Relevância do Entendimento do Domínio de Problema na Construção de Modelos Computacionais de Aprendizado

• Ligia F. de Carvalho Gonçalves Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais https://orcid.org/0009-0000-7601-2938
• Daniel Rocha Franca Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais https://orcid.org/0009-0008-9457-1221
• Luis Enrique Zarate Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

DOI: https://doi.org/10.5753/bresci.2024.240233

Resumo

O objetivo deste trabalho é confirmar a relevância do entendimento prévio do domínio de problema para projetos em ciência de dados, especificamente para construção de modelos de aprendizado. Como estudos de caso consideraremos três domínios de problemas na área da saúde, e como fonte principal de dados, consideraremos a recente Pesquisa Nacional em Saúde, PNS 2019 elaborada pelo IBGE. Os experimentos mostram que o entendimento prévio do domínio de problema, e sua representação por meio de modelos conceituais, são úteis para aplicação de um processo de seleção conceitual de atributos na busca por modelos de aprendizado mais assertivos.

Palavras-chave: Problem domain understanding, Domain knowledge in data science, Conceptual models, Attribute selection process, Learning models, Data science projects, Health data analysis, National Health Survey (PNS 2019), Machine learning in healthcare, Conceptual attribute selection, Model accuracy, Relevance of domain expertise, Healthcare data mining, Knowledge representation, Data-driven decision making

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