Muchos estudiantes se confunden entre el aprendizaje automático y el modelado estadístico, ya que ambos están relacionados entre sí. Señalemos las principales diferencias entre el aprendizaje automático y el modelado estadístico. Según la historia, las estadísticas se originaron en el siglo XVII y el aprendizaje automático se inventó mucho tiempo después del nacimiento de las estadísticas, en 1959.

Podemos organizar las principales diferencias entre el modelado estadístico y el aprendizaje automático como se muestra a continuación.

Aprendizaje automático Modelado estadístico
Subcampo de informática e inteligencia artificial Subcampo de las matematicas
Utiliza algoritmos para predicciones Utiliza la formalización de las relaciones entre variables en forma de ecuaciones matemáticas para predecir resultados.
Puede manejar una gran cantidad de datos y atributos Trata principalmente de pequeñas cantidades de datos y atributos. (Posibilidad de sobreajuste)
Requiere menos esfuerzo humano a medida que más carga de trabajo hace por máquina Más esfuerzo humano: Modeler tiene que comprender la relación y la implementación que una variable tiene en una ecuación
Utiliza menos suposiciones Utiliza más supuestos matemáticos
Fuerte Profético capacidad y altas precisiones (El poder predictivo fuerte de una máquina está «en forma» y «entrenado» para encontrar patrones de un conjunto de datos). Mejor Estimados

Sin embargo, según muchos investigadores y científicos, el aprendizaje automático y el modelado estadístico se pueden definir como,

Machine Learning es,

Un algoritmo que puede aprender de los datos sin depender de la programación basada en reglas.

El modelado estadístico es,

formalización de las relaciones entre variables en forma de ecuaciones matemáticas.