Ich begegne ihm in vielen Büchern sowie im Internet. Die Verarbeitung natürlicher Sprache und das maschinelle Lernen werden als unterschiedliche Untergruppen der künstlichen Intelligenz bezeichnet. Warum ist es? Wir können Ergebnisse der Verarbeitung natürlicher Sprache erzielen, indem wir den Algorithmen für maschinelles Lernen Klangmuster hinzufügen. Was ist dann der Unterschied?
Weil sie unterschiedlich sind: Das eine schließt das andere nicht ein.
Ja, das moderne NLP (Natural Language Processing) nutzt viel ML (Machine Learning), aber das ist nur eine Gruppe von Techniken im Arsenal. Beispielsweise werden häufig auch Graphentheorie und Suchalgorithmen verwendet. Wie ist einfache Textverarbeitung (reguläre Ausdrücke). Beachten Sie, dass ich auch "modernes NLP" sagte - der statistische Ansatz für NLP ist eine relativ junge Entwicklung in den letzten Jahrzehnten. Ich verstehe, dass ein eher formaler Ansatz (z. B. das Analysieren formaler Grammatiken) in den 1960er / 1970er Jahren die Norm war.
In ähnlicher Weise muss ML kein NLP verwenden, und dies ist normalerweise auch nicht der Fall, obwohl einige Anwendungen möglicherweise NLP-Techniken verwenden (z. B. um Texteingaben zu verarbeiten).
Ich denke, die Antwort von @ winwaed fasst es ganz gut zusammen, und ich stimme zu.
Allerdings würde ich auch hinzufügen, dass NLP Teil eines bestimmten Anwendungsbereichs ist, nämlich der Textverarbeitung, und daher ist in den verwendeten Techniken eine Menge domänenspezifisches Wissen enthalten. Zum größten Teil sind ML-Techniken Allzwecktechniken und können in vielen verschiedenen Anwendungen angewendet werden, obwohl ML-Techniken auch in der Textverarbeitung verwendet werden und wie winwaed auch von NLP-Praktikern sagt.
Ich denke, es ist nicht anders zu sagen: "Was ist der Unterschied zwischen Bioinformatik und ML?"