Tôi bắt gặp nó trong nhiều cuốn sách cũng như web. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy được cho là các tập hợp con khác nhau của Trí tuệ nhân tạo. Tại sao lại như vậy? Chúng ta có thể đạt được kết quả của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách cung cấp các mẫu âm thanh cho các thuật toán Machine Learning. Vậy thì, sự khác biệt là gì?
Câu trả lời:
Bởi vì chúng khác nhau: Một cái không bao gồm cái kia.
Có NLP hiện đại (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) sử dụng rất nhiều ML (Machine Learning), nhưng đó chỉ là một nhóm các kỹ thuật trong kho vũ khí. Ví dụ, lý thuyết đồ thị và thuật toán tìm kiếm cũng được sử dụng rất nhiều. Như là xử lý văn bản đơn giản (Biểu thức chính quy). Lưu ý tôi cũng đã nói "NLP hiện đại" - phương pháp thống kê về NLP là một sự phát triển tương đối gần đây trong vài thập kỷ qua. Tôi hiểu một cách tiếp cận chính thức hơn (ví dụ dựa trên phân tích ngữ pháp chính thức) là chuẩn mực trở lại trong những năm 1960/1970.
Tương tự ML không phải sử dụng NLP và thường thì không, mặc dù một số ứng dụng có thể sử dụng các kỹ thuật NLP (ví dụ: để xử lý nhập văn bản).
Tôi nghĩ rằng câu trả lời của @ winwaed đã tổng hợp khá tốt và tôi đồng ý.
Tuy nhiên tôi cũng sẽ nói thêm rằng tôi sẽ nói rằng NLP là một phần của một lĩnh vực ứng dụng cụ thể, cụ thể là xử lý văn bản, và do đó có rất nhiều kiến thức về miền cụ thể được chứa trong các kỹ thuật được sử dụng. Đối với hầu hết các kỹ thuật ML là mục đích chung và có thể được áp dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, mặc dù các kỹ thuật ML cũng được sử dụng trong xử lý văn bản, và như các học viên NLP cũng nói như winwaed.
Tôi nghĩ không khác gì khi nói "sự khác biệt giữa tin sinh học và ML là gì?"