偏った結果

アルゴリズムバイアスとは、機械学習モデルが、偏りのある学習データに基づいて学習し、特定のグループまたは個人のニーズや経験を反映していない場合に発生します。この偏りは、訓練データの構成、使用されるモデルの種類、モデルを評価する方法に影響されます。 バイアスは、学習データに代表性が不足する場合や、モデルが特定のグループに不当な重み付けを行う場合に発生する可能性があります。たとえば、採用候補者の性別を予測するモデルは、訓練データに男性の方が多く含まれている場合、男性候補者を過小評価する可能性があります。