领域专业知识在选择数据集时起着至关重要的作用，因为它确保数据与问题的特定要求和真实世界环境相符。如果没有领域知识，开发人员可能会选择缺乏相关性、包含隐藏偏差或无法捕获基本模式的数据集。 例如，在医疗保健领域，用于预测疾病结果的数据集必须包括医学上验证的特征，例如患者年龄、生物标志物或治疗史。 没有医学专业知识的开发人员可能会忽略关键变量或包含不相关的变量，从而导致模型在实践中表现不佳。 领域专家可以识别哪些数据点重要，验证其准确性，并确保数据集反映问题的复杂性。
领域专业知识还有助于避免数据集中的偏差和道德陷阱。 例如，在来自单个地理区域的数据上训练的金融欺诈检测模型可能无法推广到其他市场，因为交易模式或法规存在差异。 领域专家会认识到这种限制，并提倡使用更多样化的数据集。 同样，在刑事司法或招聘等领域，专家可以标记出无意中编码偏差的数据集（例如，因系统性问题而扭曲的历史逮捕率）。 如果没有这种洞察力，开发人员可能会训练出延续有害刻板印象或违反道德准则的模型。 领域知识充当保障，确保数据集具有代表性且符合道德规范。
最后，领域专业知识为有关数据质量和预处理的决策提供信息。 例如，在制造业中，来自机械的传感器数据可能包含由于校准错误或环境因素造成的噪声。 领域专家可以区分有意义的异常（例如，设备故障）和无关的噪声，从而指导开发人员如何清理或过滤数据。 同样，在自然语言处理中，语言学家可能会识别出通用模型无法处理的文本数据中的方言变体或俚语。 开发人员可以使用此洞察力来构建预处理步骤，例如分词或特征工程，以更好地捕获特定于领域的细微差别。 简而言之，领域专业知识弥合了原始数据和可操作的见解之间的差距，确保数据集适合用途。