اليوم ، سنتحدث عن خمسة أنواع شائعة من التحيز الخوارزمي يجب أن ننتبه إليها: البيانات التي تعكس التحيزات الموجودة ، والفئات غير المتوازنة في بيانات التدريب ، والبيانات التي لا تلتقط القيمة الصحيحة ، والبيانات التي يتم تضخيمها من خلال حلقات التغذية الراجعة والبيانات الخبيثة. الآن التحيز نفسه ليس بالضرورة أمرًا فظيعًا ، غالبًا ما تستخدمه أدمغتنا لاختصارات من خلال إيجاد الأنماط ، لكن التحيز يمكن أن يصبح مشكلة إذا لم نعترف باستثناءات للأنماط أو إذا سمحنا لها بالتمييز.