Domeinskennis

Domeinskennis is de specifieke kennis over een bepaald vakgebied, organisatiecontext of taak waarin een systeem opereert. Het omvat concepten, begrippen, procedures en relaties die nodig zijn om dat domein te begrijpen en effectief mee te werken. Domeinskennis kan zowel expliciet vastgelegd zijn in regels, modellen en ontologieën als impliciet aanwezig zijn in de ervaring en expertise van personen. In veel technologische toepassingen vormt het een cruciale aanvulling op algoritmen en data.

In AI en data-analyse helpt domeinskennis bij het interpreteren van gegevens, het ontwerpen van features, en het opleggen van constraints die de geldigheid en bruikbaarheid van modellen vergroten. Het ondersteunt ook interpretatie en verantwoording, bijvoorbeeld bij beslissingsprocessen in de gezondheidszorg, financiën of productie. Representaties zoals ontologieën en kennisgrafieken worden vaak gebruikt om domeinskennis gestructureerd vast te leggen, terwijl bedrijfsregels gedrag en eisen expliciet benoemen.

Domeinskennis kan op verschillende manieren worden verkregen en onderhouden: via experts, interviews, documentanalyse en het vastleggen van formele regels of vocabularies; en via het modelleren van domeinspecifieke relaties in ontologieën. Het vergt voortdurende actualisatie omdat domeinen evolueren en nieuw bewijs beschikbaar komt.

Voordelen zijn betere interpretatie, betrouwbaarheid en naleving van normen, minder data-noodzaak bij training, en betere generalisatie. Nadelen zijn veroudering, inconsistenties, onderhouds- en integratie-uitdagingen en het risico op bias door rigide regels.

Toepassingsgebieden omvatten gezondheidszorg, financiën, productie en andere vakgebieden waar domeinspecifieke termen en procedures centraal staan.