Esempi di distorsione nei modelli di apprendimento automatico includono distorsione dei dati, distorsione della lingua e distorsione algoritmica. La distorsione dei dati si verifica quando il set di dati utilizzato per addestrare il modello contiene informazioni distorte, ad esempio avere più esempi maschili o favorire determinati gruppi etnici. Il pregiudizio linguistico può manifestarsi nella mancanza di vocabolari appropriati o suggerimenti sintattici per determinati dati demografici. La distorsione algoritmica si verifica quando l'algoritmo stesso è scritto in modo tale da essere distorto, ad esempio, quando l'algoritmo tratta le femmine in modo diverso rispetto ai maschi.
Fornisci alcuni esempi di bias nei modelli di machine learning.