Deep Learning vs PNL: Diferença entre Deep Learning e PNL

Quando pensamos em Inteligência Artificial, torna-se quase esmagador envolver nossos cérebros em termos complexos como Machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing (NLP). Afinal, essas disciplinas da nova era são muito mais avançadas e complexas do que qualquer coisa que já vimos. É principalmente por isso que as pessoas tendem a usar terminologias de IA como sinônimos, provocando um tipo de debate entre diferentes conceitos de Ciência de Dados.

Um desses debates de tendências é o de Deep Learning vs. PNL. Enquanto Deep Learning e PNL se enquadram no amplo guarda-chuva da Inteligência Artificial, a diferença entre Deep Learning e PNL é bastante gritante!

Neste post, vamos dar uma olhada detalhada no debate Deep Learning vs. NLP, entender sua importância no domínio da IA, ver como eles se associam e aprender sobre as diferenças entre Deep Learning e NLP.

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Então, sem mais delongas, vamos direto ao assunto!

Deep Learning vs. PNL

O que é Aprendizado Profundo?

Deep Learning é um ramo do Machine Learning que utiliza redes neurais artificiais (ANNs) para simular o funcionamento do cérebro humano. Uma rede neural artificial é feita de uma rede interconectada de milhares ou milhões de neurônios empilhados em várias camadas, daí o nome Deep Learning.

Uma rede neural funciona mais ou menos assim – você alimenta a rede neural com grandes volumes de dados que serão executados pelos neurônios. Cada neurônio tem uma função de ativação. Quando um limiar específico é atingido, os neurônios são ativados e seus valores são disseminados por toda a rede neural.

As RNAs são projetadas para imitar as abordagens de processamento de informações e comunicação distribuída do cérebro biológico. No entanto, eles diferem do cérebro biológico no sentido de que enquanto o cérebro biológico é analógico e dinâmico, as RNAs são estáticas.

O Deep Learning se concentra no treinamento de grandes redes neurais em grandes quantidades de dados. Como a geração diária de dados globais está fora dos gráficos agora (e só aumentará no futuro), apresenta uma excelente oportunidade para Deep Learning. Isso ocorre porque quanto mais dados você alimentar em uma extensa rede neural, melhor será o desempenho dela.

Deep Learning é amplamente usado para Análise Preditiva, PNL, Visão Computacional e Reconhecimento de Objetos.

Deve ler: As 10 principais técnicas de aprendizado profundo que você deve conhecer

O que é Processamento de Linguagem Natural?

O Processamento de Linguagem Natural é uma área de especialização em IA que busca entender e ilustrar os mecanismos cognitivos que contribuem para a compreensão e geração de linguagens humanas. Em essência, a PNL é uma confluência de Inteligência Artificial, Ciência da Computação e Linguística. Através da análise inteligente de linguagens humanas naturais, a PNL visa preencher a lacuna entre a compreensão do computador e as linguagens humanas naturais.

A PNL se concentra na programação de computadores para processar e analisar grandes quantidades de dados de linguagem natural nas formas textuais ou verbais. Ele usa métodos avançados extraídos da Linguística Computacional, IA e Ciência da Computação para ajudar os computadores a entender, interpretar e manipular as linguagens humanas. À medida que a PNL abre linhas de comunicação entre computadores e humanos, podemos obter resultados excepcionais, como Análise de Sentimentos, Extração de Informações, Sumarização de Texto, Classificação de Texto e Chatbots e Assistentes Virtuais Inteligentes.

Leia também: Aplicações do Processamento de Linguagem Natural

Deep Learning vs. PNL: uma comparação detalhada

Definição

Deep Learning é uma área de especialização de ML que ensina os computadores a aprender com grandes conjuntos de dados para realizar tarefas específicas. Ele usa RNAs para imitar a capacidade de processamento do cérebro biológico e criar padrões relevantes para a tomada de decisões informadas.

Pelo contrário, a PNL trata principalmente de facilitar a comunicação aberta entre humanos e computadores. O objetivo aqui é tornar as linguagens humanas acessíveis aos computadores em tempo real.

Função

Deep Learning usa aprendizado supervisionado para treinar grandes redes neurais usando dados não estruturados e não rotulados. Como uma rede neural profunda consiste em várias camadas e várias unidades, os processos e funções subjacentes são incrivelmente complexos. O treinamento de redes neurais visa ajudá-los a alcançar o domínio sobre tarefas específicas que geralmente exigem inteligência humana.

A PNL está preocupada com a forma como os computadores podem processar, analisar e compreender as linguagens humanas. Ele faz uso de diversas técnicas, como métodos estatísticos, algoritmos de ML e abordagens baseadas em regras. Usando esses métodos, a PNL decompõe as linguagens naturais em elementos mais curtos, tenta entender as relações entre essas peças e explora como elas se encaixam para criar significado.

Formulários

A tecnologia Deep Learning encontrou aplicação em vários setores da indústria, incluindo saúde, BFSI, varejo, automotivo e petróleo e gás, para citar alguns. É a tecnologia por trás de sonhos profundos , carros autônomos, sistemas de reconhecimento visual e software de detecção de fraudes.

A PNL está profundamente enraizada na linguística. Algumas de suas aplicações mais populares incluem classificação e categorização de texto, reconhecimento de entidade nomeada, marcação de partes de fala, análise semântica, detecção de paráfrase, verificação ortográfica, geração de idioma, tradução automática, reconhecimento de fala e reconhecimento de caracteres. Estes são indispensáveis ​​na criação de chatbots, assistentes pessoais, corretores gramaticais e ortográficos, etc.

Empacotando

Como mencionamos anteriormente, Deep Learning e PNL são partes de um campo de estudo maior, a Inteligência Artificial. Enquanto a PNL está redefinindo como as máquinas entendem a linguagem e o comportamento humano, o Deep Learning está enriquecendo ainda mais as aplicações da PNL. Técnicas de Deep Learning e mapeamento vetorial podem tornar os sistemas de PNL muito mais precisos sem depender muito da intervenção humana, abrindo assim novas possibilidades para aplicações de PNL.

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