionali come l'analisi del sentimento, l'estrazione di informazioni, la sintesi del testo, la classificazione del testo e i chatbot e gli assistenti virtuali intelligenti.

Leggi anche: Applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale

Deep Learning vs. NLP: un confronto dettagliato

Definizione

Deep Learning è un'area di specializzazione ML che insegna ai computer a imparare da grandi set di dati per eseguire attività specifiche. Utilizza le reti ANN per imitare la capacità di elaborazione del cervello biologico e creare modelli pertinenti per un processo decisionale informato.

Al contrario, la PNL si occupa principalmente di facilitare la comunicazione aperta tra umani e computer. L'obiettivo qui è rendere i linguaggi umani accessibili ai computer in tempo reale.

Funzione

Il Deep Learning utilizza l'apprendimento supervisionato per addestrare reti neurali di grandi dimensioni utilizzando dati non strutturati e senza etichetta. Poiché una rete neurale profonda è costituita da più livelli e numerose unità, i processi e le funzioni sottostanti sono incredibilmente complessi. L'addestramento delle reti neurali mira ad aiutarli a raggiungere la padronanza di compiti specifici che di solito richiedono l'intelligenza umana.

La PNL si occupa di come i computer possono elaborare, analizzare e comprendere i linguaggi umani. Fa uso di diverse tecniche come metodi statistici, algoritmi ML e approcci basati su regole. Usando questi metodi, la PNL scompone i linguaggi naturali in elementi più brevi, cerca di capire le relazioni tra questi pezzi ed esplora come si incastrano per creare un significato.

Applicazioni

La tecnologia di deep learning ha trovato applicazione in diversi settori industriali, tra cui sanità, BFSI, vendita al dettaglio, automobilistico e petrolio e gas, solo per citarne alcuni. È la tecnologia alla base del sogno profondo , delle auto autonome, dei sistemi di riconoscimento visivo e del software di rilevamento delle frodi.

La PNL è profondamente radicata nella linguistica. Alcune delle sue applicazioni più popolari includono classificazione e categorizzazione del testo, riconoscimento di entità denominate, tagging di parti del discorso, analisi semantica, rilevamento di parafrasi, controllo ortografico, generazione del linguaggio, traduzione automatica, riconoscimento vocale e riconoscimento dei caratteri. Questi sono indispensabili nella creazione di chatbot, assistenti personali, correttori grammaticali e ortografici, ecc.

Avvolgendo

Come accennato in precedenza, Deep Learning e NLP sono entrambe parti di un campo di studio più ampio, l'Intelligenza Artificiale. Mentre la PNL ridefinisce il modo in cui le macchine comprendono il linguaggio e il comportamento umani, il Deep Learning arricchisce ulteriormente le applicazioni della PNL. Le tecniche di deep learning e di mappatura vettoriale possono rendere i sistemi NLP molto più accurati senza fare molto affidamento sull'intervento umano, aprendo così nuove possibilità per le applicazioni NLP.

Scopri il programma di certificazione avanzato di upGrad in Machine Learning e NLP. Questo corso è stato creato tenendo a mente vari tipi di studenti interessati all'apprendimento automatico, offrendo tutoraggio 1-1 e molto altro.