機械学習のサブカテゴリで導出される教師の学習は、最も正確な結果または予測に到達するために異なるアルゴリズムを使用するデータ分析の方法です。開発者はアルゴリズムのガイドであり、可能な限り最高の結果に到着するために彼のキャリアを監督するものであるため、このプロセスは「監督」と呼ばれます。

一方、人工知能にはるかに関連する監視されていない学習は、コンピューターが、もたらされる問題を解決するために、パターンと行動、ほとんどが人間を特定して認識できる能力を指します。監視されていない学習アルゴリズムのいくつかの例には、クラスタリングまたはグループ化、k-means、および関連ルールが含まれます。

結論として、主な違いは、1つは、割り当てられた目的を満たすように、人間によってプログラムされた自動化された方法であるということです。一方、他のものは、自律的に機能し、客観的または問題を満たすために、既存のデータベースの情報をフィードします。
El aprendizaje supervisado, que deriva en una subcategoría del Machine learning, es un método de análisis de datos en donde se utilizan distintos algoritmos para llegar al resultado o predicción más precisa. A este proceso se le denomina "supervisado" ya que el desarrollador es una guía para el algoritmo y es quien supervisa su trayectoria para asegurar su llegada al mejor resultado posible.

Por otra parte, el aprendizaje no supervisado, el cual está mucho más asociado con la inteligencia artificial, se refiere a la capacidad de que una computadora pueda identificar y reconocer patrones y comportamientos, en su mayoría humanos, con tal de resolver algún problema planteado. Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisado incluyen clustering o agrupamiento, k-means y reglas de asociación.

En conclusión, la principal diferencia, es que uno es un método automatizado, programado por un humano, de tal manera que cumpla el objetivo asignado. Mientras que el otro se nutre de la información de la base de datos existente, para así funcionar de forma autónoma y poder cumplir un objetivo o problema planteado.