Aprendizagem de máquina e Ciência da Informação

contribuições para uma agenda de pesquisa e ensino na CI brasileira

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5433/1981-8920.2022v27n3p751

Palavras-chave:

Aprendizagem de máquina, Ciência da Informação, Algoritmos, Web of Science

Resumo

Objetivo: tem por intenção apoiar na construção de uma agenda de pesquisa e ensino do tema da aprendizagem de máquina por meio do conhecimento de suas principais aplicações e algoritmos mais usados.
Metodologia:
 artigo estuda as referências de algoritmos de aprendizagem de máquina em documentos indexados na área da Ciência da Informação na base Web of Science.
Resultados e Conclusões: avalia 3111 documentos identificados e conclui que a abordagem supervisionada por meio de técnicas de classificação é a mais utilizada no campo, com evidência para os algoritmos de Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest.

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Biografia do Autor

Dalton Lopes Martins, Universidade de Brasília - UnB

Doutor em Ciências da Informação pela Universidade de São Paulo (USP). Docente do Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação da Faculdade de Ciência da Informação na Universidade de Brasília (UnB), Brasília, Brasil.

Rafaella Monterei, Universidade de Brasília - UnB

Mestranda em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília (UnB). Analista Judiciário apoio especializado em Biblioteconomia do Superior Tribunal de Justiça. Brasília, Brasil.

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Publicado

2023-07-15

Como Citar

Martins, D. L., & Monterei, R. (2023). Aprendizagem de máquina e Ciência da Informação: contribuições para uma agenda de pesquisa e ensino na CI brasileira. Informação & Informação, 27(3), 751–774. https://doi.org/10.5433/1981-8920.2022v27n3p751