Todos están relacionados de alguna manera, pero difieren en lo que se especializan o en cómo ven los problemas.
Inteligencia artificial es un término clásico que todavía está en uso. Se usa para referirse a técnicas que podrían usarse para replicar la inteligencia. Todavía se debate cómo identificar la inteligencia. Después de darse cuenta (según algunos) de que no es posible lograr una inteligencia completa, el campo se desglosó en subcampos como Aprendizaje, Lenguaje, Visión, etc., cada uno centrado en un área específica de inteligencia
La minería de datos es una forma de obtener información de los datos, pero en realidad no implica inteligencia artificial. Puede usar AI para hacer minería de datos, pero también se utilizan técnicas que no son de AI.
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La recuperación de información está más relacionada con la indexación y clasificación. De nuevo, puedes usar AI para esto, pero no es obligatorio. Piense en el PageRank de Google o en un índice de biblioteca.
El procesamiento del lenguaje natural es un campo en sí mismo, pero algunos lo consideran parte de la IA. Se ocupa solo del procesamiento del lenguaje, escrito o hablado, para diferentes fines, como la interacción humano-computadora, el análisis de datos, la subtitulación y muchas otras aplicaciones.
Machine Learning es el estudio de técnicas (y las técnicas mismas) para hacer que las computadoras aprendan a resolver diferentes problemas. Estas técnicas dependen del contexto y se pueden aplicar en otros campos (como minería de datos, recuperación de información o procesamiento de lenguaje natural).
El reconocimiento de patrones es el reconocimiento automático de patrones, independientemente de dónde o cómo suceden estos patrones. Por lo general, implica el aprendizaje automático, pero no necesariamente, y el objetivo es producir un clasificador que, con cierta información, asigne una categoría. Nuevamente, esto puede verse como parte de la IA.
En general, todos los campos que mencionó están relacionados y algunos pueden verse iguales o al menos relacionados, solo piense en cuál es el enfoque. Por ejemplo, Data Mining se trata de obtener información de muchos datos y la Recuperación de información intenta hacer lo mismo, pero los objetivos de ambos son diferentes. La superposición es significativa, pero no son las mismas áreas. Lo mismo se puede decir sobre el Reconocimiento de patrones, podría ser el contenedor de PNL, IR, DM y ML, pero el enfoque de relaciones públicas es demasiado amplio para adaptarse a cada uno de los otros campos.
En caso de duda, trate de pensar cuál es el objetivo final del campo y cuáles son sus herramientas y métodos.
