Derin Öğrenme ve NLP: Derin Öğrenme ve NLP Arasındaki Fark

Yapay Zeka'yı düşündüğümüzde, beynimizi Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme (NLP) gibi karmaşık terimlerle sarmak neredeyse bunaltıcı hale geliyor. Ne de olsa, bu yeni çağ disiplinleri, şimdiye kadar gördüğümüz her şeyden çok daha gelişmiş ve karmaşıktır. Bu, öncelikle insanların AI terminolojilerini eş anlamlı olarak kullanma eğiliminde olmasının ve farklı Veri Bilimi kavramları arasında bir tür tartışmaya yol açmasının temel nedenidir.

Böyle bir trend tartışması, Derin Öğrenmeye karşı NLP'dir. Derin Öğrenme ve NLP, geniş Yapay Zeka şemsiyesi altına girerken, Derin Öğrenme ve NLP arasındaki fark oldukça belirgindir!

Bu gönderide, Derin Öğrenme ve NLP tartışmasına ayrıntılı bir göz atacağız, bunların AI alanındaki önemini anlayacağız, birbirleriyle nasıl ilişki kurduklarını göreceğiz ve Derin Öğrenme ile NLP arasındaki farkları öğreneceğiz.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Derin Öğrenme Kursu Öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

O halde lafı daha fazla uzatmadan hemen konuya girelim!

Derin Öğrenme ve NLP

Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme, insan beyninin işleyişini simüle etmek için yapay sinir ağlarından (YSA) yararlanan bir Makine Öğrenimi dalıdır. Bir yapay sinir ağı, birden çok katmanda yığılmış binlerce veya milyonlarca nöronun birbirine bağlı bir ağından oluşur, bu nedenle Derin Öğrenme adı verilir.

Bir sinir ağı şöyle bir işlev görür - sinir ağını daha sonra nöronlardan geçecek büyük hacimli verilerle beslersiniz. Her nöronun bir aktivasyon fonksiyonu vardır. Belirli bir eşiğe ulaşıldığında, nöronlar aktive olur ve değerleri sinir ağı boyunca yayılır.

YSA'lar biyolojik beynin bilgi işleme ve dağıtılmış iletişim yaklaşımlarını taklit etmek için tasarlanmıştır. Bununla birlikte, biyolojik beyin analog ve dinamik iken YSA'ların statik olması anlamında biyolojik beyinden farklıdırlar.

Derin Öğrenme, büyük miktarda veri üzerinde büyük sinir ağlarını eğitmeye odaklanır. Günlük küresel veri üretimi şu anda çizelgelerin dışında olduğundan (ve yalnızca gelecekte artacaktır), Derin Öğrenme için mükemmel bir fırsat sunuyor. Bunun nedeni, kapsamlı bir sinir ağına ne kadar çok veri beslerseniz, o kadar iyi performans göstermesidir.

Derin Öğrenme, Tahmine Dayalı Analitik, NLP, Bilgisayarla Görme ve Nesne Tanıma için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Mutlaka Okuyun: Bilmeniz Gereken En İyi 10 Derin Öğrenme Tekniği

Doğal Dil İşleme Nedir?

Doğal Dil İşleme, insan dillerinin anlaşılmasına ve üretilmesine katkıda bulunan bilişsel mekanizmaları anlamayı ve örneklemeyi amaçlayan bir yapay zeka uzmanlık alanıdır. Özünde, NLP Yapay Zeka, Bilgisayar Bilimi ve Dilbilimin bir birleşimidir. NLP, doğal insan dillerinin akıllı analizi yoluyla, bilgisayar anlayışı ile doğal insan dilleri arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlar.

