자연어 처리가 기계 학습 도메인에 포함되지 않는 이유는 무엇입니까? [닫은]

나는 웹뿐만 아니라 많은 책에서 그것을 만난다. 자연어 처리 및 기계 학습은 인공 지능의 다른 하위 집합이라고합니다. 왜 그렇습니까? 기계 학습 알고리즘에 사운드 패턴을 공급하여 자연어 처리 결과를 얻을 수 있습니다. 그렇다면 차이점은 무엇입니까?

그것들이 다르기 때문에 : 하나는 다른 하나를 포함하지 않습니다.

그렇습니다. 현대 NLP (Natural Language Processing)는 ML (Machine Learning)을 많이 사용하지만 이는 무기고의 기술 그룹 중 하나 일뿐입니다. 예를 들어, 그래프 이론과 검색 알고리즘도 많이 사용됩니다. 간단한 텍스트 처리와 마찬가지로 (정규 표현식). 참고로 "현대 NLP"라고 말했습니다. NLP에 대한 통계적 접근 방식은 지난 수십 년 동안 비교적 최근에 개발 된 것입니다. 나는 더 공식적인 접근 방식 (예 : 공식 문법 분석에 기초한)이 1960 년대 / 1970 년대의 표준이었던 것을 이해한다.

마찬가지로 ML은 NLP를 사용할 필요가 없으며 일부 응용 프로그램은 NLP 기술 (예 : 텍스트 입력 처리)을 사용할 수 있지만 일반적으로 그렇지 않습니다.

@winwaed의 답변이 꽤 잘 요약되어 있다고 생각합니다.

그러나 NLP는 특정 응용 프로그램 영역, 즉 텍스트 처리의 일부이므로 사용되는 기술 내에 포함 된 많은 도메인 관련 지식이 있다고 말할 것입니다. ML 기술은 텍스트 처리에도 사용되지만 NLP 실무자도 winwaed가 말하지만 ML 기술은 대부분 범용이며 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다.

"생물 정보학과 ML의 차이점은 무엇입니까?"라고 말하는 것이 다르지 않다고 생각합니다.