דוח מקיף בן 97 עמודים בנושא למידת מכונה וספריות : תיאור מצב,   פורסם ב-14 ביולי 2020. הדוח, הוזמן על ידי ספריית הקונגרס בארה"ב, במסגרת שורה של יזמות של ספריית הקונגרס ב- 2019  ללמידת הנושא של למידת מכונה  לצורך שיפור השירות והגשמת חזון האסטרטגיה הדיגיטלית שלה.   הדו"ח נכתב על ידי ד"ר קורדל – פרופסור חבר לאנגלית באוניברסיטת נורת'איסטרן ועוסק במדעי הרוח הדיגיטלית .

הדוח , לאחר שהגדיר את למידת המכונה והבדיל אותה מהקטגוריה  הרחבה של בינה מלאכותית,  מתאר את יישום למידת המכונה בספריות  ובמוסדות מורשת תרבות אחרים,  היסטוריה ותיאור מצב קיים , האפשרויות והאתגרים.

למידת מכונה כוללת מגוון שיטות שדרכן מחשבים לומדים מנתונים מבלי שתוכנתו במפורש ליצור פלט מסוים. הדוח מעודד שימוש זהיר בלמידת מכונה בספריות תוך ציון הסיכונים ומרחיב על יישומים מבטיחים בתחום – מיקור המונים,  חיפוש של מסמכים בכתב יד וחומרים אורקוליים, ניהול אוספים, ושימור. הדו"ח מסיים בהמלצות ליישום אחראי של למידת מכונה, שיפור הגישה לנתונים, פיתוח תשתיות וטיפוח מומחיות.

לדוח המלא

מן הראוי לציין בהקשר זה שבמסגרת יזמות ספריית הקונגרס ללמידת הנושא של למידת מכונה התקיים בספטמבר 2019 כנס בנושא . מטרתו הייתה לסקור את מגוון הפרויקטים השוטפים בנוף המורשת התרבותית הרחבה יותר;  להציף אפשרויות וחסמים מרכזיים ליישום למידת מכונה במסגרת ספרייה; ולהדגים את האפשרויות של למידת מכונות לשימוש בספריית הקונגרס

דיוווח על הכנס אפשר למצוא בכתובת https://labs.loc.gov/static/labs/meta/ML-Event-Summary-Final-2020-02-13.pdf