Perbezaan antara pembelajaran mendalam dan NLP

Pembelajaran dalam vs. Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP)

Pembelajaran Deep dan NLP adalah beberapa kata kunci yang paling hangat sekitar hari ini. NLP, pendek untuk pemprosesan bahasa semulajadi, adalah salah satu teknologi yang menonjol dari zaman maklumat dan seperti kebanyakan idea hebat, konsep NLP telah dipeluk oleh banyak pemimpin dalam bidang mereka. Pada dasarnya adalah subfield kecerdasan buatan yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ini adalah kajian revolusioner proses pemikiran manusia. Ringkasnya, NLP adalah kajian tentang apa yang sebenarnya berlaku ketika kita berfikir. NLP bermula di University of California, Santa Cruz pada awal 1970 -an tetapi telah berkembang pesat sejak itu. Pembelajaran yang mendalam, sebaliknya, adalah subset bidang pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf buatan. Ini adalah teknik pembelajaran mesin yang mengajar komputer untuk belajar dengan meniru otak manusia.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Pembelajaran Deep telah merevolusikan visi komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi, tetapi apa sebenarnya pembelajaran mendalam? Pembelajaran Deep adalah konsep yang jauh lebih luas yang telah berubah bentuk perlahan sepanjang dekad yang lalu. Pembelajaran Deep menggunakan rangkaian saraf buatan, yang direka untuk meniru proses pembelajaran dan pemikiran manusia. Walaupun benar bahawa pembelajaran mendalam sangat dipengaruhi oleh otak manusia, ia tidak seharusnya dilihat sebagai percubaan untuk mensimulasikan otak. Malah, pembelajaran mendalam moden mendapat inspirasi dari banyak bidang, terutamanya asas matematik yang diterapkan seperti linear algebra, kebarangkalian, teori maklumat, dan pengoptimuman berangka. Pembelajaran mendalam melibatkan rangkaian di mana neuron buatan (biasanya ribuan, berjuta -juta, atau lebih banyak daripada mereka) disusun sekurang -kurangnya beberapa lapisan dalam. Satu definisi menyatakan bahawa pembelajaran mendalam berkaitan dengan rangkaian saraf dengan lebih daripada dua lapisan.

Apakah pemprosesan bahasa semula jadi?

Pemprosesan Bahasa Asli adalah satu set kaedah untuk menjadikan bahasa manusia dapat diakses oleh komputer. NLP didasarkan pada teori bahawa semua pemikiran manusia berlaku sekitar lima deria: gambar, bunyi, perasaan, bau, dan/atau rasa. Ini adalah sebahagian daripada kecerdasan buatan yang bertujuan untuk memodelkan mekanisme kognitif yang mendasari pemahaman dan pengeluaran bahasa manusia. NLP menyiasat penggunaan komputer untuk memproses atau memahami bahasa manusia untuk tujuan melaksanakan tugas yang berguna. Ini cara komunikasi asas. Dalam era digital hari ini, kita cenderung memahami bahasa secara saintifik kerana kita cuba membuat objek yang tidak bernyawa memahami kita. Oleh itu, menjadi penting untuk membangunkan mekanisme yang mana bahasa dapat diberi makan kepada objek yang tidak bernyawa seperti komputer. NLP membantu dengan perkara yang sama. Secara ringkas, NLP adalah teknologi yang membantu komputer untuk memahami bahasa manusia.

Perbezaan antara pembelajaran mendalam dan NLP

Definisi

- Pembelajaran Deep adalah subset bidang pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf buatan yang mengajar komputer untuk belajar dengan contoh. Ini adalah fungsi kecerdasan buatan yang meniru otak manusia dalam memproses data dan mewujudkan corak untuk penggunaan keputusan. Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP), sebaliknya, adalah satu set kaedah untuk menjadikan bahasa manusia dapat diakses oleh komputer. Ia menyiasat penggunaan komputer untuk memproses atau memahami bahasa manusia untuk tujuan melaksanakan tugas yang berguna. NLP adalah keupayaan program komputer untuk memahami bahasa manusia seperti yang dituturkan.

Fungsi

- Pembelajaran Deep menyediakan rangka kerja yang kuat untuk pembelajaran yang diawasi. Dengan menambahkan lebih banyak lapisan dan lebih banyak unit dalam lapisan, rangkaian yang mendalam dapat mewakili fungsi peningkatan kerumitan. Ini adalah fungsi AI yang meniru proses pembelajaran dan pemikiran manusia untuk memproses data yang tidak berstruktur dan tidak berlabel. NLP adalah hubungan antara komputer dan bahasa manusia. Ia menyiasat penggunaan komputer untuk memproses atau memahami bahasa manusia untuk tujuan melaksanakan tugas yang berguna. Ideanya adalah membaca, menguraikan dan memahami bahasa manusia dengan cara yang berharga.

Aplikasi

- NLP boleh digunakan dalam pelbagai cara ketika datang ke klasifikasi teks dan pengkategorian. Klasifikasi teks membantu dalam banyak aplikasi seperti penapisan maklumat, carian web, penilaian kebolehbacaan, dan analisis sentimen. Aplikasi lain termasuk terjemahan mesin, ringkasan automatik, pengenalan ucapan automatik, chatbots, kecerdasan pasaran, perkhidmatan pelanggan, dll. Algoritma Pembelajaran Deep digunakan dalam perkhidmatan terjemahan bahasa Google, Alexa, dan kereta memandu sendiri. Kawasan lain yang sangat bergantung kepada pembelajaran mendalam adalah penemuan dadah, sintesis suara, dan pengenalan wajah dan pengiktirafan.

Pembelajaran dalam vs. NLP: Carta Perbandingan

Ringkasan pembelajaran mendalam vs. NLP

Pembelajaran Deep adalah satu set kaedah berdasarkan rangkaian saraf buatan yang menyerupai otak manusia, yang membolehkan komputer belajar dari data tanpa pengawasan dan campur tangan manusia. Selain itu, kaedah ini dapat menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah -ubah dan memberikan peningkatan yang berterusan kepada kebolehan yang dipelajari. Pemprosesan Bahasa Semulajadi adalah salah satu teknologi yang menonjol dari zaman maklumat dan subfield kecerdasan buatan yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. NLP adalah keupayaan program komputer untuk memahami bahasa manusia seperti yang dituturkan.