Razlika između dubokog učenja i NLP-a
Share
Duboko učenje vs. Obrada prirodnog jezika (NLP)
Duboko učenje i NLP neke su od najzgodnijih ovih riječi. NLP, ukratko za obradu prirodnog jezika, jedna je od istaknutih tehnologija informacijskog doba i poput većine sjajnih ideja, koncepti NLP-a prihvatili su mnoge vođe na svojim poljima. To je u osnovi potpolje umjetne inteligencije koje se bavi interakcijama između računalnog i ljudskog jezika. To je revolucionarno proučavanje procesa ljudske misli. Jednostavno rečeno, NLP je proučavanje onoga što se zapravo događa kad razmišljamo. NLP je započeo na kalifornijskom Sveučilištu u Santa Cruzu početkom 1970-ih, ali od tada brzo raste. Duboko učenje je, s druge strane, podskup područja strojnog učenja koje se temelji na umjetnim neuronskim mrežama. To je tehnika strojnog učenja koja računala uči imitirajući ljudski mozak.
Što je duboko učenje?
Duboko učenje promijenilo je računalni vid i prirodnu obradu jezika, ali što je zapravo duboko učenje? Duboko učenje puno je širi pojam koji je polako mijenjao oblike u proteklom desetljeću. Duboko učenje koristi umjetne neuronske mreže, koje su stvorene da imitiraju ljudski proces učenja i razmišljanja. Iako je istina da na duboko učenje jako utječe ljudski mozak, to ne treba promatrati kao pokušaj simuliranja mozga. U stvari, moderno duboko učenje crpi inspiraciju iz mnogih područja, posebno primijenjenih matematičkih osnova poput linearne algebre, vjerojatnosti, teorije informacija i numeričke optimizacije. Duboko učenje uključuje mrežu u kojoj su umjetni neuroni (obično tisuće, milijuni, ili vjerojatno više njih) naslagani najmanje nekoliko slojeva duboko. Jedna definicija određuje da se duboko učenje bavi neuronskom mrežom s više od dva sloja.
Što je obrada prirodnog jezika?
Obrada prirodnog jezika skup je metoda kojima se ljudski jezik može učiniti dostupnim računalima. NLP se temelji na teoriji da se čitavo ljudsko razmišljanje događa oko pet osjetila: slika, zvuk, osjećaj, miris i / ili okus. Sastavni je dio umjetne inteligencije čiji je cilj modeliranje kognitivnih mehanizama koji su temelj razumijevanja i proizvodnje ljudskih jezika. NLP istražuje upotrebu računala za obradu ili razumijevanje ljudskih jezika u svrhu obavljanja korisnih zadataka. To je osnovno sredstvo komunikacije. U današnjem digitalnom dobu skloni smo znanstveno shvaćati jezik jer pokušavamo učiniti da nas neživi objekti razumiju. Stoga je postalo neophodno razviti mehanizme pomoću kojih se jezik može hraniti neživim objektima poput računala. NLP pomaže kod istog. Jednostavno rečeno, NLP je tehnologija koja pomaže računalima da razumiju ljudski jezik.
Razlika između dubokog učenja i NLP-a
definicija
- Duboko učenje podskup je područja strojnog učenja temeljenog na umjetnim neuronskim mrežama koje računare uče na primjeru. To je funkcija umjetne inteligencije koja oponaša ljudski mozak u obradi podataka i stvaranju obrazaca za uporabu u odlučivanju. S druge strane, obrada prirodnog jezika (NLP) predstavlja skup metoda kojima se ljudski jezik može učiniti dostupnim računalima. Istražuje upotrebu računala za obradu ili razumijevanje ljudskih jezika u svrhu obavljanja korisnih zadataka. NLP je sposobnost računalnog programa da razumije ljudski jezik dok se govori.
Funkcija
- Duboko učenje pruža moćan okvir za nadzirano učenje. Dodavanjem više slojeva i više jedinica unutar sloja duboka mreža može predstavljati funkcije sve veće složenosti. To je AI funkcija koja oponaša proces učenja i razmišljanja čovjeka za obradu podataka koji su nestrukturirani i neobilježeni. NLP je odnos između računala i ljudskog jezika. Istražuje upotrebu računala za obradu ili razumijevanje ljudskih jezika u svrhu obavljanja korisnih zadataka. Ideja je čitati, dešifrirati i razumjeti ljudske jezike na vrijedan način.
Prijave
- NLP se može koristiti na više načina kada je riječ o klasifikaciji teksta i kategorizaciji. Klasifikacija teksta pomaže u mnogim aplikacijama kao što su filtriranje informacija, pretraživanje interneta, procjena čitljivosti i analiza osjećaja. Ostale aplikacije uključuju strojno prevođenje, automatsko sažetak, automatsko prepoznavanje govora, chatbotove, tržišnu inteligenciju, korisničku uslugu itd. Algoritmi za duboko učenje koriste se u uslugama prevođenja s Google jezika, Alexa i osobnim vozilima. Druga područja koja jako ovise o dubokom učenju su otkrivanje droga, sinteza glasa i prepoznavanje i prepoznavanje lica.
Deep Learning vs. NLP: Uporedni grafikon
Sažetak dubokog učenja u odnosu na NLP
Duboko učenje skup je metoda temeljenih na umjetnim neuronskim mrežama koje nalikuju ljudskom mozgu, koje računalima omogućuju učenje iz podataka bez ljudskog nadzora i intervencije. Nadalje, ove se metode mogu prilagoditi promjenjivim okruženjima i omogućiti kontinuirano poboljšavanje naučenih sposobnosti. Obrada prirodnog jezika jedna je od najistaknutijih tehnologija informacijskog doba i potpolje umjetne inteligencije koja se bavi interakcijama između računala i ljudskih jezika. NLP je sposobnost računalnog programa da razumije ljudski jezik dok se govori.
