Deep Learning vs NLP: Diferența dintre Deep Learning și NLP

Când ne gândim la inteligența artificială, devine aproape copleșitor să ne învăluim creierul în jurul unor termeni complecși precum Învățare automată, Învățare profundă și Procesarea limbajului natural (NLP). La urma urmei, aceste discipline new-age sunt mult mai avansate și complicate decât orice am văzut vreodată. Acesta este în primul rând motivul pentru care oamenii tind să folosească terminologiile AI în mod sinonim, stârnind o dezbatere între diferitele concepte ale științei datelor.

O astfel de dezbatere în tendințe este cea a Deep Learning vs. NLP. În timp ce Deep Learning și NLP se încadrează sub umbrela largă a Inteligenței Artificiale, diferența dintre Deep Learning și NLP este destul de mare!

În această postare, vom arunca o privire detaliată asupra dezbaterii Deep Learning vs. NLP, vom înțelege importanța acestora în domeniul AI, vom vedea cum se asociază între ei și vom afla despre diferențele dintre Deep Learning și NLP.

Învață cursul de Deep Learning de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Așa că, fără alte prelungiri, să intrăm direct în asta!

Deep Learning vs. NLP

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este o ramură a învățării automate care folosește rețelele neuronale artificiale (ANN) pentru a simula funcționarea creierului uman. O rețea neuronală artificială este formată dintr-o rețea interconectată de mii sau milioane de neuroni stivuiți în mai multe straturi, de unde și numele Deep Learning.

O rețea neuronală funcționează cam așa: alimentezi rețeaua neuronală cu volume masive de date care vor trece apoi prin neuroni. Fiecare neuron are o funcție de activare. Când se atinge un anumit prag, neuronii se activează, iar valorile lor sunt diseminate în întreaga rețea neuronală.

ANN-urile sunt concepute pentru a imita abordările de procesare a informațiilor și comunicare distribuită ale creierului biologic. Cu toate acestea, ele diferă de creierul biologic în sensul că, în timp ce creierul biologic este analog și dinamic, ANN-urile sunt statice.

Deep Learning se concentrează pe antrenarea rețelelor neuronale mari pe cantități voluminoase de date. Deoarece generarea zilnică a datelor la nivel global nu este în top acum (și va crește doar în viitor), reprezintă o oportunitate excelentă pentru Deep Learning. Acest lucru se datorează faptului că cu cât introduceți mai multe date într-o rețea neuronală extinsă, cu atât ea are performanțe mai bune.

Deep Learning este utilizat pe scară largă pentru Predictive Analytics, NLP, Computer Vision și Object Recognition.

Trebuie să citiți: Top 10 tehnici de învățare profundă pe care ar trebui să le cunoașteți

Ce este procesarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural este o zonă de specializare AI care urmărește să înțeleagă și să ilustreze mecanismele cognitive care contribuie la înțelegerea și generarea limbajelor umane. În esență, NLP este o confluență a inteligenței artificiale, a informaticii și a lingvisticii. Prin analiza inteligentă a limbajelor umane naturale, NLP își propune să reducă decalajul dintre înțelegerea computerelor și limbajele umane naturale.

NLP se concentrează pe programarea computerelor pentru a procesa și analiza cantități mari de date din limbaj natural în forme textuale sau verbale. Folosește metode avansate din Lingvistică Computațională, AI și Informatică pentru a ajuta computerele să înțeleagă, să interpreteze și să manipuleze limbajele umane. Pe măsură ce NLP deschide linii de comunicare între computere și oameni, putem obține rezultate excepționale, cum ar fi analiza sentimentelor, extragerea informațiilor, rezumarea textului, clasificarea textului și chatbots și asistenți virtuali inteligenți.

Citește și: Aplicații ale procesării limbajului natural

Deep Learning vs. NLP: O comparație detaliată

Definiție

Deep Learning este o zonă de specializare ML care învață computerele să învețe din seturi mari de date pentru a îndeplini sarcini specifice. Utilizează ANN-urile pentru a imita capacitatea de procesare a creierului biologic și pentru a crea modele relevante pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză.

Dimpotrivă, NLP se ocupă în primul rând de facilitarea comunicării deschise între oameni și computere. Scopul aici este de a face limbajele umane accesibile computerelor în timp real.

Funcţie

Deep Learning folosește învățarea supravegheată pentru a antrena rețele neuronale mari folosind date nestructurate și neetichetate. Deoarece o rețea neuronală profundă constă din mai multe straturi și numeroase unități, procesele și funcțiile de bază sunt incredibil de complexe. Rețelele neuronale de antrenament urmăresc să-i ajute să stăpânească sarcini specifice care necesită de obicei inteligență umană.

NLP se preocupă de modul în care computerele pot procesa, analiza și înțelege limbajele umane. Utilizează diverse tehnici, cum ar fi metode statistice, algoritmi ML și abordări bazate pe reguli. Folosind aceste metode, NLP descompune limbajele naturale în elemente mai scurte, încearcă să înțeleagă relațiile dintre aceste piese și explorează modul în care acestea se potrivesc pentru a crea sens.

Aplicații

Tehnologia Deep Learning și-a găsit aplicații în mai multe sectoare industriale, inclusiv asistența medicală, BFSI, retail, auto și petrol și gaze, pentru a numi câteva. Este tehnologia din spatele visurilor profunde , mașinilor autonome, sistemelor de recunoaștere vizuală și software-ului de detectare a fraudelor.

NLP este adânc înrădăcinat în lingvistică. Unele dintre cele mai populare aplicații ale sale includ clasificarea și clasificarea textului, recunoașterea entităților numite, etichetarea părților de vorbire, analizarea semantică, detectarea parafrazelor, verificarea ortografică, generarea limbii, traducerea automată, recunoașterea vorbirii și recunoașterea caracterelor. Acestea sunt indispensabile în realizarea de chatbot, asistenți personali, verificatori de gramatică și ortografie etc.

Încheierea

După cum am menționat mai devreme, Deep Learning și NLP sunt ambele părți ale unui domeniu mai larg de studiu, Inteligența artificială. În timp ce NLP redefinește modul în care mașinile înțeleg limbajul și comportamentul uman, Deep Learning îmbogățește și mai mult aplicațiile NLP. Tehnicile de învățare profundă și de cartografiere vectorială pot face sistemele NLP mult mai precise fără a se baza în mare măsură pe intervenția umană, deschizând astfel noi posibilități pentru aplicațiile NLP.

Verificați programul de certificat avansat de la upGrad în învățare automată și NLP. Acest curs a fost creat ținând cont de diferitele tipuri de studenți interesați de Machine Learning, oferind mentorat 1-1 și multe altele.