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Definition - Was bedeutet Machine Bias?
Machine Bias ist der Effekt von fehlerhaften Annahmen in maschinellen Lernprozessen. Die Verzerrung spiegelt Probleme im Zusammenhang mit der Erfassung oder Verwendung von Daten wider, bei denen Systeme aufgrund menschlicher Eingriffe oder mangelnder kognitiver Datenbewertung falsche Schlussfolgerungen zu Datensätzen ziehen.
Die Vorspannung der Maschine wird auch als Algorithmusvorspannung oder einfach als Vorspannung bezeichnet.
Techopedia erklärt Machine Bias
Maschinenvorspannung nimmt verschiedene Formen an. Eines der bekanntesten Beispiele ist die Verwendung von maschinellen Lernsystemen zur Beurteilung einzelner Personen oder Gruppen von Personen. Beispielsweise wurde gezeigt, dass bei einigen Modellen des maschinellen Lernens im Bereich der Strafjustiz aufgrund oberflächlicher Daten wie der ethnischen Zugehörigkeit oder des Standorts höhere Kriminalitätsraten für Einzelpersonen angenommen werden.
Eine andere Möglichkeit, die Abweichung von Maschinen in wissenschaftlichen Begriffen zu erklären, besteht darin, sie als "Cluster" von Daten zu beschreiben, die nicht inhärent gerechtfertigt sind. Eine hohe Vorspannung kann zu einer fehlerhaften Clusterbildung führen. Hohe Varianz kann zu übermäßiger Datenstreuung führen. Ingenieure bezeichnen ein System oder ein Ergebnis möglicherweise als "hohe Vorspannung, hohe Varianz" oder "niedrige Vorspannung, hohe Varianz" oder eine andere Kombination.
