Unterschied zwischen Deep Learning und NLP

Deep Learning vs. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Deep Learning und NLP sind heute einige der heißesten Schlagworte in der Nähe. NLP, kurz für die Verarbeitung natürlicher Sprache, ist eine der herausragenden Technologien des Informationsalters. Wie die meisten großen Ideen wurden die Konzepte von NLP von vielen Führungskräften in ihren Bereichen angenommen. Es ist im Grunde ein Unterfeld künstlicher Intelligenz, das sich mit Interaktionen zwischen Computer und menschlichen Sprachen befasst. Es ist eine revolutionäre Untersuchung des Prozesses des menschlichen Denkens. Einfach ausgedrückt, NLP ist das Studium dessen, was tatsächlich los ist, wenn wir denken. NLP begann Anfang der 1970er Jahre an der University of California, Santa Cruz, ist aber seitdem schnell gewachsen. Deep Learning hingegen ist eine Untergruppe des Gebiets des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ist eine Technik des maschinellen Lernens, die Computer lehrt, durch Nachahmung des menschlichen Gehirns zu lernen.

Was ist tiefes Lernen?

Deep Learn hat das Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert, aber was genau ist Deep Learning? Deep Learning ist ein viel breiteres Konzept, das Formen im letzten Jahrzehnt langsam verändert hat. Deep Learn verwendet künstliche neuronale Netze, die zum Nachahmung des menschlichen Lern- und Denkenprozesses konzipiert sind. Während es wahr ist, dass tiefes Lernen stark vom menschlichen Gehirn beeinflusst wird, sollte es nicht als Versuch angesehen werden, das Gehirn zu simulieren. In der Tat lässt moderne Deep -Lernen von vielen Bereichen inspiriert, insbesondere angewandte Mathematik -Grundlagen wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit, Informationstheorie und numerische Optimierung. Deep Learn beinhaltet ein Netzwerk, in dem künstliche Neuronen (normalerweise Tausende, Millionen oder wahrscheinlich mehr von ihnen) mindestens mehrere Schichten tief gestapelt sind. Eine Definition gibt an, dass Deep Learning mit einem neuronalen Netzwerk mit mehr als zwei Schichten befasst.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Reihe von Methoden, um die menschlichen Sprache für Computer zugänglich zu machen. NLP basiert auf der Theorie, dass alle menschlichen Denken rund fünf Sinne auftreten: Bild, Klang, Gefühl, Geruch und/oder Geschmack. Es ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz, die darauf abzielt, die kognitiven Mechanismen zu modellieren, die dem Verständnis und der Produktion menschlicher Sprachen zugrunde liegen. NLP untersucht die Verwendung von Computern, um menschliche Sprachen zu verarbeiten oder zu verstehen, um nützliche Aufgaben auszuführen. Es ist ein grundlegendes Kommunikationsmittel. In der heutigen digitalen Ära neigen wir dazu, Sprach wissenschaftlich zu verstehen, weil wir versuchen, leblosen Objekten zu machen, die uns verstehen. Daher ist es wesentlich geworden, Mechanismen zu entwickeln, durch die Sprache leblosen Objekten wie Computern zugeführt werden kann. NLP hilft beim gleichen. In einfachen Worten ist NLP eine Technologie, mit der Computer die menschliche Sprache verstehen können.

Unterschied zwischen Deep Learning und NLP

Definition

- Deep Learning ist eine Untergruppe des Gebiets des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die Computer lehrt, anhand eines Beispiels zu lernen. Es ist eine Funktion der künstlichen Intelligenz, die das menschliche Gehirn beim Verarbeiten von Daten und zum Erstellen von Mustern für Entscheidungsfindung beeinflusst. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist dagegen eine Reihe von Methoden, um die menschlichen Sprache für Computer zugänglich zu machen. Es untersucht die Verwendung von Computern, um menschliche Sprachen zu verarbeiten oder zu verstehen, um nützliche Aufgaben auszuführen. NLP ist die Fähigkeit eines Computerprogramms, die menschliche Sprache zu verstehen, während es gesprochen wird.

Funktion

- Deep Learning bietet einen leistungsfähigen Rahmen für überwachtes Lernen. Durch Hinzufügen von mehr Ebenen und mehr Einheiten innerhalb einer Ebene kann ein tiefes Netzwerk Funktionen der zunehmenden Komplexität darstellen. Es ist eine KI. NLP ist die Beziehung zwischen Computern und menschlicher Sprache. Es untersucht die Verwendung von Computern, um menschliche Sprachen zu verarbeiten oder zu verstehen, um nützliche Aufgaben auszuführen. Die Idee ist, die menschlichen Sprachen auf eine Weise zu lesen, zu entziffern und zu verstehen, die wertvoll ist.

Anwendungen

- NLP kann in Bezug auf die Klassifizierung und Kategorisierung von Text auf verschiedene Weise verwendet werden. Die Textklassifizierung hilft bei vielen Anwendungen wie Informationsfilterung, Websuche, Lesbarkeitsbewertung und Stimmungsanalyse. Weitere Anwendungen sind maschinelle Übersetzung, automatische Zusammenfassung, automatische Spracherkennung, Chatbots, Marktinformationen, Kundendienst usw. Deep Learning-Algorithmen werden in Google Language-Übersetzungsdiensten, Alexa und selbstfahrenden Autos verwendet. Andere Bereiche, die stark von tiefem Lernen abhängig sind.

Deep Learning vs. NLP: Vergleichstabelle

Zusammenfassung von Deep Learning vs. NLP

Deep Learning ist eine Reihe von Methoden, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basieren, die dem menschlichen Gehirn ähneln, die es Computern ermöglichen, aus Daten ohne menschliche Überwachung und Intervention zu lernen. Darüber hinaus können sich diese Methoden an sich verändernde Umgebungen anpassen und die erlernten Fähigkeiten kontinuierlich verbessert werden. Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine der herausragenden Technologien des Informationszeitalters und ein Unterfeld künstlicher Intelligenz, das sich mit Interaktionen zwischen Computer- und menschlichen Sprachen befasst. NLP ist die Fähigkeit eines Computerprogramms, die menschliche Sprache zu verstehen, während es gesprochen wird.