El proyecto aborda la problemática de la dificultad de comprensión y acceso a los conceptos de Machine Learning (ML) para estudiantes de ingeniería. Se plantea como objetivo desarrollar un prototipo de plataforma web que integre gráficas interactivas para facilitar el aprendizaje de ML, justificando su necesidad por las barreras de entrada que presentan las matemáticas, estadísticas y programación en esta disciplina. Para su desarrollo, se realizaron pruebas pre y post con 26 estudiantes de Programación Orientada a Objetos, utilizando la herramienta InteractiveML. Estas pruebas midieron la comprensión de regresión lineal en aprendizaje supervisado y kmeans en no supervisado, además de una encuesta de satisfacción. Los resultados mostraron que la herramienta interactiva aportó una mejora significativa en comparación con métodos tradicionales, con un 70,20 % de mejora en regresión lineal y un 85,10 % en k-means. Por ende, Se demostró una mejora significativa en la comprensión de Machine Learning con el uso de InteractiveML, confirmando su efectividad frente a métodos tradicionales. Palabras clave: Machine Learning, educación interactiva, regresión lineal, k-means.