Machine Learning (ML) não é um conceito novo, se hoje está intimamente relacionado à Inteligência Artificial (IA), não é dependente dela para existir, em outras palavras: A IA torna-se viável via ML, e não o inverso Pode-se dizer que seu conceito já vem sendo aplicado há tempos, onde basicamente tem-se um conjunto de ações coordenados por algoritmos de otimização. A ideia é, por meio do ML, os sistemas de computador aprendem a realizar tarefas como: classificação, agrupamento, predições, reconhecimento de padrões, etc. Vamos falar um pouco do que tem sido falado (com inputs de Zotalis, et al). Como em um aprendizado tradicional, os sistemas são treinados usando vários algoritmos e modelos estatísticos para analisar dados de amostra; então as informações obtidas durante a fase de treinamento são usadas para identificar padrões ou tomar decisões com base em novos dados. Dependendo do estilo de aprendizagem, os algoritmos de ML podem ser agrupados em quatro categorias: 1.
Falando de Logística e criando TransTorno por meio de estudos e experiências em gestão, educação e desabafos.