Sesgo

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a las inclinaciones sistemáticas o errores que pueden influir en los resultados de un modelo o algoritmo.

Estos sesgos pueden surgir debido a datos de entrenamiento no representativos, a la selección de características o a decisiones de diseño tomadas durante el desarrollo del modelo.

También pueden ser inherentes a los datos utilizados, reflejando desigualdades sociales, económicas o culturales preexistentes.

El sesgo puede llevar a predicciones incorrectas o injustas, con posibles consecuencias negativas en aplicaciones del mundo real.

Es crucial identificar, mitigar y corregir estos errores para garantizar resultados más equitativos y fiables en los sistemas de inteligencia artificial.