 Expliquez la différence entre le traitement du langage naturel et l'apprentissage en profondeur.
Le traitement du langage naturel (TAL) et l'apprentissage en profondeur sont deux domaines étroitement liés de l'intelligence artificielle. La PNL fait référence à des programmes informatiques capables d'interpréter et d'analyser le langage naturel, tandis que l'apprentissage en profondeur se concentre sur le développement d'algorithmes capables d'apprendre des modèles à partir de grandes quantités de données. \n\nLa principale différence entre le NLP et l'apprentissage en profondeur est le type de données qu'ils utilisent. La PNL utilise le langage humain comme entrée, tandis que l'apprentissage en profondeur utilise généralement des données numériques. En PNL, les algorithmes doivent maintenir une solide compréhension de la grammaire et de la syntaxe du langage afin d'interpréter le sens du texte, tandis que les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent simplement rechercher des modèles dans les données. De plus, les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont capables de prendre en compte plusieurs facteurs et de générer des résultats plus précis que le NLP.