¿Por qué el procesamiento del lenguaje natural no cae dentro del dominio de aprendizaje automático? [cerrado]

Lo encuentro en muchos libros, así como en la web. Se dice que el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático son diferentes subconjuntos de inteligencia artificial. Por que es Podemos lograr resultados del procesamiento del lenguaje natural alimentando patrones de sonido a algoritmos de Machine Learning. Entonces, ¿cuál es la diferencia?

Porque son diferentes: uno no incluye al otro.

Sí, la PNL moderna (procesamiento del lenguaje natural) hace uso de una gran cantidad de ML (aprendizaje automático), pero ese es solo un grupo de técnicas en el arsenal. Por ejemplo, la teoría de grafos y los algoritmos de búsqueda también se usan mucho. Como es el procesamiento de texto simple (expresiones regulares). Tenga en cuenta que también dije "PNL moderna": el enfoque estadístico de la PNL es un desarrollo relativamente reciente en las últimas décadas. Entiendo que un enfoque más formal (por ejemplo, basado en el análisis de gramáticas formales) era la norma en los años 1960/70.

Del mismo modo, ML no tiene que usar NLP, y generalmente no lo hace, aunque algunas aplicaciones pueden usar técnicas de NLP (por ejemplo, para procesar la entrada de texto).

Creo que la respuesta de @ winwaed lo resume bastante bien, y estoy de acuerdo.

Sin embargo, también agregaría que diría que la PNL es parte de un área de aplicación específica, es decir, el procesamiento de texto, y por lo tanto, existe un gran conocimiento específico del dominio que se encuentra dentro de las técnicas que se utilizan. En su mayor parte, las técnicas de ML son de propósito general y pueden aplicarse en muchas aplicaciones diferentes, aunque las técnicas de ML también se usan en el procesamiento de texto, y como dicen los profesionales de PNL también winwaed.

Creo que no es diferente decir "¿cuál es la diferencia entre bioinformática y ML?"