Разлика између дубоког учења и НЛП-а

Дееп Леарнинг Вс. Обрада природног језика (НЛП)

Дубоко учење и НЛП неке су од најзгоднијих ових речи. НЛП, скраћеница за обраду природног језика, једна је од истакнутих технологија информационог доба и попут већине сјајних идеја, концепти НЛП-а су прихватили многе вође у својим областима. У основи је подпоље вештачке интелигенције које се бави интеракцијама између рачунара и људских језика. То је револуционарно проучавање процеса људске мисли. Једноставно речено, НЛП је проучавање онога што се заправо догађа када размишљамо. НЛП је започела на калифорнијском универзитету у Санта Црузу почетком 1970-их, али од тада је нагло расла. Дубоко учење је, с друге стране, подскуп области машинског учења заснованог на вештачким неуронским мрежама. То је техника машинског учења која рачунаре учи имитирајући људски мозак.

Шта је дубоко учење?

Дубоко учење има револуцију од рачунарског вида и природне обраде језика, али шта је заправо дубоко учење? Дубоко учење је много шири појам који је полако мењао форме у последњој деценији. Дубоко учење користи вештачке неуронске мреже, које су дизајниране да имитирају људске процесе учења и размишљања. Иако је тачно да на дубоко учење јако утиче људски мозак, то не треба посматрати као покушај симулације мозга. У ствари, модерно дубоко учење црпи инспирацију из многих области, посебно примењених математичких основа попут линеарне алгебре, вероватноће, теорије информација и нумеричке оптимизације. Дубоко учење укључује мрежу у којој су вештачки неурони (типично хиљаде, милиони, или вероватно више њих) сложени најмање неколико слојева дубоко. Једна дефиниција прецизира да се дубоко учење бави неуронском мрежом са више од два слоја.

Шта је обрада природног језика?

Обрада природног језика представља скуп метода којима се људски језик може учинити доступним рачунарима. НЛП је заснован на теорији да се свако људско размишљање дешава око пет чула: слика, звук, осећај, мирис и / или укус. То је саставни део вештачке интелигенције који има за циљ да моделира когнитивне механизме који су у основи разумевања и производње људских језика. НЛП истражује употребу рачунара за обраду или разумевање људских језика у сврху обављања корисних задатака. То је основно средство комуникације. У данашњем дигиталном добу склони смо научно схватати језик јер покушавамо да неживи предмети разумеју нас. Стога је постало битно да се развију механизми помоћу којих се језик може хранити неживим објектима попут рачунара. НЛП помаже код истог. Једноставно речено, НЛП је технологија која помаже рачунарима да разумеју људски језик.

Разлика између дубоког учења и НЛП-а

Дефиниција

- Дубоко учење је подскуп области машинског учења заснованог на вештачким неуронским мрежама које рачунаре уче да уче на пример. То је функција вештачке интелигенције која имитира људски мозак у обради података и стварању образаца за употребу у одлучивању. С друге стране, обрада природног језика (НЛП) представља скуп метода којима је људски језик доступан рачунарима. Истражује употребу рачунара за обраду или разумевање људских језика у сврху обављања корисних задатака. НЛП је способност рачунарског програма да разуме људски језик док се говори.

Функција

- Дубоко учење пружа моћан оквир за надзирано учење. Додавањем више слојева и више јединица унутар слоја дубока мрежа може представљати функције све веће сложености. То је АИ функција која опонаша процес учења и размишљања човека за обраду података који су и неструктурирани и необележени. НЛП је однос између рачунара и људског језика. Истражује употребу рачунара за обраду или разумевање људских језика у сврху обављања корисних задатака. Идеја је читати, дешифрирати и разумети људске језике на вредан начин.

Апликације

- НЛП се може користити на више начина када је реч о класификацији текста и категоризацији. Класификација текста помаже у многим апликацијама као што су филтрирање информација, претраживање интернета, процена читљивости и анализа осећања. Остале апликације укључују машинско превођење, аутоматско резимирање, аутоматско препознавање говора, цхатботове, тржишну интелигенцију, корисничку службу, итд. Алгоритми дубоког учења користе се у услугама превођења са Гоогле језика, Алека и особним возилима. Остала подручја која јако зависе од дубоког учења су откривање дрога, синтеза гласа и препознавање и препознавање лица.

Дееп Леарнинг вс. НЛП: Упоредни графикон

Резиме Дееп Леарнинг-а против НЛП-а

Дубоко учење је скуп метода заснованих на вештачким неуронским мрежама које подсећају на људски мозак, који омогућавају рачунарима да уче из података без људског надзора и интервенције. Даље, ове методе могу се прилагодити променљивом окружењу и пружити непрестано усавршавање научених способности. Обрада природног језика једна је од најистакнутијих технологија информационог доба и подпоље вештачке интелигенције која се бави интеракцијама између рачунара и људских језика. НЛП је способност рачунарског програма да разуме људски језик док се говори.