Perbezaan Antara Pembelajaran Deep dan NLP

Pembelajaran Deep Vs. Pemprosesan Bahasa Asli (NLP)

Pembelajaran mendalam dan NLP adalah beberapa kata kunci yang paling hangat pada hari ini. NLP, pendek untuk Pemprosesan Bahasa Semula Jadi, adalah salah satu teknologi yang terkenal dalam era maklumat dan seperti kebanyakan idea-idea hebat, konsep NLP telah dipeluk oleh banyak pemimpin dalam bidang mereka. Ia pada dasarnya merupakan subfamiliar kecerdasan buatan yang menangani interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ia adalah kajian revolusioner mengenai proses pemikiran manusia. Ringkasnya, NLP adalah kajian tentang apa yang sebenarnya berlaku apabila kita berfikir. NLP bermula di University of California, Santa Cruz pada awal tahun 1970-an tetapi telah berkembang pesat sejak itu. Pembelajaran Deep, sebaliknya, adalah subset bidang pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf tiruan. Ini adalah teknik pembelajaran mesin yang mengajar komputer untuk belajar dengan meniru otak manusia.

Apakah Deep Learning??

Pembelajaran mendalam telah merevolusi visi komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi, tetapi apa sebenarnya pembelajaran mendalam? Pembelajaran yang mendalam adalah konsep yang lebih luas yang telah berubah secara perlahan dalam dekad yang lalu. Pembelajaran yang mendalam 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 boleh dilihat sebagai percubaan untuk mensimulasikan otak. Malah, pembelajaran mendalam moden menarik inspirasi dari banyak bidang, terutamanya asas matematik yang diterapkan seperti aljabar linear, kebarangkalian, teori maklumat, dan pengoptimuman berangka. Pembelajaran yang mendalam melibatkan rangkaian di mana neuron buatan (biasanya ribuan, berjuta-juta, atau mungkin lebih daripada mereka) disusun sekurang-kurangnya beberapa lapisan mendalam. Satu definisi menyatakan bahawa pembelajaran mendalam berkaitan dengan rangkaian saraf dengan lebih daripada dua lapisan.

Apakah Pemprosesan Bahasa Asli??

Pemprosesan bahasa semulajadi adalah satu set kaedah untuk menjadikan bahasa manusia dapat diakses oleh komputer. NLP didasarkan pada teori bahawa semua pemikiran manusia berlaku di sekitar lima deria: gambar, bunyi, perasaan, bau, dan / atau rasa. Ia 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 untuk memahami bahasa secara saintifik kerana kita cuba membuat benda mati memahami kita. Oleh itu, ia menjadi penting untuk membangunkan mekanisme di mana bahasa dapat diberi makan benda mati seperti komputer. NLP membantu dengan perkara yang sama. Secara ringkas, NLP adalah teknologi yang membantu komputer untuk memahami bahasa manusia.

Perbezaan antara Pembelajaran Deep dan NLP

Definisi

- Pembelajaran yang mendalam adalah subset bidang pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf buatan yang mengajar komputer untuk belajar dengan contoh. Ia adalah fungsi kecerdasan buatan yang meniru otak manusia dalam memproses data dan mencipta corak untuk kegunaan membuat 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 diucapkan.

Fungsi

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

Permohonan

- NLP boleh digunakan dalam banyak cara apabila ia berkaitan dengan klasifikasi teks dan pengkategorian. Klasifikasi teks membantu dalam banyak aplikasi seperti penapisan maklumat, pencarian web, penilaian kebolehbacaan, dan analisis sentimen. Aplikasi lain termasuk terjemahan mesin, ringkasan automatik, pengecaman pertuturan automatik, chatbots, risikan pasaran, perkhidmatan pelanggan, dan lain-lain. Algoritma pembelajaran mendalam digunakan dalam perkhidmatan terjemahan bahasa Google, Alexa, dan kereta memandu sendiri. Kawasan lain yang sangat bergantung kepada pembelajaran mendalam ialah penemuan dadah, sintesis suara, dan pengenalan wajah dan pengiktirafan.

Pembelajaran Deep vs. NLP: Carta Perbandingan

Ringkasan Pembelajaran Deep vs NLP

Pembelajaran yang mendalam adalah satu set kaedah berdasarkan rangkaian saraf buatan yang menyerupai otak manusia, yang membolehkan komputer belajar daripada data tanpa pengawasan dan intervensi manusia. Selain itu, kaedah ini boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah-ubah dan memberi peningkatan berterusan kepada kebolehan belajar. Pemprosesan Bahasa Semulajadi adalah salah satu teknologi terkenal zaman maklumat dan sub-bidang kecerdasan buatan yang menangani interaksi antara komputer dan bahasa manusia. NLP adalah keupayaan program komputer untuk memahami bahasa manusia seperti yang diucapkan.