Я сталкиваюсь с этим во многих книгах, а также в Интернете. Говорят, что обработка естественного языка и машинное обучение являются различными подмножествами искусственного интеллекта. Почему это? Мы можем достичь результатов обработки естественного языка, подавая звуковые шаблоны в алгоритмы машинного обучения. Тогда какая разница?
Ответы:
Потому что они разные: одно не включает другое.
Да, современный НЛП (обработка естественного языка) действительно использует много ML (машинное обучение), но это только одна группа методов в арсенале. Например, теория графов и алгоритмы поиска также часто используются. Как проста обработка текста (Регулярные выражения). Обратите внимание, я также сказал «современный НЛП» - статистический подход к НЛП является относительно недавним развитием за последние несколько десятилетий. Я понимаю, что более формальный подход (например, основанный на разборе формальных грамматик) был нормой еще в 1960-х / 1970-х годах.
Точно так же ML не должен использовать NLP, и обычно это не так, хотя некоторые приложения могут использовать методы NLP (например, для обработки ввода текста).
Я думаю, что ответ @ winwaed довольно хорошо подытоживает, и я согласен.
Однако я бы также добавил, что я бы сказал, что НЛП является частью конкретной прикладной области, а именно обработки текста, и, следовательно, существует много специфических для предметной области знаний, которые содержатся в используемых методах. По большей части методы ML являются универсальными и могут применяться во многих различных приложениях, хотя методы ML также используются и при обработке текста, и, как говорит winwaed, практиками НЛП.
Я думаю, что нет ничего необычного в том, чтобы сказать "в чем разница между биоинформатикой и ML?"