Diferença entre Deep Learning e PNL

Deep Learning vs. Processamento de linguagem natural (PNL)

Aprendizagem profunda e PNL são algumas das palavras de ordem mais populares atualmente. PNL, abreviação de Natural Language Processing, é uma das principais tecnologias da era da informação e, como a maioria das grandes idéias, os conceitos de PNL foram adotados por muitos líderes em seus campos. É basicamente um subcampo da inteligência artificial que lida com interações entre o computador e as linguagens humanas. É um estudo revolucionário do processo do pensamento humano. Simplificando, a PNL é o estudo do que realmente está acontecendo quando pensamos. A PNL começou na Universidade da Califórnia, Santa Cruz, no início dos anos 1970, mas cresceu rapidamente desde então. O Deep Learning, por outro lado, é um subconjunto do campo de aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais. É uma técnica de aprendizado de máquina que ensina os computadores a aprender imitando o cérebro humano.

O que é Deep Learning?

O aprendizado profundo revolucionou a visão computacional e o processamento de linguagem natural, mas o que exatamente é o aprendizado profundo? O aprendizado profundo é um conceito muito mais amplo que mudou de forma lentamente na última década. O aprendizado profundo utiliza redes neurais artificiais, projetadas para imitar o processo de aprendizado e pensamento humano. Embora seja verdade que a aprendizagem profunda seja altamente influenciada pelo cérebro humano, ela não deve ser vista como uma tentativa de simular o cérebro. De fato, o aprendizado profundo moderno se inspira em muitos campos, especialmente nos fundamentos matemáticos aplicados, como álgebra linear, probabilidade, teoria da informação e otimização numérica. O aprendizado profundo envolve uma rede na qual os neurônios artificiais (geralmente milhares, milhões ou provavelmente mais deles) são empilhados com pelo menos várias camadas de profundidade. Uma definição especifica que o aprendizado profundo lida com uma rede neural com mais de duas camadas.

O que é processamento de linguagem natural?

O processamento de linguagem natural é um conjunto de métodos para tornar a linguagem humana acessível aos computadores. A PNL é baseada na teoria de que todo pensamento humano ocorre em torno de cinco sentidos: imagem, som, sensação, cheiro e / ou sabor. É uma parte integrante da inteligência artificial que visa modelar os mecanismos cognitivos subjacentes à compreensão e produção das linguagens humanas. A PNL investiga o uso de computadores para processar ou entender linguagens humanas com o objetivo de executar tarefas úteis. É um meio básico de comunicação. Na era digital de hoje, tendemos a compreender a linguagem cientificamente porque tentamos fazer com que objetos inanimados nos entendam. Assim, tornou-se essencial o desenvolvimento de mecanismos pelos quais a linguagem possa ser alimentada a objetos inanimados, como computadores. A PNL ajuda com o mesmo. Em termos simples, a PNL é uma tecnologia que ajuda os computadores a entender a linguagem humana.

Diferença entre Deep Learning e PNL

Definição

- O aprendizado profundo é um subconjunto do campo de aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais que ensina os computadores a aprender pelo exemplo. É uma função da inteligência artificial que imita o cérebro humano no processamento de dados e na criação de padrões para os usos da tomada de decisão. O processamento de linguagem natural (PNL), por outro lado, é um conjunto de métodos para tornar a linguagem humana acessível aos computadores. Ele investiga o uso de computadores para processar ou entender linguagens humanas com o objetivo de executar tarefas úteis. PNL é a capacidade de um programa de computador entender a linguagem humana como é falada.

Função

- O aprendizado profundo fornece uma estrutura poderosa para o aprendizado supervisionado. Ao adicionar mais camadas e mais unidades dentro de uma camada, uma rede profunda pode representar funções de crescente complexidade. É uma função de IA que imita o aprendizado humano e o processo de pensamento para processar dados não estruturados e não rotulados. PNL é a relação entre computadores e linguagem humana. Ele investiga o uso de computadores para processar ou entender linguagens humanas com o objetivo de executar tarefas úteis. A idéia é ler, decifrar e entender as linguagens humanas de uma maneira valiosa.

Formulários

- A PNL pode ser usada de várias maneiras quando se trata de classificação e categorização de texto. A classificação de texto ajuda em muitos aplicativos, como filtragem de informações, pesquisa na web, avaliação de legibilidade e análise de sentimentos. Outras aplicações incluem tradução automática, resumo automático, reconhecimento automático de fala, chatbots, inteligência de mercado, atendimento ao cliente, etc. Os algoritmos de aprendizado profundo são usados ​​nos serviços de tradução de idiomas do Google, Alexa e carros autônomos. Outras áreas que são fortemente dependentes do aprendizado profundo são: descoberta de drogas, síntese de voz e identificação e reconhecimento facial.

Deep Learning vs. PNL: Gráfico de comparação

Resumo de Deep Learning vs. PNL

O aprendizado profundo é um conjunto de métodos baseados em redes neurais artificiais que se assemelham ao cérebro humano, permitindo que os computadores aprendam com dados sem supervisão e intervenção humanas. Além disso, esses métodos podem se adaptar às mudanças nos ambientes e fornecer melhorias contínuas nas habilidades aprendidas. O processamento de linguagem natural é uma das tecnologias de destaque da era da informação e um subcampo da inteligência artificial que lida com interações entre o computador e as linguagens humanas. PNL é a capacidade de um programa de computador entender a linguagem humana como é falada.