Saya menemukannya di banyak buku dan juga web. Pemrosesan Bahasa Alami dan Pembelajaran Mesin dikatakan sebagai himpunan bagian yang berbeda dari Kecerdasan Buatan. Kenapa sih? Kita dapat mencapai hasil Pemrosesan Bahasa Alami dengan mengumpankan pola suara ke algoritma Machine Learning. Lalu, apa bedanya?
Jawaban:
Karena mereka berbeda: Yang satu tidak termasuk yang lain.
Ya NLP modern (Natural Language Processing) memang menggunakan banyak ML (Machine Learning), tetapi itu hanya satu kelompok teknik di gudang senjata. Sebagai contoh, teori grafik dan algoritma pencarian juga banyak digunakan. Seperti pemrosesan teks sederhana (Ekspresi Reguler). Catatan saya juga mengatakan "NLP modern" - pendekatan statistik untuk NLP adalah perkembangan yang relatif baru selama beberapa dekade terakhir. Saya memahami pendekatan yang lebih formal (misalnya berdasarkan tata bahasa formal parsing) adalah norma di tahun 1960-an / 1970-an.
Demikian pula ML tidak harus menggunakan NLP, dan biasanya tidak, meskipun beberapa aplikasi mungkin menggunakan teknik NLP (misalnya untuk memproses input teks).
Saya pikir jawaban @ winwaed merangkum dengan cukup baik, dan saya setuju.
Namun saya juga akan menambahkan bahwa saya akan mengatakan bahwa NLP adalah bagian dari area aplikasi spesifik, yaitu pemrosesan teks, dan karenanya ada banyak pengetahuan khusus domain yang terkandung dalam teknik yang digunakan. Untuk sebagian besar teknik ML adalah tujuan umum dan dapat diterapkan dalam banyak aplikasi yang berbeda, meskipun teknik ML digunakan dalam pemrosesan teks juga, dan seperti yang dikatakan oleh praktisi NLP juga.
Saya pikir tidak ada bedanya dengan mengatakan "apa perbedaan antara bioinformatika dan ML?"