Je le rencontre dans de nombreux livres ainsi que sur le web. Le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique seraient différents sous-ensembles de l'intelligence artificielle. Pourquoi? Nous pouvons obtenir des résultats du traitement du langage naturel en alimentant des modèles sonores aux algorithmes d'apprentissage automatique. Alors, quelle est la différence?
Parce qu'ils sont différents: l'un n'inclut pas l'autre.
Oui, le NLP (Natural Language Processing) moderne utilise beaucoup de ML (Machine Learning), mais ce n'est qu'un groupe de techniques dans l'arsenal. Par exemple, la théorie des graphes et les algorithmes de recherche sont également très utilisés. Tout comme le traitement de texte simple (expressions régulières). Remarque J'ai également dit «PNL moderne» - l'approche statistique de la PNL est un développement relativement récent au cours des dernières décennies. Je comprends qu'une approche plus formelle (par exemple basée sur l'analyse de grammaires formelles) était la norme dans les années 60/70.
De même, ML n'a pas à utiliser la PNL, et ce n'est généralement pas le cas, bien que certaines applications puissent utiliser des techniques de PNL (par exemple pour traiter la saisie de texte).
Je pense que la réponse de @ winwaed le résume assez bien, et je suis d'accord.
Cependant, j'ajouterais également que je dirais que la PNL fait partie d'un domaine d'application spécifique, à savoir le traitement de texte, et qu'il existe donc de nombreuses connaissances spécifiques au domaine contenues dans les techniques utilisées. Pour la plupart, les techniques de ML sont à usage général et peuvent être appliquées dans de nombreuses applications différentes, bien que les techniques de ML soient également utilisées dans le traitement de texte, et comme le dit Winwaed par les praticiens de la PNL.
Je pense que ce n'est pas différent de dire "quelle est la différence entre la bioinformatique et le ML?"