Abstrakt. Den underliggande paradigmet av big data-driven maskininlärning speglar önskan att härleda bättre slutsatser från helt enkelt analysera mer data, utan nödvändigheten av att titta på teori och modeller. Är det alltid till hjälp att ha helt enkelt mer data? År 1936 samlade The Literary Digest in 2.3M ifyllda frågeformulär för att förutsäga resultatet av det årets presidentval i USA. Resultatet av denna stora data förutsägelse visade sig vara helt fel, medan George Gallup bara behövde 3K handplockade människor för att göra en exakt förutsägelse. Generellt förekommer fördomar i maskininlärning när fördelningen av träningsset och testset skiljer sig åt. I detta arbete ger vi en översikt av olika typer av fördomar i (stora) datamängder i maskininlärning. Vi ger definitioner och diskussioner om de vanligaste fördomarna inom maskininlärning: klassobalans och kovariatskifte. Vi visar också hur dessa fördomar kan kvantifieras och korrigeras. Detta arbete är en introduktionstext för både forskare och praktiker att bli mer medvetna om detta ämne och på så sätt få fram mer tillförlitliga modeller för sina inlärningsproblem.
En genomgång av olika typer av bias i maskininlärning dataset ges i REF.
Impact of Biases in Big Data
{'venue': 'Proceedings of the 26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}