Разница между глубоким обучением и НЛП

Глубокое обучение Обработка естественного языка (НЛП)

Глубокое обучение и НЛП являются одними из самых популярных модных слов сегодня. НЛП, сокращение от Natural Language Processing, является одной из выдающихся технологий информационного века, и, как и большинство великих идей, концепции НЛП были приняты многими лидерами в своих областях. Это в основном подполье искусственного интеллекта, которое касается взаимодействия между компьютером и человеческими языками. Это революционное исследование процесса мышления человека. Проще говоря, НЛП - это изучение того, что на самом деле происходит, когда мы думаем. НЛП начал свою деятельность в Калифорнийском университете в Санта-Крус в начале 1970-х годов, но с тех пор быстро рос. Глубокое обучение, с другой стороны, является подмножеством области машинного обучения, основанного на искусственных нейронных сетях. Это техника машинного обучения, которая учит компьютерам подражать человеческому мозгу..

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение произвело революцию в компьютерном зрении и обработке естественного языка, но что именно такое глубокое обучение? Глубокое обучение - гораздо более широкое понятие, которое медленно меняло формы в течение последнего десятилетия. Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, которые призваны имитировать процесс обучения и мышления человека. Хотя верно то, что на глубокое обучение сильно влияет человеческий мозг, его не следует рассматривать как попытку симулировать мозг. Фактически, современное глубокое обучение черпает вдохновение из многих областей, особенно прикладных математических основ, таких как линейная алгебра, вероятность, теория информации и численная оптимизация. Глубокое обучение включает в себя сеть, в которой искусственные нейроны (как правило, тысячи, миллионы или, возможно, больше) сложены по крайней мере в несколько слоев. Одно определение указывает, что глубокое обучение имеет дело с нейронной сетью с более чем двумя уровнями.

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка - это набор методов, позволяющих сделать человеческий язык доступным для компьютеров. НЛП основана на теории, что все человеческое мышление происходит вокруг пяти чувств: изображения, звука, чувств, обоняния и / или вкуса. Это неотъемлемая часть искусственного интеллекта, целью которой является моделирование когнитивных механизмов, лежащих в основе понимания и производства человеческих языков. НЛП исследует использование компьютеров для обработки или понимания человеческих языков с целью выполнения полезных задач. Это основное средство общения. В современную цифровую эпоху мы склонны постигать язык с научной точки зрения, потому что мы пытаемся заставить неодушевленные объекты понять нас. Таким образом, стало необходимым разработать механизмы, с помощью которых язык может питаться неодушевленными объектами, такими как компьютеры. НЛП помогает с тем же. Проще говоря, НЛП - это технология, которая помогает компьютерам понимать человеческий язык.

Разница между Deep Learning и НЛП

Определение

- Глубокое обучение - это подмножество области машинного обучения, основанное на искусственных нейронных сетях, которое учит компьютерам учиться на собственном примере. Это функция искусственного интеллекта, которая имитирует человеческий мозг при обработке данных и создании шаблонов для принятия решений. Обработка естественного языка (NLP), с другой стороны, представляет собой набор методов, позволяющих сделать человеческий язык доступным для компьютеров. Он исследует использование компьютеров для обработки или понимания человеческих языков с целью выполнения полезных задач. НЛП - это способность компьютерной программы понимать человеческий язык так, как на нем говорят.

функция

- Глубокое обучение обеспечивает мощную основу для контролируемого обучения. Добавляя больше слоев и больше единиц в слой, глубокая сеть может представлять функции возрастающей сложности. Это функция ИИ, которая имитирует процесс обучения и мышления человека для обработки неструктурированных и немаркированных данных. НЛП - это связь между компьютерами и человеческим языком. Он исследует использование компьютеров для обработки или понимания человеческих языков с целью выполнения полезных задач. Идея состоит в том, чтобы читать, расшифровывать и понимать человеческие языки таким образом, который является ценным.

Приложения

- НЛП может использоваться несколькими способами, когда речь идет о классификации и категоризации текста. Классификация текста помогает во многих приложениях, таких как фильтрация информации, поиск в Интернете, оценка читабельности и анализ настроений. Другие приложения включают в себя машинный перевод, автоматическое суммирование, автоматическое распознавание речи, чат-ботов, анализ рынка, обслуживание клиентов и т. Д. Алгоритмы глубокого обучения используются в службах перевода языков Google, Alexa и в автомобилях с автоматическим управлением. Другими областями, которые сильно зависят от глубокого обучения, являются обнаружение наркотиков, синтез голоса, а также идентификация и распознавание лица..

Deep Learning vs. NLP: Сравнительная таблица

Краткий обзор глубокого обучения против НЛП

Глубокое обучение - это набор методов, основанных на искусственных нейронных сетях, которые напоминают человеческий мозг, которые позволяют компьютерам изучать данные без человеческого наблюдения и вмешательства. Кроме того, эти методы могут адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать постоянное улучшение изученных способностей. Обработка естественного языка - одна из выдающихся технологий информационного века и подполя искусственного интеллекта, которая имеет дело с взаимодействиями между компьютером и человеческими языками. НЛП - это способность компьютерной программы понимать человеческий язык так, как на нем говорят.