Machine Learning

El Machine Learning es una disciplina que nace a través del reconocimiento de patrones puestos al servicio de las computadoras, para que estas aprendan por si mismas y se adapten a nuevos datos sin necesidad de programación específica. Es decir, las máquinas aprenden de cálculos anteriores para actuar, tomar decisiones y obtener resultados fiables sobre nuevos datos que se incorporen a su sistema.
Diferencias:

•  La Inteligencia Artificial hace referencia a la capacidad de una máquina por llevar a cabo tareas de un modo efectivo e independiente.

• El Machine Learning, es una aplicación dentro de la Inteligencia Artificial, que permite a las máquinas aprender y encontrar el mejor modo de proceder.

Los algoritmos sobre los que trabaja esta disciplina pueden diferenciarse en dos tipos; Supervised Learning y Unsupervised Learning.

• Supervised Learning: La máquina parte de un conocimiento previo que sirve como base para la comprensión de los datos que se incorporan. 
• Unsupervised Learning: La máquina no dispone de ninguna base previa. Rastrea su base de datos con el objetivo de definir su estructura y posteriormente formar patrones.
• Focalizar la dirección en el equipo humano. Gracias a que el Machine Learning se basa en algoritmos que permiten a la máquina aprender.
•  Potencia la innovación. El Machine Learning está diseñado para reinventar las reglas. 
• Profundidad en los informes. Mediante Machine Learning es posible descubrir patrones hasta el momento ocultos.
• Máxima adaptabilidad. El aprendizaje automático está basado en la flexibilidad para solventar retos, métricas, datos y cuestionarios.
• Análisis predictivo. El Machine Learning es el canal para combinar el comportamiento y pautas de consumo con la ciencia.