深度學習和NLP的區別

深度學習和自然語言處理（NLP）是當今業界最流行的兩個流行詞。就像大多數其他偉大的想法一樣，NLP 背後的概念已被眾多行業領導者所接受。NLP 是人工智慧的一個領域，專注於計算機和人類語言之間發生的互動。對人類思想運作方式的這項研究是對該領域的一項突破性貢獻。

NLP 研究的是我們在思考時腦海中究竟發生了什麼。加州大學聖克魯茲分校是 NLP 於 1970 年代初的誕生地；然而，自那時以來，該領域已取得了巨大的發展。

另一方面，深度學習是機器學習的一個子領域，它基於人工神經網路的使用。這是一種機器學習方法，它透過模擬人腦的運作方式來教計算機學習。

什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的一個子領域，它使用稱為人工神經網路 (ANN) 的計算機程式來模擬人腦的操作。由於人工神經網路由數十或數百萬個神經元組成，這些神經元層層排列，因此“深度學習”一詞被用來描述這種型別的學習。

神經網路的操作可以這樣理解——首先，大量資料輸入到網路中，然後資料由網路中的神經元處理。每個神經元都存在一個啟用函式。當達到預定的限制時，神經網路中的神經元就會被啟用，並將儲存在其中的值廣播到網路的其餘部分。

ANN 的設計目的是以類似於生物大腦處理資訊和進行分散式通訊的方式運作。另一方面，與真實大腦的類比和不斷變化的特性相反，人工神經網路 (ANN) 完全是數字化的且一成不變的。

在深度學習中，主要重點是使用大量資料訓練大型神經網路。由於全球每天生成的資料量目前已超出圖表（並且在未來幾年只會繼續增長），因此深度學習提供了一個絕佳的機會。這是因為擴充套件的神經網路的效能與其輸入的資料量成正比。

預測分析、自然語言處理、計算機視覺和目標識別等領域都大量使用深度學習。

什麼是自然語言處理 (NLP)？

自然語言處理是一組使計算機能夠理解人類語言的技術。NLP 的基本理論認為，所有人類思想都圍繞著以下五種感官之一——視覺、聽覺、感覺、嗅覺和/或味覺。它是人工智慧的一個組成部分，試圖模擬負責理解和產生人類語言的認知過程。

自然語言處理的研究是研究計算機如何處理或解釋人類語言以執行有意義的任務。在當今時代，我們往往對語言有科學的理解，因為我們不斷地試圖與機器和其他無生命物體進行交流。因此，開發允許將語言提供給無生命物體（如計算機）的技術已成為絕對必要。NLP 的使用可以幫助完成相同的任務。換句話說，NLP 是一種幫助計算機理解人類語言的技術。

以下是自然語言處理的一些應用：

• 情感分析
• 資訊提取
• 資訊檢索

深度學習和NLP的區別

深度學習是機器學習的一個子領域，它基於人工神經網路的概念，透過觀察和重複來教計算機學習。它是人工智慧的一個功能，模仿人腦處理資料並建立用於決策的模式的方式。

另一方面，自然語言處理是一組使計算機能夠理解人類語言的技術。它著眼於利用計算機處理或理解人類語言的可能性，以實現具有實用價值的任務。

深度學習和NLP的功能

深度學習強大的結構可以極大地促進監督學習過程。透過增加層數以及每層中單元的數量，深度網路可以表達越來越複雜的函式。它是人工智慧的一個功能，模擬人類的學習和思維過程，以理解非結構化和未標記的資料。

計算機與人類語言之間的互動稱為自然語言處理 (NLP)。它著眼於利用計算機處理或理解人類語言的可能性，以實現具有實用價值的任務。目標是以有用的方式閱讀、破譯和理解各種人類語言。

深度學習和NLP的應用

在文字分類和組織方面，NLP 可以透過多種不同的方法應用以實現預期的結果。文字分類在各種應用中很有用，包括資訊過濾、網路搜尋、可讀性分析和觀點挖掘。

其他用途包括市場情報、客戶服務、聊天機器人、自動摘要、自動語音識別、機器翻譯等等。

谷歌、Alexa 和自動駕駛汽車提供的語言翻譯服務都使用了稱為深度學習的演算法。

藥物開發、語音合成以及面部識別和識別是另外三個嚴重依賴深度學習的領域。

下表重點介紹了深度學習和NLP之間的主要區別：

結論

深度學習是一系列基於人工神經網路的技術，旨在模仿人腦。這些技術使計算機能夠從資料中學習，無需人工監督或干預。此外，這些策略足夠靈活，可以適應不斷變化的條件，並確保持續發展新獲得的技能。

自然語言處理是人工智慧的一個子領域，專注於計算機與人類語言之間的互動。計算機軟體能夠理解人類語言口語形式的能力被稱為自然語言處理。它是資訊時代出現的最引人注目的技術之一。

Pradeep Kumar

更新於： 2022年7月21日

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