Shpjegoni ndryshimin midis përpunimit të gjuhës natyrore dhe mësimit të thellë.
Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) dhe mësimi i thellë janë dy fusha të lidhura ngushtë të Inteligjencës Artificiale. NLP i referohet programeve kompjuterike që janë në gjendje të interpretojnë dhe analizojnë gjuhën natyrore, ndërsa mësimi i thellë fokusohet në zhvillimin e algoritmeve që mund të mësojnë modele nga sasi të mëdha të të dhënave.

Dallimi kryesor midis NLP dhe mësimit të thellë është lloji i të dhënave që ata përdorin. NLP përdor gjuhën njerëzore si hyrje të saj, ndërsa mësimi i thellë zakonisht përdor të dhëna numerike. Në NLP, algoritmet duhet të mbajnë një kuptim të fortë të gramatikës dhe sintaksës së gjuhës në mënyrë që të interpretojnë kuptimin e tekstit, ndërsa algoritmet e të mësuarit të thellë thjesht mund të kërkojnë modele në të dhëna. Për më tepër, algoritmet e mësimit të thellë janë në gjendje të marrin parasysh faktorë të shumtë dhe të gjenerojnë rezultate më të sakta se NLP.