Разница между Глубоким обучением и НЛП

Глубокое обучение и НЛП являются одними из самых популярных модных слов сегодня. НЛП, сокращение от Нейролингвистическое программирование, является одной из выдающихся технологий информационного века, и, как и большинство великих идей, концепции НЛП были приняты многими лидерами в своих областях. Это подпространство искусственного интеллекта, которое занимается взаимодействием между компьютером и человеческими языками. Это революционное исследование процесса человеческого мышления. Проще говоря, НЛП — это изучение того, что на самом деле происходит, когда мы думаем.

НЛП началось в Калифорнийском университете в Санта-Крузе в начале 1970-х годов, но с тех пор быстро развивалось. Глубокое обучение, с другой стороны, является подмножеством области машинного обучения, основанного на искусственных нейронных сетях. Это метод машинного обучения, который учит компьютеры учиться, имитируя человеческий мозг.

Содержание

  1. Обзор и основные отличия
  2. Что такое Глубокое обучение
  3. Что такое НЛП
  4. В чем разница между Глубоким обучением и НЛП
  5. Заключение

Что такое Глубокое обучение?

Глубокое обучение произвело революцию в компьютерном видении и обработке естественного языка, но что именно такое глубокое обучение? Глубокое обучение произвело революцию в компьютерном зрении и обработке естественного языка, но что именно такое глубокое обучение? Глубокое обучение — это гораздо более широкое понятие, которое медленно меняло свои формы в течение последнего десятилетия.

Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, которые предназначены для имитации процесса обучения и мышления человека. Хотя верно, что глубокое обучение сильно зависит от человеческого мозга, его не следует рассматривать как попытку симулировать мозг.

Глубокое обучение

На самом деле, современное глубокое обучение черпает вдохновение из многих областей, особенно прикладных основ математики, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, теория информации и численная оптимизация. Глубокое обучение включает в себя сеть, в которой искусственные нейроны (как правило, тысячи, миллионы или, возможно, больше) укладываются по крайней мере на несколько слоев вглубь. Одно из определений указывает, что глубокое обучение имеет дело с нейронной сетью с более чем двумя слоями

Что такое НЛП ?

Обработка естественного языка — это набор методов, позволяющих сделать человеческий язык доступным для компьютеров. НЛП основано на теории, что все человеческое мышление происходит вокруг пяти чувств: изображения, звука, ощущения, запаха и/или вкуса. Это неотъемлемая часть искусственного интеллекта, которая направлена на моделирование когнитивных механизмов, лежащих в основе понимания и производства человеческих языков. НЛП исследует использование компьютеров для обработки или понимания человеческих языков с целью выполнения полезных задач. Это основное средство коммуникации.

Схема работы НЛП
Схема работы НЛП

В современную цифровую эпоху мы склонны постигать язык с научной точки зрения, потому что мы стараемся, чтобы неодушевленные объекты понимали нас. Таким образом, стало необходимым разработать механизмы, с помощью которых язык мог бы обращаться к неодушевленным объектам, таким как компьютеры. НЛП помогает в том же самом. Проще говоря, НЛП — это технология, которая помогает компьютерам понимать человеческий язык.

Читайте также:  Разница между Адаптивными и Неадаптивными алгоритмами маршрутизации

В чем разница между Глубоким обучением и НЛП

Глубокое обучение является подмножеством области машинного обучения, основанного на искусственных нейронных сетях, которые учат компьютеры учиться на собственном примере. Это функция искусственного интеллекта, которая имитирует человеческий мозг в обработке данных и создании шаблонов для использования в принятии решений. С другой стороны, обработка естественного языка (НЛП) — это набор методов, позволяющих сделать человеческий язык доступным для компьютеров. Он исследует использование компьютеров для обработки или понимания человеческих языков с целью выполнения полезных задач. НЛП — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык так, как на нем говорят.

Глубокое обучение обеспечивает мощную основу для контролируемого обучения. Добавляя больше слоев и больше единиц измерения внутри слоя, глубокая сеть представляет функции возрастающей сложности.  Это функция ИИ, которая имитирует процесс обучения и мышления человека для обработки неструктурированных и немаркированных данных. НЛП — это связь между компьютерами и человеческим языком. Оно исследует использование компьютеров для обработки или понимания человеческих языков с целью выполнения полезных задач. Идея заключается в том, чтобы читать, расшифровывать и понимать человеческие языки таким образом, который имеет ценность.

НЛП может использоваться несколькими способами, когда речь заходит о классификации и категоризации текста. Классификация текста помогает во многих приложениях, таких как фильтрация информации, поиск в интернете, оценка читаемости и анализ настроений. Другие приложения включают в себя машинный перевод, автоматическое суммирование, автоматическое распознавание речи, чат-боты, анализ рынка и обслуживание клиентов. Алгоритмы глубокого обучения используются в службах перевода Google language, Alexa и в автомобилях с автопилотом. Другими областями, которые в значительной степени зависят от глубокого обучения, являются обнаружение наркотиков, синтез голоса, идентификация и распознавание лица

Заключение — Глубокое обучение против НЛП

Глубокое обучение — это набор методов, основанных на искусственных нейронных сетях, напоминающих человеческий мозг, которые позволяют компьютерам учиться на данных без наблюдения и вмешательства человека. Кроме того, эти методы могут адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать непрерывное улучшение усвоенных способностей. Обработка естественного языка является одной из выдающихся технологий информационного века и подотраслью искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютером и человеческими языками. НЛП — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык так, как на нем говорят.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *