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Na pesquisa de Gontijo e Gomes (2019, p. 314), o objetivo principal foi realizar um mapeamento da utilização de algoritmos de Aprendizado de Máquin...

Na pesquisa de Gontijo e Gomes (2019, p. 314), o objetivo principal foi realizar um mapeamento da utilização de algoritmos de Aprendizado de Máquina nas Humanidades Digitais. De forma específica, pretendeu-se identificar quantitativos de trabalhos que utilizam algoritmos, modelos e técnicas de Aprendizado de Máquina utilizados nas Humanidades Digitais. Realizando uma busca nas bases de dados Google Acadêmico e Periódicos Capes com os termos (strings de busca) “Digital Humanities” AND “Machine Learning”, é retornado como resultado, respectivamente, 5.350 e 570 trabalhos científicos tratando do tema. Fonte: GONTIJO, J. V.; GOMES, A. K. Algoritmos de Aprendizado de Máquina nas Humanidades Digitais: um mapeamento suporte para revisão de literatura. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 7., 2019, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019. p. 313–322. ​De acordo com os materiais disponibilizados, a palestra IA: “IA, te seduz ou te assusta” e com a pesquisa citada, os algoritmos, os modelos e as técnicas de AM mais utilizados nas Humanidades Digitais para estudos de predição são: Alternativas Alternativa 1: Regras de Classificação. Alternativa 2: Redes Neurais. Alternativa 3: Random Forest. Alternativa 4: Regras de Associação. Alternativa 5: Máquina de Suporte Vetorial.

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De acordo com a pesquisa de Gontijo e Gomes (2019), os algoritmos, modelos e técnicas de Aprendizado de Máquina mais utilizados nas Humanidades Digitais para estudos de predição são: 1. Regras de Classificação. 2. Redes Neurais. 3. Random Forest. 4. Regras de Associação. 5. Máquina de Suporte Vetorial.
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