Deep Learning Vs NLP: ความแตกต่างระหว่าง Deep Learning และ NLP

เมื่อเรานึกถึงปัญญาประดิษฐ์ เกือบจะล้นหลามที่จะห่อหุ้มสมองของเราด้วยคำศัพท์ที่ซับซ้อน เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ท้ายที่สุดแล้ว สาขาวิชายุคใหม่เหล่านี้ก้าวหน้าและซับซ้อนกว่าที่เราเคยเห็นมามาก นี่คือสาเหตุหลักว่าทำไมผู้คนจึงมักใช้คำศัพท์ AI ที่มีความหมายเหมือนกัน ทำให้เกิดการถกเถียงกันระหว่างแนวคิดต่างๆ ของ Data Science

การอภิปรายที่ได้รับความนิยมอย่างหนึ่งคือ Deep Learning กับ NLP ในขณะที่ Deep Learning และ NLP อยู่ภายใต้กลุ่มปัญญาประดิษฐ์ที่กว้างขวาง ความแตกต่างระหว่าง Deep Learning และ NLP นั้นค่อนข้างชัดเจน!

ในโพสต์นี้ เราจะมาดูรายละเอียดเกี่ยวกับการอภิปราย Deep Learning กับ NLP ทำความเข้าใจกับความสำคัญในโดเมน AI ดูว่าพวกเขาเชื่อมโยงกันอย่างไร และเรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง Deep Learning และ NLP

เรียน รู้หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึก จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า!

การเรียนรู้เชิงลึกกับ NLP

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

Deep Learning เป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เพื่อจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมถูกสร้างขึ้นจากเว็บที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งมีเซลล์ประสาทนับพันหรือหลายล้านเซลล์ซ้อนกันหลายชั้น จึงเป็นที่มาของชื่อการเรียนรู้เชิงลึก

โครงข่ายประสาทเทียมทำงานในลักษณะนี้ คุณป้อนโครงข่ายประสาทเทียมด้วยข้อมูลปริมาณมหาศาลที่จะไหลผ่านเซลล์ประสาท เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์มีหน้าที่กระตุ้น เมื่อถึงเกณฑ์ที่กำหนด เซลล์ประสาทจะถูกกระตุ้น และค่าของพวกมันจะกระจายไปทั่วโครงข่ายประสาท

ANN ได้รับการออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการประมวลผลข้อมูลและวิธีการสื่อสารแบบกระจายของสมองทางชีววิทยา อย่างไรก็ตาม พวกมันแตกต่างจากสมองทางชีววิทยาในแง่ที่ว่าในขณะที่สมองชีวภาพเป็นแบบแอนะล็อกและไดนามิก แต่ ANNs นั้นคงที่

Deep Learning มุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่เกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาล เนื่องจากการสร้างข้อมูลทั่วโลกในแต่ละวันนั้นไม่อยู่ในแผนภูมิในขณะนี้ (และจะเพิ่มขึ้นอีกในอนาคตเท่านั้น) จึงเป็นโอกาสที่ยอดเยี่ยมสำหรับ Deep Learning เนื่องจากยิ่งคุณป้อนข้อมูลเข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียมที่กว้างขวางมากเท่าไร ข้อมูลก็จะยิ่งทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น

Deep Learning ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับ Predictive Analytics, NLP, Computer Vision และ Object Recognition

ต้องอ่าน: เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก 10 อันดับแรกที่คุณควรรู้

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาวิชาเฉพาะด้าน AI ที่พยายามทำความเข้าใจและแสดงกลไกการรับรู้ที่มีส่วนช่วยในการทำความเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ โดยพื้นฐานแล้ว NLP เป็นการบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และภาษาศาสตร์ ด้วยการวิเคราะห์อย่างชาญฉลาดของภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ NLP มีเป้าหมายที่จะเชื่อมช่องว่างระหว่างความเข้าใจคอมพิวเตอร์กับภาษาธรรมชาติของมนุษย์

