Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
CARVALHO, Jaqueline Corrêa Silva de
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| Orientador(a): |
PIMENTA, Tales Cleber
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4113
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Resumo: |
Num projeto de Ciência de Dados, é essencial determinar a relevância dos dados e identificar padrões que contribuam para a tomada de decisões com base no conhecimento específico do domínio. Além disso, uma definição clara das metodologias e a criação de documentação para orientar o desenvolvimento de um projeto desde o início até a conclusão são elementos essenciais. Este estudo apresenta um modelo de Ciência de Dados projetado para orientar o processo, abrangendo desde a coleta de dados até o treinamento com o objetivo de facilitar a descoberta de conhecimento. Motivado por deficiências em metodologias existentes de Ciência de Dados, especialmente a falta de orientação prática passo a passo sobre como preparar os dados para alcançar a fase de produção. Chamado de “Ciclo de Refinamento de Dados com a Teoria de Conjuntos Aproximados (CRD–TCA)”, o modelo proposto foi desenvolvido com base nas necessidades emergentes de um projeto de Ciência de Dados com o objetivo de auxiliar profissionais de saúde no diagnóstico de intoxicação por agrotóxicos entre trabalhadores rurais. O conjunto de dados usado neste projeto resultou de uma pesquisa científica na qual foram coletadas 1027 amostras, contendo dados relacionados a biomarcadores de toxicidade e análises clínicas. Alcançamos uma precisão de 99,61% com apenas 27 regras para determinar o diagnóstico. Os resultados otimizaram práticas de saúde e melhoraram a qualidade de vida em áreas rurais. Os resultados do projeto demonstraram o sucesso do modelo proposto. |
