In this paper, a critical bibliometric analysis study is conducted, coupled with an extensive literature survey on recent developments and associated applications in machine learning research with a perspective on Africa. The presented bibliometric analysis study consists of 2761 machine learning-related documents, of which 98% were articles with at least 482 citations published in 903 journals during the past 30 decades. Furthermore, the collated documents were retrieved from the Science Citation Index EXPANDED, comprising research publications from 54 African countries between 1993 and 2021. The bibliometric study shows the visualization of the current landscape and future trends in machine learning research and its application to facilitate future collaborative research and knowledge exchange among authors from different research institutions scattered across the African continent.


翻译:本文对机器学习研究进行了批判性的文献计量研究,结合广泛的文献调查,从非洲的视角审视机器学习研究的最新进展和相关应用。所提供的文献计量分析涉及2761篇与机器学习相关的文献,其中98%的文章至少发表于903种期刊中的482篇论文,涵盖了过去30年间54个非洲国家的研究出版物。该文献计量研究显示了当前机器学习研究的现状和未来趋势的可视化,以促进分散在非洲大陆上不同研究机构的作者之间未来的合作研究和知识交流。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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