I tipi di bias nell'apprendimento automatico includono bias di campionamento, bias di dati, bias di selezione, bias di misurazione, bias di modello e bias di inferenza. Il bias di campionamento si verifica quando il set di dati non è rappresentativo della popolazione; il bias di dati si verifica quando i dati sono distorti o incompleti; bias di selezione si verifica quando i dati vengono scelti in modo non casuale; bias di misurazione è causato da etichette errate o dati rumorosi; il pregiudizio del modello si verifica quando il modello fa eccessivo affidamento su caratteristiche o dati specifici; e il bias di inferenza è causato dal fatto che il modello è troppo semplicistico.
Identificare i tipi di bias nell'apprendimento automatico