Quyidagilar ML-da noto'g'ri tushunchalarni bartaraf etish uchun qo'llashimiz mumkin bo'lgan ba'zi usullar va jarayonlardir. Anonimizatsiya va to'g'ridan-to'g'ri kalibratsiya: Nomlarni va genderli atamalarni hujjatlardan olib tashlash, ular qayta ishlanayotganda yaxshi birinchi qadamdir, shuningdek, himoyalangan sinflarning aniq belgilarini istisno qilish. Garchi bu muhim boshlang'ich bo'lsa-da, bu to'liq echim emas. Ushbu signallar hali ham to'liq ajratish mumkin bo'lmagan ko'plab joylarda ko'rinadi. Tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, noto'g'ri tushunchalar so'zlar o'rtasidagi ikkinchi darajali bog'liqliklarda qoladi: Masalan,  ayol va  erkak bilan bog'liq so'zlar hali ham
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence