ディープラーニングとNLP：ディープラーニングとNLPの違い

人工知能について考えるとき、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）などの複雑な用語に頭を悩ませることはほとんど圧倒されます。 結局のところ、これらの新時代の分野は、これまでに見たものよりもはるかに高度で複雑です。 これが主に、人々がAI用語を同義語として使用する傾向があり、データサイエンスのさまざまな概念間である種の議論を引き起こしている理由です。

そのようなトレンドの議論の1つは、ディープラーニングとNLPの議論です。 ディープラーニングとNLPは人工知能の幅広い傘下にありますが、ディープラーニングとNLPの違いはかなりはっきりしています。

この投稿では、ディープラーニングとNLPの議論を詳しく調べ、AIドメインでの重要性を理解し、それらが互いにどのように関連しているかを確認し、ディープラーニングとNLPの違いについて学びます。

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ディープラーニングとNLP

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワーク（ANN）を活用して人間の脳の機能をシミュレートする機械学習のブランチです。 人工ニューラルネットワークは、数千または数百万のニューロンが複数の層に積み重ねられた相互接続されたウェブで構成されているため、ディープラーニングという名前が付けられています。

ニューラルネットワークは次のように機能します。ニューラルネットワークに大量のデータを供給し、ニューロンを通過させます。 各ニューロンには活性化関数があります。 特定のしきい値に達すると、ニューロンがアクティブになり、その値がニューラルネットワーク全体に広まります。

ANNは、生物学的脳の情報処理および分散通信アプローチを模倣するように設計されています。 ただし、生物学的脳はアナログで動的であるのに対し、ANNは静的であるという意味で、生物学的脳とは異なります。

ディープラーニングは、大量のデータに関する大規模なニューラルネットワークのトレーニングに重点を置いています。 毎日のグローバルデータ生成は現在チャートから外れているため（そして将来的にのみ増加する予定です）、ディープラーニングの絶好の機会を提供します。 これは、大規模なニューラルネットワークにフィードするデータが多いほど、パフォーマンスが向上するためです。

ディープラーニングは、予測分析、NLP、コンピュータービジョン、およびオブジェクト認識に広く使用されています。

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自然言語処理とは何ですか？

自然言語処理は、人間の言語の理解と生成に寄与する認知メカニズムを理解し、説明することを目的としたAI専門分野です。 本質的に、NLPは、人工知能、コンピューターサイエンス、および言語学の合流点です。 NLPは、自然な人間の言語のインテリジェントな分析を通じて、コンピューターの理解と自然な人間の言語の間のギャップを埋めることを目指しています。

NLPは、テキストまたは口頭の形式で大量の自然言語データを処理および分析するためのコンピューターのプログラミングに重点を置いています。 これは、計算言語学、AI、およびコンピューターサイエンスから引き出された高度な方法を使用して、コンピューターが人間の言語を理解、解釈、および操作するのを支援します。 NLPがコンピューターと人間の間の通信回線を開くと、感情分析、情報抽出、テキスト要約、テキスト分類、チャットボットとスマートバーチャルアシスタントなどの優れた結果を達成できます。

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ディープラーニングとNLP：詳細な比較

意味

ディープラーニングは、特定のタスクを実行するために大規模なデータセットから学習することをコンピューターに教えるML専門分野です。 ANNを使用して、生物学的脳の処理能力を模倣し、情報に基づいた意思決定に関連するパターンを作成します。

それどころか、NLPは主に人間とコンピューター間のオープンなコミュニケーションを促進することを扱っています。 ここでの目的は、人間の言語をコンピューターがリアルタイムでアクセスできるようにすることです。

関数

ディープラーニングは、教師あり学習を使用して、構造化されていないラベルのないデータを使用して大規模なニューラルネットワークをトレーニングします。 ディープニューラルネットワークは複数の層と多数のユニットで構成されているため、基盤となるプロセスと機能は非常に複雑です。 ニューラルネットワークのトレーニングは、通常は人間の知性を必要とする特定のタスクを習得するのに役立つことを目的としています。

NLPは、コンピューターが人間の言語を処理、分析、および理解する方法に関係しています。 統計的手法、MLアルゴリズム、ルールベースのアプローチなどのさまざまな手法を利用します。 これらの方法を使用して、NLPは自然言語をより短い要素に分解し、これらの要素間の関係を理解し​​ようとし、それらがどのように組み合わされて意味を生み出すかを探ります。

アプリケーション

ディープラーニングテクノロジーは、ヘルスケア、BFSI、小売、自動車、石油・ガスなど、いくつかの業界セクターに適用されています。 これは、夢のような自動運転車、視覚認識システム、不正検出ソフトウェアの背後にあるテクノロジーです。

NLPは言語学に深く根ざしています。 最も人気のあるアプリケーションには、テキストの分類と分類、名前付きエンティティの認識、音声部分のタグ付け、意味解析、言い換えの検出、スペルチェック、言語生成、機械翻訳、音声認識、文字認識などがあります。 これらは、チャットボット、パーソナルアシスタント、文法、スペルチェッカーなどの作成に不可欠です。

まとめ

先に述べたように、ディープラーニングとNLPはどちらも、より大きな研究分野である人工知能の一部です。 NLPが機械が人間の言語と行動を理解する方法を再定義している間、ディープラーニングはNLPのアプリケーションをさらに充実させています。 ディープラーニングとベクトルマッピング技術は、人間の介入に大きく依存することなくNLPシステムをはるかに正確にすることができ、それによってNLPアプリケーションの新しい可能性を開きます。

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