Głębokie uczenie a NLP: różnica między uczeniem głębokim a NLP

Kiedy myślimy o sztucznej inteligencji, owijanie naszych mózgów wokół skomplikowanych terminów, takich jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), staje się niemal przytłaczające. W końcu te dyscypliny nowego wieku są znacznie bardziej zaawansowane i skomplikowane niż wszystko, co kiedykolwiek widzieliśmy. To przede wszystkim dlatego ludzie mają tendencję do używania terminologii AI jako synonimów, wywołując swoistą debatę między różnymi koncepcjami Data Science.

Jedną z takich popularnych debat jest debata Deep Learning vs. NLP. Podczas gdy Deep Learning i NLP wchodzą w zakres sztucznej inteligencji, różnica między Deep Learning i NLP jest dość wyraźna!

W tym poście przyjrzymy się szczegółowo debacie Deep Learning vs. NLP, zrozumiemy ich znaczenie w domenie AI, zobaczymy, jak się ze sobą kojarzą i poznamy różnice między Deep Learning a NLP.

Ucz się kursu głębokiego uczenia się z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Więc bez zbędnych ceregieli, przejdźmy od razu!

Głębokie uczenie a NLP

Co to jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie to gałąź uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe (ANN) do symulacji funkcjonowania ludzkiego mózgu. Sztuczna sieć neuronowa składa się z połączonej sieci tysięcy lub milionów neuronów ułożonych w wiele warstw, stąd nazwa Deep Learning.

Sieć neuronowa działa mniej więcej tak – zasilasz sieć neuronową ogromnymi ilościami danych, które następnie przechodzą przez neurony. Każdy neuron ma funkcję aktywacji. Po osiągnięciu określonego progu neurony ulegają aktywacji, a ich wartości są rozpowszechniane w całej sieci neuronowej.

SSN zostały zaprojektowane tak, aby naśladować podejście do przetwarzania informacji i komunikacji rozproszonej w mózgu biologicznym. Różnią się jednak od mózgu biologicznego w tym sensie, że chociaż mózg biologiczny jest analogowy i dynamiczny, SSN są statyczne.

Głębokie uczenie koncentruje się na trenowaniu dużych sieci neuronowych na ogromnych ilościach danych. Ponieważ codzienne generowanie globalnych danych jest obecnie poza wykresami (i będzie się zwiększać tylko w przyszłości), stanowi doskonałą okazję do Deep Learning. Dzieje się tak, ponieważ im więcej danych wprowadzasz do rozległej sieci neuronowej, tym lepiej działa.

Głębokie uczenie jest szeroko stosowane w analizach predykcyjnych, NLP, wizji komputerowej i rozpoznawaniu obiektów.

Musisz przeczytać: 10 najlepszych technik głębokiego uczenia się, które powinieneś znać

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego to obszar specjalizacji AI, który ma na celu zrozumienie i zilustrowanie mechanizmów poznawczych, które przyczyniają się do rozumienia i generowania ludzkich języków. W istocie NLP jest połączeniem sztucznej inteligencji, informatyki i językoznawstwa. Poprzez inteligentną analizę naturalnych języków ludzkich, NLP ma na celu wypełnienie luki między rozumieniem komputera a naturalnymi językami ludzkimi.

NLP koncentruje się na programowaniu komputerów do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych języka naturalnego w formie tekstowej lub werbalnej. Wykorzystuje zaawansowane metody zaczerpnięte z lingwistyki komputerowej, sztucznej inteligencji i informatyki, aby pomóc komputerom zrozumieć, interpretować i manipulować ludzkimi językami. Ponieważ NLP otwiera linie komunikacyjne między komputerami a ludźmi, możemy osiągnąć wyjątkowe wyniki, takie jak analiza nastrojów, ekstrakcja informacji, podsumowanie tekstu, klasyfikacja tekstu oraz chatboty i inteligentni wirtualni asystenci.

Przeczytaj także: Zastosowania przetwarzania języka naturalnego

Głębokie uczenie a NLP: szczegółowe porównanie

Definicja

Głębokie uczenie to obszar specjalizacji ML, który uczy komputery uczenia się z dużych zbiorów danych w celu wykonywania określonych zadań. Wykorzystuje ANN do naśladowania zdolności przetwarzania biologicznego mózgu i tworzenia odpowiednich wzorców do świadomego podejmowania decyzji.

Wręcz przeciwnie, NLP zajmuje się przede wszystkim ułatwianiem otwartej komunikacji między ludźmi a komputerami. Celem jest udostępnienie języków ludzkich komputerom w czasie rzeczywistym.

Funkcjonować

Głębokie uczenie wykorzystuje nadzorowane uczenie do trenowania dużych sieci neuronowych przy użyciu nieustrukturyzowanych i nieoznakowanych danych. Ponieważ głęboka sieć neuronowa składa się z wielu warstw i wielu jednostek, leżące u jej podstaw procesy i funkcje są niezwykle złożone. Treningowe sieci neuronowe mają na celu pomóc im osiągnąć mistrzostwo w konkretnych zadaniach, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji.

NLP zajmuje się tym, jak komputery mogą przetwarzać, analizować i rozumieć ludzkie języki. Wykorzystuje różnorodne techniki, takie jak metody statystyczne, algorytmy ML i podejścia oparte na regułach. Korzystając z tych metod, NLP rozkłada języki naturalne na krótsze elementy, próbuje zrozumieć relacje między tymi elementami i bada, jak pasują do siebie, aby stworzyć znaczenie.

Aplikacje

Technologia Deep Learning znalazła zastosowanie w kilku sektorach przemysłu, m.in. Jest to technologia stojąca za głębokim snem , autonomicznymi samochodami, systemami rozpoznawania wizualnego i oprogramowaniem do wykrywania oszustw.

NLP jest głęboko zakorzenione w językoznawstwie. Niektóre z jego najpopularniejszych zastosowań obejmują klasyfikację i kategoryzację tekstu, rozpoznawanie nazwanych jednostek, znakowanie części mowy, analizowanie semantyczne, wykrywanie parafraz, sprawdzanie pisowni, generowanie języka, tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i rozpoznawanie znaków. Są one niezbędne do tworzenia chatbotów, osobistych asystentów, sprawdzania gramatyki i pisowni itp.

Zawijanie

Jak wspomnieliśmy wcześniej, Deep Learning i NLP są częścią większej dziedziny nauki, sztucznej inteligencji. Podczas gdy NLP redefiniuje sposób, w jaki maszyny rozumieją ludzki język i zachowanie, Deep Learning dodatkowo wzbogaca zastosowania NLP. Techniki głębokiego uczenia i mapowania wektorowego mogą sprawić, że systemy NLP będą znacznie dokładniejsze, bez silnej interwencji człowieka, otwierając w ten sposób nowe możliwości dla zastosowań NLP.

Zamówienie zaawansowanego programu certyfikatów upGrad w zakresie uczenia maszynowego i NLP. Ten kurs został stworzony z myślą o różnych rodzajach uczniów zainteresowanych uczeniem maszynowym, oferując mentoring 1-1 i wiele więcej.