NLP, metinsel veya sözlü formlarda büyük miktarda doğal dil verisini işlemek ve analiz etmek için bilgisayarları programlamaya odaklanır. Bilgisayarların insan dillerini anlamasına, yorumlamasına ve manipüle etmesine yardımcı olmak için Hesaplamalı Dilbilim, Yapay Zeka ve Bilgisayar Biliminden alınan gelişmiş yöntemleri kullanır. NLP, bilgisayarlar ve insanlar arasındaki iletişim hatlarını açarken, Duygu Analizi, Bilgi Çıkarma, Metin Özetleme, Metin Sınıflandırma ve Sohbet Robotları ve Akıllı Sanal Asistanlar gibi olağanüstü sonuçlar elde edebiliriz.

Ayrıca Okuyun: Doğal Dil İşleme Uygulamaları

Derin Öğrenme ve NLP: Ayrıntılı bir karşılaştırma

Tanım

Derin Öğrenme, bilgisayarlara belirli görevleri gerçekleştirmek için büyük veri kümelerinden öğrenmeyi öğreten bir ML uzmanlık alanıdır. Biyolojik beynin işleme yeteneğini taklit etmek ve bilinçli karar verme için ilgili kalıplar oluşturmak için YSA'ları kullanır.

Aksine, NLP öncelikle insanlar ve bilgisayarlar arasındaki açık iletişimi kolaylaştırmakla ilgilenir. Buradaki amaç, insan dillerini gerçek zamanlı olarak bilgisayarlara erişilebilir kılmaktır.

İşlev

Derin Öğrenme, yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş verileri kullanarak büyük sinir ağlarını eğitmek için denetimli öğrenmeyi kullanır. Derin bir sinir ağı, birden çok katmandan ve çok sayıda birimden oluştuğu için, altta yatan süreçler ve işlevler inanılmaz derecede karmaşıktır. Sinir ağlarının eğitimi, genellikle insan zekası gerektiren belirli görevler üzerinde ustalık kazanmalarına yardımcı olmayı amaçlar.

NLP, bilgisayarların insan dillerini nasıl işleyebileceği, analiz edebileceği ve anlayabileceği ile ilgilenir. İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi algoritmaları ve kural tabanlı yaklaşımlar gibi çeşitli teknikleri kullanır. NLP, bu yöntemleri kullanarak doğal dilleri daha kısa öğelere ayırır, bu parçalar arasındaki ilişkileri anlamaya çalışır ve anlam yaratmak için nasıl bir araya geldiklerini araştırır.

Uygulamalar

Derin Öğrenme teknolojisi, sağlık, BFSI, perakende, otomotiv ve petrol ve gaz dahil olmak üzere birkaç endüstri sektöründe uygulama bulmuştur. Derin rüya görmenin, otonom arabaların, görsel tanıma sistemlerinin ve dolandırıcılık tespit yazılımlarının arkasındaki teknolojidir .

NLP, dilbilimde derinden kök salmıştır. En popüler uygulamalarından bazıları, metin sınıflandırma ve sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma, konuşma bölümleri etiketleme, anlamsal ayrıştırma, açıklama algılama, yazım denetimi, dil oluşturma, makine çevirisi, konuşma tanıma ve karakter tanımayı içerir. Bunlar, sohbet robotları, kişisel asistanlar, dilbilgisi ve yazım denetleyicileri vb. yapımında vazgeçilmezdir.

toparlamak

Daha önce de belirttiğimiz gibi, Derin Öğrenme ve NLP, daha geniş bir çalışma alanı olan Yapay Zekanın parçalarıdır. NLP, makinelerin insan dilini ve davranışını nasıl anladığını yeniden tanımlarken, Derin Öğrenme NLP uygulamalarını daha da zenginleştiriyor. Derin Öğrenme ve vektör haritalama teknikleri, NLP sistemlerini insan müdahalesine çok fazla güvenmeden çok daha doğru hale getirebilir ve böylece NLP uygulamaları için yeni olanaklar açabilir.

UpGrad'ın Makine Öğrenimi ve NLP'deki Gelişmiş Sertifika Programına göz atın. Bu kurs, Makine Öğrenimi ile ilgilenen, 1-1 mentorluk ve çok daha fazlasını sunan çeşitli öğrenciler göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır.