È importante comprendere i pregiudizi nei modelli di machine learning perché spesso questi pregiudizi possono portare a conseguenze indesiderate. Il bias può verificarsi quando un modello viene addestrato con dati che non sono rappresentativi dell'effettiva diversità della popolazione. Ciò può portare a modelli imprecisi, iniqui e che possono persino perpetuare la disuguaglianza esistente. Comprendere questi pregiudizi è importante per garantire che i modelli siano costruiti in modo accurato e privo di pregiudizi. Ciò può comportare una varietà di approcci come l'analisi del set di dati per potenziali distorsioni, l'utilizzo di modelli generativi che catturano la diversità della popolazione e l'utilizzo di metriche di equità per rilevare e affrontare le discrepanze.
Spiega perché è importante comprendere i bias nei modelli di machine learning.