深度学习与 NLP：深度学习与 NLP 之间的区别

当我们想到人工智能时，将我们的大脑包裹在机器学习、深度学习和自然语言处理 (NLP) 等复杂术语上几乎是压倒性的。 毕竟，这些新时代的学科比我们所见过的任何东西都要先进和复杂得多。 这主要是为什么人们倾向于同义地使用 AI 术语，从而引发不同数据科学概念之间的争论。

一种这样的趋势辩论是深度学习与 NLP 的辩论。 虽然深度学习和 NLP 属于广泛的人工智能范畴，但深度学习和 NLP 之间的区别非常明显！

在这篇文章中，我们将详细探讨深度学习与 NLP 的争论，了解它们在 AI 领域中的重要性，了解它们如何相互关联，并了解深度学习和 NLP 之间的区别。

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所以，事不宜迟，让我们直接进入吧！

深度学习与 NLP

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，它利用人工神经网络 (ANN) 来模拟人脑的功能。 人工神经网络由多层堆叠的数千或数百万个神经元组成的互连网络构成，因此得名深度学习。

神经网络的功能是这样的——你向神经网络提供大量数据，然后这些数据将通过神经元运行。 每个神经元都有一个激活函数。 当达到特定阈值时，神经元被激活，并且它们的值在整个神经网络中传播。

人工神经网络旨在模仿生物大脑的信息处理和分布式通信方法。 然而，它们与生物大脑的不同之处在于，虽然生物大脑是模拟和动态的，但人工神经网络是静态的。

深度学习专注于在大量数据上训练大型神经网络。 由于每天的全球数据生成现在已经超出图表范围（而且未来只会增加），它为深度学习提供了绝佳的机会。 这是因为你输入一个广泛的神经网络的数据越多，它的性能就越好。

深度学习广泛用于预测分析、NLP、计算机视觉和对象识别。

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什么是自然语言处理？

自然语言处理是一个人工智能专业领域，旨在理解和说明有助于理解和生成人类语言的认知机制。 从本质上讲，NLP 是人工智能、计算机科学和语言学的融合。 通过对自然人类语言的智能分析，NLP 旨在弥合计算机理解与自然人类语言之间的差距。

NLP 专注于对计算机进行编程，以处理和分析大量文本或口头形式的自然语言数据。 它使用来自计算语言学、人工智能和计算机科学的先进方法来帮助计算机理解、解释和操纵人类语言。 随着 NLP 开辟了计算机与人类之间的沟通渠道，我们可以取得非凡的成果，如情感分析、信息提取、文本摘要、文本分类以及聊天机器人和智能虚拟助手。

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深度学习与 NLP：详细比较

定义

深度学习是一个 ML 专业领域，它教计算机从大型数据集中学习以执行特定任务。 它使用人工神经网络来模拟生物大脑的处理能力，并为知情决策创建相关模式。

相反，NLP 主要处理促进人与计算机之间的开放式交流。 这里的目的是使计算机可以实时访问人类语言。

功能

深度学习使用监督学习来训练使用非结构化和未标记数据的大型神经网络。 由于深度神经网络由多层和众多单元组成，因此底层过程和功能非常复杂。 训练神经网络旨在帮助他们掌握通常需要人类智能的特定任务。

NLP 关注计算机如何处理、分析和理解人类语言。 它利用了多种技术，例如统计方法、ML 算法和基于规则的方法。 使用这些方法，NLP 将自然语言分解为更短的元素，尝试理解这些部分之间的关​​系，并探索它们如何组合在一起以创造意义。

应用

深度学习技术已在多个行业领域得到应用，包括医疗保健、BFSI、零售、汽车以及石油和天然气等。 它是深度梦想、自动驾驶汽车、视觉识别系统和欺诈检测软件背后的技术。

NLP 深深植根于语言学。 它的一些最受欢迎的应用包括文本分类和分类、命名实体识别、词性标记、语义解析、释义检测、拼写检查、语言生成、机器翻译、语音识别和字符识别。 这些在制作聊天机器人、个人助理、语法和拼写检查器等方面是必不可少的。

包起来

正如我们之前提到的，深度学习和 NLP 都是更大的研究领域人工智能的一部分。 在 NLP 重新定义机器如何理解人类语言和行为的同时，深度学习正在进一步丰富 NLP 的应用。 深度学习和矢量映射技术可以使 NLP 系统更加准确，而无需严重依赖人工干预，从而为 NLP 应用开辟了新的可能性。

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