E quindi l'algoritmo ha erroneamente generalizzato che, se una persona sta in cucina, allora deve essere una donna.
Questo introduce un secondo concetto molto importante nel campo del machine learning, che è “Garbage In, Garbage Out”.
Se voi utilizzate dei dati sbagliati, “spazzatura”, che contengono dei pregiudizi per addestrare il vostro algoritmo, l'algoritmo imparerà un ragionamento sbagliato, un “ragionamento spazzatura”, imparerà i pregiudizi contenuti nei dati.
Ora, questo esempio naturalmente è poco interessante.