Я зустрічаюся з цим у багатьох книгах, а також в Інтернеті. Кажуть, що обробка природних мов та машинне навчання є різними підмножинами штучного інтелекту. Чому це? Ми можемо досягти результатів обробки природних мов шляхом подачі звукових моделей до алгоритмів машинного навчання. Тоді яка різниця?
Відповіді:
Тому що вони різні: Одне не включає іншого.
Так, сучасний NLP (Natural Process Processing) використовує багато ML (Машинне навчання), але це лише одна група методик в арсеналі. Наприклад, теорія графів і алгоритми пошуку також багато використовуються. Як і проста обробка тексту (регулярні вирази). Зауважимо, я також сказав "сучасний НЛП" - статистичний підхід до НЛП є відносно недавнім розвитком за останні кілька десятиліть. Я розумію, що формальніший підхід (наприклад, заснований на синтаксичному розборі формальних граматик) був нормою ще в 1960-70-ті роки.
Аналогічно, ML не повинен використовувати NLP, і зазвичай це не так, хоча деякі програми можуть використовувати методи NLP (наприклад, для обробки тексту).
Я думаю, що відповідь @ winwaed підсумовує це досить добре, і я згоден.
Однак я також додам, що я б сказав, що NLP є частиною конкретної області застосувань, а саме обробкою тексту, і, отже, існує багато знань, що стосуються домену, що містяться в методах, які використовуються. Здебільшого методи ML є загальним призначенням і можуть застосовуватися у багатьох різних сферах застосування, хоча методи ML використовуються і в обробці тексту, і, як говорять winwaed, також практикуючі NLP.
Я думаю, що це не відрізняється тим, що сказати "яка різниця між біоінформатикою та ML?"