Глубокое обучение — это область специализации машинного обучения, которая учит компьютеры работать с большими наборах данных для выполнения определенных задач. Оно использует ANNs, чтобы имитировать способность обработки биологического мозга и создавать соответствующие шаблоны для принятия обоснованных решений.
Напротив, NLP в первую очередь занимается облегчением открытого общения между людьми и компьютерами. Цель состоит в том, чтобы сделать человеческие языки доступными для компьютеров в режиме реального времени.
Глубокое обучение использует контролируемое обучение для обучения больших нейронных сетей с использованием неструктурированных и немаркированных данных. Поскольку глубокая нейронная сеть состоит из нескольких слоев и множества блоков, лежащие в ее основе процессы и функции очень сложны. Обучение нейронных сетей направлено на то, чтобы помочь им справиться с конкретными задачами, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
NLP занимается тем, как компьютеры могут обрабатывать, анализировать и понимать человеческие языки. Он использует различные методы, такие как статистические методы, алгоритмы машинного обучения и подходы, основанные на правилах. Используя эти методы, NLP разбивает естественные языки на более короткие элементы, пытается понять отношения между этими частями и исследует, как они сочетаются друг с другом для создания смысла.