NLP มุ่งเน้นไปที่การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลภาษาธรรมชาติจำนวนมากในรูปแบบข้อความหรือคำพูด ใช้วิธีการขั้นสูงที่มาจากภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์, AI และวิทยาการคอมพิวเตอร์เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และจัดการภาษามนุษย์ เนื่องจาก NLP เปิดสายการสื่อสารระหว่างคอมพิวเตอร์และมนุษย์ เราสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การดึงข้อมูล การสรุปข้อความ การจัดประเภทข้อความ และ Chatbots & Smart Virtual Assistants

อ่านเพิ่มเติม: การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

Deep Learning vs. NLP: การเปรียบเทียบโดยละเอียด

คำนิยาม

Deep Learning เป็นพื้นที่เฉพาะทางของ ML ที่สอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำงานเฉพาะ ใช้ ANN เพื่อเลียนแบบความสามารถในการประมวลผลของสมองทางชีววิทยาและสร้างรูปแบบที่เกี่ยวข้องสำหรับการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

ในทางตรงกันข้าม NLP เกี่ยวข้องกับการอำนวยความสะดวกในการสื่อสารแบบเปิดระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์เป็นหลัก จุดมุ่งหมายในที่นี้คือการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าถึงภาษามนุษย์ได้แบบเรียลไทม์

การทำงาน

Deep Learning ใช้การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่โดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและไม่มีป้ายกำกับ เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึกประกอบด้วยหลายชั้นและหลายหน่วย กระบวนการและฟังก์ชันพื้นฐานจึงซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อ การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้พวกเขาบรรลุความเชี่ยวชาญในงานเฉพาะที่มักต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์

NLP เกี่ยวข้องกับวิธีที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และเข้าใจภาษามนุษย์ได้ โดยใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่หลากหลาย เช่น วิธีการทางสถิติ อัลกอริธึม ML และวิธีการที่อิงตามกฎ การใช้วิธีการเหล่านี้ NLP จะแบ่งภาษาธรรมชาติออกเป็นองค์ประกอบที่สั้นลง พยายามทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างส่วนเหล่านี้ และสำรวจว่าภาษาเหล่านี้เข้ากันได้อย่างไรเพื่อสร้างความหมาย

แอปพลิเคชั่น

เทคโนโลยี Deep Learning พบการประยุกต์ใช้ในหลายภาคส่วนอุตสาหกรรม รวมถึงการดูแลสุขภาพ BFSI การค้าปลีก ยานยนต์ และน้ำมันและก๊าซ เป็นต้น เป็นเทคโนโลยีเบื้องหลัง ความฝันลึก รถยนต์อัตโนมัติ ระบบจดจำภาพ และซอฟต์แวร์ตรวจจับการฉ้อโกง

NLP หยั่งรากลึกในภาษาศาสตร์ แอปพลิเคชันยอดนิยมบางตัว ได้แก่ การจำแนกข้อความและการจัดหมวดหมู่ การรู้จำชื่อเอนทิตี การแท็กส่วนของคำพูด การแยกวิเคราะห์ความหมาย การตรวจจับการถอดความ การตรวจการสะกด การสร้างภาษา การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การรู้จำคำพูด และการรู้จำอักขระ สิ่งเหล่านี้เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการสร้างแชทบอท ผู้ช่วยส่วนตัว ไวยากรณ์และตัวตรวจการสะกด ฯลฯ

ห่อ

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Deep Learning และ NLP ต่างก็เป็นส่วนหนึ่งของสาขาวิชาที่ใหญ่กว่า นั่นคือปัญญาประดิษฐ์ ในขณะที่ NLP กำลังกำหนดวิธีที่เครื่องคอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาและพฤติกรรมของมนุษย์ใหม่ Deep Learning ยังช่วยเพิ่มคุณค่าให้กับแอปพลิเคชันของ NLP เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกและการทำแผนที่เวกเตอร์สามารถทำให้ระบบ NLP มีความแม่นยำมากขึ้นโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์มากนัก จึงเป็นการเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับแอปพลิเคชัน NLP

ชำระเงิน โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่อง & NLP หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นโดยคำนึงถึงนักเรียนหลายประเภทที่สนใจแมชชีนเลิร์นนิง โดยเสนอการให้คำปรึกษาแบบ 1-1 และอีกมากมาย