Differenza tra Deep Learning e Natural Language Processing (NLP)

Il Deep Learning e il Natural Language Processing (NLP) in italiano rispettivamente Apprendimento profondo e Elaborazione del linguaggio naturale sono alcune delle parole d’ordine più in voga oggi. La NLP, abbreviazione di Natural Language Processing, è una delle tecnologie di spicco dell’era dell’informazione e come la maggior parte delle grandi idee, i concetti di NLP sono stati abbracciati da molti leader nei loro campi. È fondamentalmente un sottocampo dell’intelligenza artificiale che si occupa delle interazioni tra computer e linguaggi umani. È uno studio rivoluzionario del processo del pensiero umano. In poche parole, la NLP è lo studio di ciò che sta realmente accadendo quando pensiamo. La NLP è nata presso l’Università della California, a Santa Cruz, all’inizio degli anni ’70, ma da allora è cresciuta rapidamente. Il deep learning, d’altra parte, è un sottoinsieme del campo dell’apprendimento automatico basato su reti neurali artificiali. È una tecnica di apprendimento automatico che insegna ai computer imparare imitando il cervello umano.

Deep learning

Il deep learning ha rivoluzionato la visione artificiale e l’ elaborazione del linguaggio naturale, ma cos’è esattamente il deep learning? L’apprendimento profondo è un concetto molto più ampio che ha cambiato lentamente le forme negli ultimi dieci anni. L’apprendimento profondo utilizza reti neurali artificiali, progettate per imitare il processo di apprendimento e pensiero umano. Sebbene sia vero che l’apprendimento profondo è fortemente influenzato dal cervello umano, non dovrebbe essere visto come un tentativo di simulare il cervello. In effetti, l’ apprendimento profondo modernotrae ispirazione da molti campi, in particolare dai fondamenti di matematica applicata come algebra lineare, probabilità, teoria dell’informazione e ottimizzazione numerica. L’apprendimento profondo implica una rete in cui i neuroni artificiali (in genere migliaia, milioni o probabilmente più di essi) sono impilati almeno a diversi strati di profondità. Una definizione specifica che il deep learning si occupa di una rete neurale con più di due livelli.

Natural Language Processing (NLP)

L’elaborazione del linguaggio naturale è un insieme di metodi per rendere il linguaggio umano accessibile ai computer. La NLP si basa sulla teoria secondo cui tutto il pensiero umano si verifica intorno a cinque sensi: immagine, suono, sensazione, odore e / o gusto. È parte integrante dell’intelligenza artificiale che mira a modellare i meccanismi cognitivi alla base della comprensione e della produzione dei linguaggi umani. La NLP indaga sull’uso dei computer per elaborare o comprendere le lingue umane allo scopo di svolgere compiti utili. È un mezzo di comunicazione fondamentale. Nell’era digitale odierna, tendiamo a comprendere il linguaggio scientificamente perché cerchiamo di farci comprendere dagli oggetti inanimati. Pertanto, è diventato essenziale sviluppare meccanismi attraverso i quali il linguaggio può essere alimentato a oggetti inanimati come i computer. La NLP aiuta con lo stesso. In termini semplici, la NLP è una tecnologia che aiuta i computer a comprendere il linguaggio umano.

Differenza tra Deep Learning e NLP

Il deep learning è un sottoinsieme del campo dell’apprendimento automatico basato su reti neurali artificiali che insegna ai computer ad apprendere con l’esempio. È una funzione dell’intelligenza artificiale che imita il cervello umano nell’elaborazione dei dati e nella creazione di modelli per usi decisionali. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), d’altra parte, è un insieme di metodi per rendere il linguaggio umano accessibile ai computer. Indaga sull’uso dei computer per elaborare o comprendere i linguaggi umani allo scopo di eseguire attività utili. La NLP è la capacità di un programma per computer di comprendere il linguaggio umano mentre viene parlato.

In altre parole, l‘apprendimento profondo è un insieme di metodi basati su reti neurali artificiali che assomigliano al cervello umano, che consentono ai computer di apprendere dai dati senza la supervisione e l’intervento umano. Inoltre, questi metodi possono adattarsi ai cambiamenti degli ambienti e fornire un miglioramento continuo alle capacità apprese. L’elaborazione del linguaggio naturale è una delle tecnologie di spicco dell’era dell’informazione e un sottocampo dell’intelligenza artificiale che si occupa delle interazioni tra computer e linguaggi umani. La NLP è la capacità di un programma per computer di comprendere il linguaggio umano mentre viene parlato.

Applicazioni

La NLP può essere utilizzata in diversi modi quando si tratta di classificazione e categorizzazione del testo. La classificazione del testo aiuta in molte applicazioni come il filtraggio delle informazioni, la ricerca sul Web, la valutazione della leggibilità e l’analisi del sentiment. Altre applicazioni includono traduzione automatica, riepilogo automatico, riconoscimento vocale automatico, chatbot, informazioni di mercato, servizio clienti, ecc. Gli algoritmi di apprendimento profondo vengono utilizzati nei servizi di traduzione linguistica di Google, in Alexa e nelle auto a guida autonoma. Altre aree fortemente dipendenti dall’apprendimento profondo sono la scoperta di farmaci, la sintesi vocale e l’identificazione e il riconoscimento facciale.