Artigos sobre "Viés de Dados"
Índice
O viés de dados acontece quando as informações usadas para treinar modelos não são justas ou equilibradas. Isso pode fazer com que os modelos tomem decisões ou suposições erradas. Por exemplo, se um modelo aprende com imagens que mostram mais de um tipo de objeto do que de outro, pode acabar achando que aquele objeto é mais comum do que realmente é.
Tipos de Viés de Dados
Correlações Espúrias: Isso acontece quando um modelo percebe padrões que não são reais. Por exemplo, pode aprender que dias ensolarados sempre estão ligados a fotos de praia, mesmo que não seja verdade.
Censura Não-informativa: Em estudos, às vezes nem todas as informações estão disponíveis. Isso pode dificultar a compreensão dos reais efeitos de algo, como um tratamento para uma doença.
Impacto do Viés de Dados
O viés de dados pode levar a um desempenho ruim em tarefas. Por exemplo, um modelo treinado com dados enviesados pode não funcionar bem em novas situações que não foram incluídas no treinamento. Isso pode resultar em erros ou mal-entendidos sobre o mundo real.
Lidando com o Viés de Dados
É importante conferir e corrigir o viés nos dados. Isso pode envolver usar fontes de dados melhores ou fazer mudanças em como os modelos são treinados. Ao melhorar os dados, podemos ajudar os modelos a fazer previsões e decisões mais precisas.