深度學習與 NLP：深度學習與 NLP 之間的區別

當我們想到人工智能時，將我們的大腦包裹在機器學習、深度學習和自然語言處理 (NLP) 等複雜術語上幾乎是壓倒性的。 畢竟，這些新時代的學科比我們所見過的任何東西都要先進和復雜得多。 這主要是為什麼人們傾向於同義地使用 AI 術語，從而引發不同數據科學概念之間的爭論。

一種這樣的趨勢辯論是深度學習與 NLP 的辯論。 雖然深度學習和 NLP 屬於廣泛的人工智能範疇，但深度學習和 NLP 之間的區別非常明顯！

在這篇文章中，我們將詳細研究深度學習與 NLP 的爭論，了解它們在 AI 領域的重要性，了解它們如何相互關聯，並了解深度學習和 NLP 之間的區別。

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深度學習與 NLP

什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的一個分支，它利用人工神經網絡 (ANN) 來模擬人腦的功能。 人工神經網絡由多層堆疊的數千或數百萬個神經元組成的互連網絡構成，因此得名深度學習。

神經網絡的功能是這樣的——你向神經網絡提供大量數據，然後這些數據將通過神經元運行。 每個神經元都有一個激活函數。 當達到特定閾值時，神經元被激活，並且它們的值在整個神經網絡中傳播。

人工神經網絡旨在模仿生物大腦的信息處理和分佈式通信方法。 然而，它們與生物大腦的不同之處在於，雖然生物大腦是模擬和動態的，但人工神經網絡是靜態的。

深度學習專注於在大量數據上訓練大型神經網絡。 由於每天的全球數據生成現在已經超出圖表範圍（而且未來只會增加），它為深度學習提供了絕佳的機會。 這是因為你輸入一個廣泛的神經網絡的數據越多，它的性能就越好。

深度學習廣泛用於預測分析、NLP、計算機視覺和對象識別。

必讀：你應該知道的 10 大深度學習技術

什麼是自然語言處理？

自然語言處理是一個人工智能專業領域，旨在理解和說明有助於理解和生成人類語言的認知機制。 從本質上講，NLP 是人工智能、計算機科學和語言學的融合。 通過對自然人類語言的智能分析，NLP 旨在彌合計算機理解與自然人類語言之間的差距。

NLP 專注於對計算機進行編程，以處理和分析大量文本或口頭形式的自然語言數據。 它使用來自計算語言學、人工智能和計算機科學的先進方法來幫助計算機理解、解釋和操縱人類語言。 隨著 NLP 開闢了計算機和人類之間的溝通渠道，我們可以取得非凡的成果，如情感分析、信息提取、文本摘要、文本分類以及聊天機器人和智能虛擬助手。

另請閱讀：自然語言處理的應用

深度學習與 NLP：詳細比較

定義

深度學習是一個 ML 專業領域，它教計算機從大型數據集中學習以執行特定任務。 它使用人工神經網絡來模擬生物大腦的處理能力，並為知情決策創建相關模式。

相反，NLP 主要處理促進人與計算機之間的開放式交流。 這裡的目的是使計算機可以實時訪問人類語言。

功能

深度學習使用監督學習來訓練使用非結構化和未標記數據的大型神經網絡。 由於深度神經網絡由多層和眾多單元組成，因此底層過程和功能非常複雜。 訓練神經網絡旨在幫助他們掌握通常需要人類智能的特定任務。

NLP 關注計算機如何處理、分析和理解人類語言。 它利用了多種技術，例如統計方法、ML 算法和基於規則的方法。 使用這些方法，NLP 將自然語言分解為更短的元素，嘗試理解這些部分之間的關係，並探索它們如何組合在一起以創造意義。

應用

深度學習技術已在多個行業領域得到應用，包括醫療保健、BFSI、零售、汽車以及石油和天然氣等。 它是深度夢想、自動駕駛汽車、視覺識別系統和欺詐檢測軟件背後的技術。

NLP 深深植根於語言學。 它的一些最受歡迎的應用包括文本分類和分類、命名實體識別、詞性標記、語義解析、釋義檢測、拼寫檢查、語言生成、機器翻譯、語音識別和字符識別。 這些在製作聊天機器人、個人助理、語法和拼寫檢查器等方面是必不可少的。

包起來

正如我們之前提到的，深度學習和 NLP 都是更大的研究領域人工智能的一部分。 在 NLP 重新定義機器如何理解人類語言和行為的同時，深度學習正在進一步豐富 NLP 的應用。 深度學習和矢量映射技術可以使 NLP 系統更加準確，而無需嚴重依賴人工干預，從而為 NLP 應用開闢了新的可能性。

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