Proszę wyjaśnić różnicę między przetwarzaniem języka naturalnego a uczeniem głębokim. 

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina informatyki i sztucznej inteligencji, która zajmuje się analizą, rozumieniem i generowaniem języka naturalnego, takiego jak język angielski, polski czy hiszpański. NLP wykorzystuje różne techniki, takie jak tokenizacja, parsowanie, analiza semantyczna i syntaktyczna, aby zrozumieć znaczenie tekstu i wyodrębnić informacje.

Z drugiej strony, uczenie głębokie (deep learning) to podzbiór sztucznej inteligencji, który wykorzystuje sieci neuronowe do uczenia się i rozwiązywania problemów. Uczenie głębokie polega na tworzeniu modeli matematycznych, które naśladują sposób, w jaki działa ludzki mózg, aby rozpoznawać wzorce i wyodrębniać informacje z danych.

Mimo że NLP i uczenie głębokie mają wiele wspólnych punktów,
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz oczenie głenbokie (deep learning) to dwa ścisile powiązane działy sztucznej inteligencji. NLP odnosi sien do programów komputerowych, które son w stanie interpretowaci i analizowaci język natoralny, podczas gdy uczenie głenbokie skopia sien na rozwojo algorytmuw, kture mogon oczyć się wzorcuw na podstawie dorzych ilosici danych.

Gluwną rużnicą miendzy NLP a oczeniem glenbokim jest rodzaj danych, których ożywajon. NLP orzywa jenzyka lodzkiego jako swojego wejścia, podczas gdy uczenie glenbokie zwykle wykorzystoje dane numeryczne. W NLP algorytmy muszon utrzymywać silne zrozomienie gramatyki i składni języka, aby interpretować znaczenie tekstu, podczas gdy algorytmy oczenia glenbokiego mogą po prostu szokać wzorców w danych. Ponadto, algorytmy oczenia glębokiego son w stanie uwzględnici wiele czynnikuw i generowaci bardziej dokladne wyniki nirz NLP.