"Identificare i tipi di bias nel machine learning"
I tipi di bias nel machine learning includono il bias di campionamento, il bias dei dati, il bias di selezione, il bias di misurazione, il bias del modello e il bias di inferenza. Il bias di campionamento si verifica quando il dataset non è rappresentativo della popolazione; il bias dei dati si verifica quando i dati sono distorti o incompleti; il bias di selezione si verifica quando i dati sono scelti in modo non casuale; il bias di misurazione è causato da etichette errate o dati rumorosi; il bias del modello si verifica quando il modello dipende eccessivamente da specifiche caratteristiche o dati; e il bias di inferenza è causato dal modello che è troppo semplicistico.