Différence entre la formation NLP NLG NLU AI MI et DL Ppt

Diapositive 1

Cette diapositive établit une comparaison entre le traitement du langage naturel (NLP), la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG)

Remarques de l'instructeur :

• NLP (Natural Language Processing): Il comprend le sens du texte
• NLU (Natural Language Understanding): NLU gère des processus entiers tels que des choix et des actions
• NLG (Natural Language Generation): Cette méthode crée un texte en langage humain à partir de données structurées fournies par le système pour répondre

Diapositive 2

Cette diapositive répertorie la différence entre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). L'IA est une technologie qui simule une machine pour reproduire le comportement humain. L'apprentissage automatique est une sorte d'IA dans laquelle une machine apprend à partir de données précédentes sans être explicitement programmée.

Diapositive 3

Cette diapositive indique que l'apprentissage automatique est une sorte d'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes d'apprentissage statistique pour construire des systèmes capables de comprendre et d'évoluer par eux-mêmes sans être explicitement programmés. L'apprentissage en profondeur est une approche de ML stimulée par la façon dont le cerveau humain filtre les informations ; il s'agit essentiellement d'apprendre par l'exemple. Il permet à un modèle informatique d'anticiper et de catégoriser les informations en filtrant les données d'entrée à travers des couches.

Diapositive 4

Cette diapositive présente une comparaison entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL). L'intelligence artificielle est le processus de combinaison des machines avec l'intelligence humaine. L'apprentissage automatique consiste à apprendre aux machines à apprendre en entraînant des algorithmes sur des tonnes et des tonnes de données. L'apprentissage en profondeur est une sorte d'apprentissage automatique qui se concentre sur les représentations de données plutôt que sur des méthodes spécifiques à une tâche.