मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह के प्रकारों की पहचान करें
मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह के तीन प्रकार होते हैं:

1. आकलन पूर्वाग्रह (Estimation or Regression Bias): यह प्रकार तब होता है जब एक मॉडल एक फीचर से उर्जित होता है जो वास्तविक मानों के बहुत आसपास है लेकिन मॉडल फीचर की उपलब्ध समझ के आधार पर गलत तरीके से आकलन करता है। 

2. अनुकूलन पूर्वाग्रह (Overfitting Bias): यह प्रकार एक मॉडल को बताता है जो शुरू में कुछ डेटा से बहुत अच्छी तरह से मिलता है लेकिन परीक्षण डेटा पर विफल होता है। इसलिए, इसमें मॉडल अत्यधिक संयोजन कर दिया जाता है और इससे अनुकूलता की समस्या उत्पन्न होती है। 

3. चयन पूर्वाग्रह (Selection Bias): यह प्रकार संबंधित है डेटा चयन के साथ। कुछ डेटा का चयन एक विशेष पार्ट या फील्ड से होता है, जो मॉडल का पूर्वाग्रह उत्पन्न करता है लेकिन बाकी क्षेत्रों के लिए इसमें निर्धारित समस्याएं हो सकती हैं।