딥 러닝 대 NLP: 딥 러닝과 NLP의 차이점

인공 지능에 대해 생각할 때 기계 학습, 딥 러닝 및 자연어 처리(NLP)와 같은 복잡한 용어로 뇌를 감싸는 것은 거의 압도적입니다. 결국, 이러한 뉴에이지 학문은 우리가 지금까지 본 어떤 것보다 훨씬 더 발전되고 복잡합니다. 이것이 주로 사람들이 AI 용어를 동의어로 사용하는 경향이 있는 이유이며, 데이터 과학의 서로 다른 개념 간에 일종의 논쟁을 촉발합니다.

그러한 추세적인 논쟁 중 하나는 딥 러닝 대 NLP의 논쟁입니다. 딥 러닝과 NLP가 인공 지능의 광범위한 범주에 속하지만 딥 러닝과 NLP의 차이는 꽤 큽니다!

이 게시물에서 우리는 딥 러닝 대 NLP 논쟁에 대해 자세히 살펴보고 AI 영역에서의 중요성을 이해하고 서로 연관되는 방식을 확인하고 딥 러닝과 NLP의 차이점에 대해 알아볼 것입니다.

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딥 러닝 대 NLP

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 인공 신경망(ANN)을 활용하여 인간 두뇌의 기능을 시뮬레이션하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 인공 신경망은 수천 또는 수백만 개의 뉴런이 여러 레이어로 적층된 상호 연결된 웹으로 구성되어 있으므로 딥 러닝이라는 이름이 붙었습니다.

신경망은 다음과 같은 기능을 합니다. 신경망에 방대한 양의 데이터를 제공하면 이 데이터가 뉴런을 통해 실행됩니다. 각 뉴런에는 활성화 기능이 있습니다. 특정 임계값에 도달하면 뉴런이 활성화되고 해당 값이 신경망 전체에 전파됩니다.

ANN은 생물학적 뇌의 정보 처리 및 분산 통신 접근 방식을 모방하도록 설계되었습니다. 그러나 생물학적 뇌는 아날로그적이고 동적이지만 ANN은 정적이라는 점에서 생물학적 뇌와 다릅니다.

딥 러닝은 방대한 양의 데이터에 대한 대규모 신경망 훈련에 중점을 둡니다. 일일 글로벌 데이터 생성은 현재 차트에서 벗어났기 때문에(앞으로만 증가할 것입니다) 딥 러닝을 위한 훌륭한 기회를 제공합니다. 광범위한 신경망에 더 많은 데이터를 제공할수록 성능이 향상되기 때문입니다.

딥 러닝은 예측 분석, NLP, 컴퓨터 비전 및 객체 인식에 광범위하게 사용됩니다.

반드시 읽어야 할 것: 당신이 알아야 할 10가지 딥 러닝 기술

자연어 처리란 무엇입니까?

자연어 처리는 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 기여하는 인지 메커니즘을 이해하고 설명하고자 하는 AI 전문 영역입니다. 본질적으로 NLP는 인공 지능, 컴퓨터 과학 및 언어학의 합류점입니다. 자연어에 대한 지능적인 분석을 통해 NLP는 컴퓨터 이해와 인간의 자연어 사이의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.

NLP는 텍스트 또는 구두 형태로 된 많은 양의 자연어 데이터를 처리하고 분석하기 위해 컴퓨터를 프로그래밍하는 데 중점을 둡니다. 컴퓨터 언어학, AI 및 컴퓨터 과학에서 가져온 고급 방법을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 조작하도록 돕습니다. NLP가 컴퓨터와 인간 사이의 통신 회선을 열면 감성 분석, 정보 추출, 텍스트 요약, 텍스트 분류, 챗봇 및 스마트 가상 도우미와 같은 탁월한 결과를 얻을 수 있습니다.

더 읽어보기: 자연어 처리의 응용

딥 러닝 대 NLP: 자세한 비교

정의

딥 러닝은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 대규모 데이터 세트에서 학습하도록 가르치는 ML 전문 영역입니다. ANN을 사용하여 생물학적 뇌의 처리 능력을 모방하고 정보에 입각한 의사 결정을 위한 관련 패턴을 생성합니다.

반대로 NLP는 주로 인간과 컴퓨터 간의 열린 의사 소통을 촉진하는 데 중점을 둡니다. 여기서 목표는 실시간으로 컴퓨터에서 인간의 언어에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.

함수

딥 러닝은 지도 학습을 사용하여 구조화되지 않은 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 대규모 신경망을 훈련합니다. 심층 신경망은 여러 계층과 수많은 단위로 구성되어 있기 때문에 기본 프로세스와 기능은 엄청나게 복잡합니다. 신경망 훈련은 일반적으로 인간 지능이 필요한 특정 작업을 숙달하는 데 도움이 됩니다.

NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 처리, 분석 및 이해할 수 있는 방법에 관심이 있습니다. 통계적 방법, ML 알고리즘 및 규칙 기반 접근 방식과 같은 다양한 기술을 사용합니다. 이러한 방법을 사용하여 NLP는 자연어를 더 짧은 요소로 분해하고 이러한 조각 간의 관계를 이해하려고 시도하며 의미를 만들기 위해 함께 결합하는 방법을 탐구합니다.

애플리케이션

딥 러닝 기술은 의료, BFSI, 소매, 자동차, 석유 및 가스를 비롯한 여러 산업 분야에서 응용 프로그램을 찾았습니다. 딥 드림 , 자율 주행 자동차, 시각 인식 시스템 및 사기 탐지 소프트웨어 의 이면에 있는 기술 입니다.

NLP는 언어학에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. 가장 널리 사용되는 애플리케이션에는 텍스트 분류 및 분류, 명명된 엔티티 인식, 품사 태깅, 의미론적 구문 분석, 의역 감지, 철자 검사, 언어 생성, 기계 번역, 음성 인식 및 문자 인식이 포함됩니다. 이들은 챗봇, 개인 비서, 문법 및 맞춤법 검사기 등을 만드는 데 없어서는 안될 필수 요소입니다.

마무리

앞서 언급했듯이 딥 러닝과 NLP는 모두 더 큰 연구 분야인 인공 지능의 일부입니다. NLP가 기계가 인간의 언어와 행동을 이해하는 방식을 재정의하는 동안 딥 러닝은 NLP의 응용 프로그램을 더욱 풍부하게 만듭니다. 딥 러닝 및 벡터 매핑 기술은 사람의 개입에 크게 의존하지 않고 NLP 시스템을 훨씬 더 정확하게 만들 수 있으므로 NLP 응용 프로그램에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.

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