Глубокое обучение против НЛП: разница между глубоким обучением и НЛП

Когда мы думаем об искусственном интеллекте, нам становится почти невыносимо крутить в голове сложные термины, такие как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP). В конце концов, эти дисциплины нового века намного более продвинуты и сложны, чем все, что мы когда-либо видели. В первую очередь поэтому люди склонны использовать терминологию ИИ как синонимы, вызывая своего рода дебаты между различными концепциями науки о данных.

Одна из таких популярных дискуссий — это глубокое обучение против НЛП. В то время как глубокое обучение и НЛП подпадают под широкий спектр искусственного интеллекта, разница между глубоким обучением и НЛП довольно существенна!

В этом посте мы подробно рассмотрим дебаты о глубоком обучении и НЛП, поймем их важность в области ИИ, посмотрим, как они связаны друг с другом, и узнаем о различиях между глубоким обучением и НЛП.

Изучите курс глубокого обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Итак, без лишних слов, давайте сразу к делу!

Глубокое обучение против НЛП

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети (ИНС) для имитации работы человеческого мозга. Искусственная нейронная сеть состоит из взаимосвязанной паутины тысяч или миллионов нейронов, сложенных в несколько слоев, отсюда и название Deep Learning.

Нейронная сеть работает примерно так: вы загружаете в нейронную сеть огромные объемы данных, которые затем проходят через нейроны. Каждый нейрон имеет активационную функцию. Когда достигается определенный порог, нейроны активируются, и их значения распространяются по всей нейронной сети.

ИНС предназначены для имитации обработки информации и распределенных коммуникаций биологического мозга. Однако они отличаются от биологического мозга тем, что в то время как биологический мозг является аналоговым и динамичным, ИНС являются статичными.

Глубокое обучение фокусируется на обучении больших нейронных сетей на больших объемах данных. Поскольку ежедневная генерация глобальных данных сейчас зашкаливает (и она будет только увеличиваться в будущем), это открывает прекрасную возможность для глубокого обучения. Это связано с тем, что чем больше данных вы передаете обширной нейронной сети, тем лучше она работает.

Глубокое обучение широко используется для прогнозной аналитики, НЛП, компьютерного зрения и распознавания объектов.

Обязательно прочтите: 10 лучших методов глубокого обучения, которые вы должны знать

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка — это область специализации ИИ, которая стремится понять и проиллюстрировать когнитивные механизмы, которые способствуют пониманию и созданию человеческих языков. По сути, НЛП представляет собой слияние искусственного интеллекта, информатики и лингвистики. Благодаря интеллектуальному анализу естественных человеческих языков НЛП стремится преодолеть разрыв между компьютерным пониманием и естественными человеческими языками.

НЛП фокусируется на программировании компьютеров для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке в текстовой или вербальной формах. Он использует передовые методы, взятые из компьютерной лингвистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук, чтобы помочь компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческими языками. Поскольку НЛП открывает линии связи между компьютерами и людьми, мы можем достичь исключительных результатов, таких как анализ настроений, извлечение информации, суммирование текста, классификация текста, а также чат-боты и интеллектуальные виртуальные помощники.

Читайте также: Применение обработки естественного языка

Глубокое обучение против НЛП: подробное сравнение

Определение

Глубокое обучение — это область специализации машинного обучения, которая учит компьютеры учиться на больших наборах данных для выполнения определенных задач. Он использует ИНС, чтобы имитировать способность обработки биологического мозга и создавать соответствующие шаблоны для принятия обоснованных решений.

Напротив, НЛП в первую очередь занимается облегчением открытого общения между людьми и компьютерами. Цель состоит в том, чтобы сделать человеческие языки доступными для компьютеров в режиме реального времени.

Функция

Глубокое обучение использует контролируемое обучение для обучения больших нейронных сетей с использованием неструктурированных и немаркированных данных. Поскольку глубокая нейронная сеть состоит из нескольких слоев и множества блоков, лежащие в ее основе процессы и функции невероятно сложны. Обучение нейронных сетей направлено на то, чтобы помочь им справиться с конкретными задачами, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

НЛП занимается тем, как компьютеры могут обрабатывать, анализировать и понимать человеческие языки. Он использует различные методы, такие как статистические методы, алгоритмы машинного обучения и подходы, основанные на правилах. Используя эти методы, НЛП разбивает естественные языки на более короткие элементы, пытается понять отношения между этими частями и исследует, как они сочетаются друг с другом для создания смысла.

Приложения

Технология глубокого обучения нашла применение в нескольких отраслях промышленности, включая здравоохранение, BFSI, розничную торговлю, автомобилестроение, нефть и газ, и это лишь некоторые из них. Это технология, стоящая за глубокими сновидениями , автономными автомобилями, системами визуального распознавания и программным обеспечением для обнаружения мошенничества.

НЛП глубоко укоренилось в лингвистике. Некоторые из его самых популярных приложений включают классификацию и категоризацию текста, распознавание именованных объектов, тегирование частей речи, семантический анализ, обнаружение парафраз, проверку орфографии, генерацию языка, машинный перевод, распознавание речи и распознавание символов. Они незаменимы при создании чат-ботов, личных помощников, средств проверки грамматики и орфографии и т. д.

Подведение итогов

Как мы упоминали ранее, глубокое обучение и НЛП являются частями более крупной области исследований, искусственного интеллекта. В то время как НЛП переопределяет то, как машины понимают человеческий язык и поведение, глубокое обучение еще больше обогащает приложения НЛП. Методы глубокого обучения и векторного картирования могут сделать системы НЛП намного более точными, не слишком полагаясь на вмешательство человека, тем самым открывая новые возможности для приложений НЛП.

Ознакомьтесь с расширенной сертификационной программой upGrad в области машинного обучения и НЛП. Этот курс был разработан с учетом различных типов студентов, заинтересованных в машинном обучении, предлагая индивидуальное наставничество и многое другое.