NLP和机器学习存在以下区别：

1. 目的：NLP专注于人与机器之间的交互，主要研究如何让机器理解、解释和生成人类语言，以及如何从自然语言中提取知识。而机器学习的目标是让计算机从数据中学习，通过训练模型实现自动化决策和预测。
2. 范围：NLP主要研究自然语言处理，包括文本分析、机器翻译、情感分析等领域。而机器学习则涵盖了更广泛的应用领域，如图像识别、推荐系统、风险评估等。
3. 方法：NLP主要依赖于语言学、计算机科学和人工智能技术的交叉研究，例如词嵌入、深度学习、概率图模型等。而机器学习则以数据驱动，通过算法训练模型来解决各种问题，例如线性回归、逻辑回归、神经网络等。
4. 数据：NLP通常处理的是结构化程度较低的自然语言文本数据，需要进行文本清洗、分词、词性标注等预处理工作。而机器学习则主要处理结构化或半结构化的数据，如图像、音频、网页等，也可以进行一定的文本处理工作。

总的来说，NLP和机器学习在研究目的、范围、方法和数据上存在明显的区别。NLP专注于自然语言处理，而机器学习则更关注从数据中学习并应用于广泛的应用领域。