 من المهم فهم التحيزات في نماذج التعلم الآلي لأن هذه التحيزات يمكن أن تؤدي في كثير من الأحيان إلى عواقب غير مقصودة. يمكن أن يحدث التحيز عندما يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات غير ممثلة لتنوع السكان الفعلي. وهذا يمكن أن يؤدي إلى نماذج غير دقيقة وغير عادلة وربما تعزز عدم المساواة القائمة. فهم هذه التحيزات مهم لضمان بناء النماذج بطريقة دقيقة وخالية من أي تحيز. ويمكن أن يشمل ذلك مجموعة متنوعة من النهج مثل تحليل مجموعة البيانات للتحيزات المحتملة واستخدام نماذج توليدية تلتقط تنوع السكان واستخدام مقاييس العدالة للكشف عن الاختلافات ومعالجتها.
 اشرح لي لماذا من المهم فهم التحيزات في نماذج التعلم الآلي.