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title: Diferencias entre el Machine Learning supervisado y no supervisado
description: Existen dos tipos de Machine Learning, el supervisado y el no supervisado. Conoce sus diferencias, las características de cada uno y para qué se utilizan.
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# [Diferencias entre el Machine Learning supervisado y no supervisado](https://blog.bismart.com/diferencias-machine-learning-supervisado-no-supervisado)

 Escrito por [Alex Suarez](https://blog.bismart.com/author/alex-suarez) | 28-feb-2019 16:48:05

**Machine Learning** es uno de los términos de moda en el sector de las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Se trata de la utilización de algoritmos que permiten a las máquinas aprender imitando la forma en que aprendemos los humanos. Dentro de Machine Learning encontramos dos tipos destacados, el **[Machine Learning](https://blog.bismart.com/como-afrontar-proyecto-machine-learning) supervisado y el Machine Learning no supervisado**. A continuación, te explicamos las diferencias entre estos dos grandes grupos, sus características y para qué se utilizan.

##### Machine Learning supervisado

En esta modalidad de [Machine Learning ](https://blog.bismart.com/machine-learning-que-es-como-funciona-para-que-sirve)se podría entender como [algoritmos](https://blog.bismart.com/que-es-un-algoritmo-problemas-empresariales) que **“aprenden” de los datos introducidos** por una persona. En este caso:

- **Se necesita la intervención humana** para etiquetar, clasificar e introducir los datos en el algoritmo.
- El algoritmo genera **datos de salida esperados**, ya que en la entrada han sido etiquetados y clasificados por alguien.
- Existen **dos tipos de datos** que pueden ser introducidos en el algoritmo: 
    - **Clasificación**: clasifican un objeto dentro de diversas clases. Por ejemplo, para determinar si un paciente está enfermo o si un correo electrónico es spam.
    - **Regresión**: predicen un valor numérico. Sería el caso de los precios de una casa al escoger diferentes opciones o la demanda de ocupación de un hotel.

- Algunas aplicaciones prácticas de este tipo de [**Machine Learning**](https://blog.bismart.com/las-5-mejores-herramientas-de-machine-learning-para-empresas): 
    - La predicción de coste de un siniestro en el caso de las compañías de seguros.
    - La detección de fraude bancario por parte de entidades financieras.
    - La previsión de avería en la maquinaria de una compañía.

##### Machine Learning no supervisado

A diferencia del caso anterior, no existe la intervención humana en este tipo de Machine Learning. Aquí los algoritmos aprenden de datos con elementos no etiquetados **buscando patrones o relaciones entre ellos**. En este caso:

- Se introducen **datos de entrada sin etiquetar**.
- **No necesita la intervención humana**.
- Existen dos tipos de algoritmos para Machine Learning no supervisado: 
    - [**Clustering**](https://blog.bismart.com/la-clasificaci%C3%B3n-y-la-clusterizaci%C3%B3n-una-explicaci%C3%B3n-pr%C3%A1ctica): clasifica en grupos los datos de salida. Es el caso de las segmentaciones de clientes según qué hayan comprado.
    - **Asociación**: descubre reglas dentro del conjunto de datos. Por ejemplo, aquellos clientes que compran un coche también contratan un seguro, por lo que el algoritmo detecta esta regla.
- Existen otros casos prácticos en los que se utiliza este tipo de **Machine Learning**: 
    - La segmentación del tipo de clientes en un banco.
    - La clasificación del tipo de pacientes en un hospital.
    - El sistema de recomendaciones de contenido según el consumo del usuario en plataformas de streaming de vídeo.

##### Un amplio abanico de opciones

Tanto **Machine Learning supervisado como Machine Learning no supervisado** cuentan con respuesta a diversos problemas que puedan surgir en toda clase de organizaciones. Las posibilidades de **Machine Learning** son muy amplias, y cada usuario puede estar interesado en un tipo, otro u ambos a la vez. Este tipo de [inteligencia artificial](https://blog.bismart.com/inteligencia-artificial-futuro-trabajo) es una tendencia al alza y que sin duda seguirá aportando soluciones para necesidades en negocios de todo tipo.

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