Sự khác biệt giữa Deep Learning và NLP

Học sâu Vs. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Học sâu và NLP là một số từ thông dụng nóng nhất hiện nay. NLP, viết tắt của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, là một trong những công nghệ nổi bật của thời đại thông tin và giống như hầu hết các ý tưởng tuyệt vời, các khái niệm về NLP đã được nhiều nhà lãnh đạo trong lĩnh vực của họ chấp nhận. Nó về cơ bản là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Đó là một nghiên cứu mang tính cách mạng về quá trình suy nghĩ của con người. Nói một cách đơn giản, NLP là nghiên cứu về những gì thực sự xảy ra khi chúng ta nghĩ. NLP bắt đầu tại Đại học California, Santa Cruz vào đầu những năm 1970 nhưng đã phát triển nhanh chóng kể từ đó. Deep Learning, mặt khác, là một tập hợp con của lĩnh vực học máy dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo. Đây là một kỹ thuật học máy, dạy máy tính học bằng cách bắt chước bộ não của con người.

Học sâu là gì?

Học sâu đã cách mạng hóa tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng chính xác thì học sâu là gì? Học sâu là một khái niệm rộng lớn hơn nhiều đã thay đổi hình thức từ từ trong thập kỷ qua. Học sâu sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo, được thiết kế để bắt chước quá trình học tập và suy nghĩ của con người. Mặc dù sự thật là học sâu chịu ảnh hưởng rất lớn từ bộ não con người, nhưng nó không nên được xem như là một nỗ lực mô phỏng bộ não. Trong thực tế, học sâu hiện đại lấy cảm hứng từ nhiều lĩnh vực, đặc biệt là các nền tảng toán học ứng dụng như đại số tuyến tính, xác suất, lý thuyết thông tin và tối ưu hóa số. Học sâu liên quan đến một mạng lưới trong đó các nơ-ron nhân tạo (thường là hàng ngàn, hàng triệu hoặc có thể nhiều hơn trong số chúng) được xếp chồng lên nhau ít nhất vài lớp sâu. Một định nghĩa xác định rằng học tập sâu liên quan đến một mạng lưới thần kinh có nhiều hơn hai lớp.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một tập hợp các phương pháp để làm cho ngôn ngữ của con người có thể truy cập được vào máy tính. NLP dựa trên lý thuyết rằng tất cả suy nghĩ của con người xảy ra xung quanh năm giác quan: hình ảnh, âm thanh, cảm giác, mùi và / hoặc vị giác. Nó là một phần không thể thiếu của trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích mô hình hóa các cơ chế nhận thức làm nền tảng cho sự hiểu biết và sản xuất ngôn ngữ của con người. NLP điều tra việc sử dụng máy tính để xử lý hoặc hiểu ngôn ngữ của con người nhằm mục đích thực hiện các nhiệm vụ hữu ích. Đó là một phương tiện giao tiếp cơ bản. Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, chúng ta có xu hướng hiểu ngôn ngữ một cách khoa học bởi vì chúng ta cố gắng làm cho các đối tượng vô tri hiểu chúng ta. Do đó, nó trở nên thiết yếu để phát triển các cơ chế mà ngôn ngữ có thể được cung cấp cho các đối tượng vô tri như máy tính. NLP giúp với cùng. Nói một cách đơn giản, NLP là một công nghệ hỗ trợ máy tính hiểu ngôn ngữ của con người.

Sự khác biệt giữa Deep Learning và NLP

Định nghĩa

- Học sâu là một tập hợp con của lĩnh vực học máy dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo dạy cho máy tính học bằng ví dụ. Đó là một chức năng của trí tuệ nhân tạo bắt chước bộ não của con người trong việc xử lý dữ liệu và tạo ra các mô hình cho việc sử dụng ra quyết định. Mặt khác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một tập hợp các phương pháp để làm cho ngôn ngữ của con người có thể truy cập được vào máy tính. Nó điều tra việc sử dụng máy tính để xử lý hoặc hiểu ngôn ngữ của con người với mục đích thực hiện các nhiệm vụ hữu ích. NLP là khả năng của một chương trình máy tính để hiểu ngôn ngữ của con người khi nó được nói.

Chức năng

- Học sâu cung cấp một khuôn khổ mạnh mẽ cho việc học có giám sát. Bằng cách thêm nhiều lớp và nhiều đơn vị hơn trong một lớp, một mạng sâu có thể biểu thị các chức năng tăng độ phức tạp. Đây là một chức năng AI bắt chước quá trình học tập và suy nghĩ của con người để xử lý dữ liệu không có cấu trúc và không được gắn nhãn. NLP là mối quan hệ giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Nó điều tra việc sử dụng máy tính để xử lý hoặc hiểu ngôn ngữ của con người với mục đích thực hiện các nhiệm vụ hữu ích. Ý tưởng là đọc, giải mã và hiểu ngôn ngữ của con người theo cách có giá trị.

Các ứng dụng

- NLP có thể được sử dụng theo nhiều cách khi phân loại và phân loại văn bản. Phân loại văn bản giúp trong nhiều ứng dụng như lọc thông tin, tìm kiếm trên web, đánh giá khả năng đọc và phân tích tình cảm. Các ứng dụng khác bao gồm dịch máy, tóm tắt tự động, nhận dạng giọng nói tự động, chatbot, thông minh thị trường, dịch vụ khách hàng, v.v ... Thuật toán học sâu được sử dụng trong các dịch vụ dịch ngôn ngữ của Google, Alexa và xe tự lái. Các lĩnh vực khác phụ thuộc nhiều vào học tập sâu là khám phá ma túy, tổng hợp giọng nói và nhận dạng và nhận dạng khuôn mặt.

Deep Learning so với NLP: Biểu đồ so sánh

Tóm tắt về Deep Learning so với NLP

Học sâu là một tập hợp các phương pháp dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo giống với não người, cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần sự giám sát và can thiệp của con người. Hơn nữa, các phương pháp này có thể thích ứng với môi trường thay đổi và cung cấp cải tiến liên tục cho các khả năng đã học. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những công nghệ nổi bật của thời đại thông tin và là lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. NLP là khả năng của một chương trình máy tính để hiểu ngôn ngữ của con người khi nó được nói.