Resumo
A recente e atual pandemia causada pelo novo coronavírus trouxe inúmeros desafios para a sociedade. No caso do nordeste brasileiro, por exemplo, a carência de materiais, recursos humanos e ausência de testes em massa que pudessem detectar o curso da COVID-19, dentre outros fatores, foram determinantes para dificultar o controle de casos por parte dos órgãos de saúde pública. Neste cenário, conseguir predizer a tendência dos casos de COVID-19 é extremamente importante, embora seja um desafio em aberto. Para superar tal desafio, pesquisadores têm aplicado diversos algoritmos de Aprendizagem de Máquina para realizar a predição de doenças epidêmicas em determinadas situações e regiões em todo o mundo. Considerando que modelos de Aprendizagem de Máquina possuem uma alta dependência dos dados que são utilizados em seus processos de treinamento, este projeto visa analisar o desempenho destes modelos para realizar a predição de COVID-19 em contextos locais do Estado de Alagoas, no nordeste brasileiro. Para isso, bases de dados da região serão utilizadas na avaliação das predições obtidas a partir dos modelos. Espera-se, desta forma, obter conclusões estatisticamente válidas para identificar quais características e algoritmos devem ser levados em consideração para obter informações relevantes que auxiliem os agentes de saúde pública deste e de estados semelhantes para identificar o curso da COVID-19.