Différence entre l'apprentissage en profondeur et la PNL

Deep Learning vs. Traitement du langage naturel (PNL)

Le deep Learning et la PNL sont parmi les mots à la mode les plus chauds aujourd'hui. La PNL, abréviation du traitement du langage naturel, est l'une des technologies importantes de l'ère de l'information et, comme la plupart des grandes idées, les concepts de la PNL ont été adoptés par de nombreux dirigeants dans leur domaine. Il s'agit essentiellement d'une sous-champ d'intelligence artificielle qui traite des interactions entre ordinateur et langues humaines. C'est une étude révolutionnaire du processus de la pensée humaine. Autrement dit, la PNL est l'étude de ce qui se passe réellement quand nous pensons. La PNL a commencé à l'Université de Californie à Santa Cruz au début des années 1970 mais a augmenté rapidement depuis lors. Deep Learning, en revanche, est un sous-ensemble du domaine de l'apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels. C'est une technique d'apprentissage automatique qui apprend aux ordinateurs à apprendre en imitant le cerveau humain.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?

Le Deep Learning a révolutionné la vision informatique et le traitement du langage naturel, mais ce qui est exactement l'apprentissage en profondeur? Le Deep Learning est un concept beaucoup plus large qui a changé les formes lentement au cours de la dernière décennie. Deep Learning utilise des réseaux de neurones artificiels, qui sont conçus pour imiter le processus d'apprentissage et de réflexion humain. S'il est vrai que l'apprentissage en profondeur est fortement influencé par le cerveau humain, il ne doit pas être considéré comme une tentative de simuler le cerveau. En fait, l'apprentissage en profondeur moderne s'inspire de nombreux domaines, en particulier les fondamentaux mathématiques appliqués comme l'algèbre linéaire, la probabilité, la théorie de l'information et l'optimisation numérique. L'apprentissage en profondeur implique un réseau dans lequel les neurones artificiels (généralement des milliers, des millions ou probablement plus) sont empilés au moins plusieurs couches de profondeur. Une définition précise que l'apprentissage en profondeur traite d'un réseau de neurones avec plus de deux couches.

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel?

Le traitement du langage naturel est un ensemble de méthodes pour rendre le langage humain accessible aux ordinateurs. La PNL est basée sur la théorie selon laquelle toute pensée humaine se produit autour de cinq sens: image, son, sentiment, odeur et / ou goût. C'est une partie intégrante de l'intelligence artificielle qui vise à modéliser les mécanismes cognitifs qui sous-tendent la compréhension et la production de langues humaines. La PNL étudie l'utilisation des ordinateurs pour traiter ou comprendre les langues humaines dans le but d'effectuer des tâches utiles. C'est un moyen de communication de base. À l'ère numérique d'aujourd'hui, nous avons tendance à comprendre scientifiquement la langue parce que nous essayons de faire en sorte que les objets inanimés nous comprennent. Ainsi, il est devenu essentiel pour développer des mécanismes par lesquels la langue peut être alimentée à des objets inanimés tels que les ordinateurs. La PNL aide à la même chose. En termes simples, la PNL est une technologie qui aide les ordinateurs à comprendre le langage humain.

Différence entre l'apprentissage en profondeur et la PNL

Définition

- Deep Learning est un sous-ensemble du domaine de l'apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels qui enseignent aux ordinateurs à apprendre par l'exemple. C'est une fonction de l'intelligence artificielle qui imite le cerveau humain dans le traitement des données et la création de modèles pour les utilisations de prise de décision. Le traitement du langage naturel (NLP), en revanche, est un ensemble de méthodes pour rendre le langage humain accessible aux ordinateurs. Il étudie l'utilisation des ordinateurs pour traiter ou pour comprendre les langues humaines dans le but d'effectuer des tâches utiles. La PNL est la capacité d'un programme informatique à comprendre le langage humain tel qu'il est parlé.

Fonction

- Deep Learning fournit un cadre puissant pour l'apprentissage supervisé. En ajoutant plus de couches et plus d'unités dans une couche, un réseau profond peut représenter des fonctions de complexité croissante. Il s'agit d'une fonction d'IA qui imite le processus d'apprentissage et de réflexion humaine pour traiter les données qui sont à la fois non structurées et non marquées. La PNL est la relation entre les ordinateurs et le langage humain. Il étudie l'utilisation des ordinateurs pour traiter ou pour comprendre les langues humaines dans le but d'effectuer des tâches utiles. L'idée est de lire, de déchiffrer et de comprendre les langues humaines d'une manière précieuse.

Applications

- La PNL peut être utilisée de plusieurs manières en ce qui concerne la classification et la catégorisation du texte. La classification du texte aide à de nombreuses applications telles que le filtrage des informations, la recherche sur le Web, l'évaluation de la lisibilité et l'analyse des sentiments. Les autres applications incluent la traduction automatique, le résumé automatique, la reconnaissance automatique de la parole, les chatbots, l'intelligence du marché, le service client, etc. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont utilisés dans les services de traduction de la langue Google, Alexa et voitures autonomes. Les autres domaines qui dépendent fortement de l'apprentissage en profondeur sont la découverte de médicaments, la synthèse vocale et l'identification et la reconnaissance faciale.

Deep Learning vs. PNL: tableau de comparaison

Résumé de l'apprentissage en profondeur vs. PNL

Le Deep Learning est un ensemble de méthodes basées sur des réseaux de neurones artificiels qui ressemblent au cerveau humain, qui permettent aux ordinateurs d'apprendre des données sans supervision et intervention humaines. De plus, ces méthodes peuvent s'adapter aux environnements changeants et apporter une amélioration continue aux capacités apprises. Le traitement du langage naturel est l'une des technologies importantes de l'ère de l'information et un sous-champ d'intelligence artificielle qui traite des interactions entre ordinateur et langues humaines. La PNL est la capacité d'un programme informatique à comprendre le langage humain tel qu'il est parlé.