케냐 마사이족을 비롯한 서아프리카의 토착 지식 체계는 인공지능 개발에 정보를 제공할 수 있는 독특한 관점과 실천법을 제공합니다. 반구조화된 인터뷰를 포함한 질적 방법으로 지역 사회에서 데이터를 수집했으며, 수집된 서사를 주제 분석하였습니다. 리프트 밸리 지역에서는 토착 지식이 인공지능 응용의 75%에 영향을 미친 반면, 코스트 지역에서는 40%로 지역별 수용 및 통합 전략의 차이를 강조합니다. 연구 결과는 토착 지식 체계와의 문화적 근접성 같은 상황적 요인이 인공지능 개발 관행에 영향을 미친다고 제안합니다. 향후 연구는 토착 지식 체계의 인공지능 개발 역할에 대한 보다 포괄적 이해를 위해 교차 지역 비교 분석을 고려해야 합니다. 모델 추정은 =argmin_ᵢ (yᵢ, f_ (xᵢ) ) +₂² 를 사용했으며, 성능 평가는 표본 밖 오류로 수행했습니다.
Kibet 등(Fri,)이 이 문제를 연구했습니다.