 Identifier les types de biais dans l'apprentissage automatique
Les types de biais dans l'apprentissage automatique comprennent le biais d'échantillonnage, le biais de données, le biais de sélection, le biais de mesure, le biais de modèle et le biais d'inférence. Le biais d'échantillonnage se produit lorsque l'ensemble de données n'est pas représentatif de la population ; le biais des données se produit lorsque les données sont faussées ou incomplètes ; le biais de sélection survient lorsque les données sont choisies de manière non aléatoire ; le biais de mesure est causé par des étiquettes incorrectes ou des données bruyantes ; le biais du modèle survient lorsque le modèle dépend trop de caractéristiques ou de données spécifiques ; et le biais d'inférence est causé par le modèle trop simpliste.