Plano de desenvolvimento de uma ferramenta de aprendizado de máquina para previsão e análises de dados em estudos de casos de obesidade

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Brito, Paulo César Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual da Paraíba; Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP; Brasil; UEPB; Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Obesidade; Inteligência artificial; Obesity; Artificial intelligence; Machine learning; CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA
• Link de acesso: http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4151

Esse trabalho propôs-se a desenvolver uma ferramenta para classificação e análises de dados em estudos de casos de obesidade. A metodologia consiste em etapas de análise dos algoritmos encontrados no estado da arte em aprendizado de máquina até a apresentação de uma proposta de criação de uma ferramenta para o aprendizado de máquina em estudos de casos em obesidade. Através deste experimento e análises, buscou-se observar quais os benefícios da utilização de técnicas de aprendizado de máquina para a descoberta de conhecimento em estudos de casos de obesidade em adolescentes de escolas públicas.