Tanto el aprendizaje de máquina como la analítica predictiva se apoyan en los datos para realizar predicciones futuras, pero 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 aún más en supervisado y no supervisado. En el aprendizaje supervisado, el proceso de creación del modelo 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.
