Diferencia entre NLP NLG NLU AI MI y DL Training Ppt
Estas diapositivas muestran una comparaciĂłn entre el procesamiento del lenguaje natural NLP, la generaciĂłn del lenguaje natural NLG, la comprensiĂłn del lenguaje natural NLU, la inteligencia artificial AL, el aprendizaje automĂĄtico ML y el aprendizaje profundo DL.
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Diapositiva 1
Esta diapositiva muestra una comparaciĂłn entre el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la comprensiĂłn del lenguaje natural (NLU) y la generaciĂłn del lenguaje natural (NLG)
Notas del instructor:
- PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural): Comprende el significado del texto
- NLU (comprensiĂłn del lenguaje natural): NLU maneja procesos completos, como elecciones y acciones.
- NLG (generación de lenguaje natural): este método crea texto en lenguaje humano a partir de datos estructurados proporcionados por el sistema para responder
Diapositiva 2
Esta diapositiva enumera la diferencia entre la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automĂĄtico (ML). La IA es una tecnologĂa que simula una mĂĄquina para replicar el comportamiento humano. Machine Learning es un tipo de IA en el que una mĂĄquina aprende de datos anteriores sin ser programada explĂcitamente.
Diapositiva 3
Esta diapositiva establece que el aprendizaje automĂĄtico es un tipo de inteligencia artificial que utiliza algoritmos de aprendizaje estadĂstico para construir sistemas que pueden comprender y evolucionar por sĂ mismos sin ser programados explĂcitamente. El aprendizaje profundo es un enfoque de ML impulsado por la forma en que el cerebro humano filtra la informaciĂłn; es esencialmente aprender con el ejemplo. Permite que un modelo de computadora anticipe y categorice la informaciĂłn al filtrar los datos de entrada a travĂ©s de capas.
Diapositiva 4
Esta diapositiva establece una comparaciĂłn entre la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automĂĄtico (ML) y el aprendizaje profundo (DL). La Inteligencia Artificial es el proceso de combinar mĂĄquinas con inteligencia humana. Machine Learning se ocupa de enseñar a las mĂĄquinas a aprender entrenando algoritmos en montones y montones de datos. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automĂĄtico que se enfoca en representaciones de datos en lugar de mĂ©todos especĂficos de tareas.
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