L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento profondo sono due campi strettamente correlati dell'Intelligenza Artificiale. La PNL si riferisce a programmi per computer in grado di interpretare e analizzare il linguaggio naturale, mentre il deep learning si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere modelli da grandi quantità di dati. La differenza principale tra PNL e deep learning è il tipo di dati che utilizzano. La PNL utilizza il linguaggio umano come input, mentre il deep learning utilizza in genere dati numerici. In NLP, gli algoritmi devono mantenere una forte comprensione della grammatica e della sintassi della lingua per interpretare il significato del testo, mentre gli algoritmi di deep learning possono semplicemente cercare schemi nei dati. Inoltre, gli algoritmi di deep learning sono in grado di tenere conto di molteplici fattori e generare risultati più accurati rispetto alla PNL.
Spiegare la differenza tra l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento profondo.