Что-то не хочется присоединяться к какофонии неправильных ответов, но все же рискну дать ответ, который считаю правильным
Машинное обучение - это раздел науки, который ставит задачу наилучшим образом строить функции, имитирующие понимание правил, заложенных в данных. Желательно имея образец как в частных случаях функция себя ведёт.
Анализ данных (интересно, что такое неинтеллектуалтный анализ данных) - это поиск осмысленных закономерностей, инсайтов и попытка выделения в данных осмысленных структур.
Машинное обучение в существенном наследует регрессионному анализу и теории приближений; анализ данных - проверке гипотез и дискриминантному анализу.
Главное различие здесь - решаемая в рамках направления задача, а не методы, которые в существенном могут походить друг на друга.