Es un error común pensar que la analítica predictiva y el aprendizaje de máquina son lo mismo. Tanto el aprendizaje de máquina como la analítica predictiva pueden aprovechar los datos para realizar predicciones futuras, pero lo hacen de diferentes maneras.
¿Qué es el aprendizaje de máquina? Es una metodología en la que los algoritmos realizan una tarea específica sin instrucciones explícitas ni reglas predeterminadas, apoyándose más bien en patrones y en la inferencia para hacer predicciones y recalibrar según sea necesario.
El aprendizaje de máquina se divide en dos tipos de tareas: supervisadas y no supervisadas. En el aprendizaje supervisado, el proceso de creación del modelo de aprendizaje de máquina se guía por una variable de respuesta dedicada. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado utiliza todas las variables por igual, ya que no tiene un objetivo dedicado.
¿Qué es la analítica predictiva? Se trata de una categoría del análisis de datos orientada a hacer predicciones sobre resultados futuros con base en datos históricos y técnicas analíticas. La analítica predictiva utiliza una variedad de técnicas estadísticas (incluyendo minería de datos, aprendizaje de máquina y modelado predictivo) para indicar lo que ocurrirá en el futuro.
