Dina pembelajaran mesin, bias ngarujuk kana bédana antara nilai-nilai diprediksi tina modél sareng nilai-nilai anu sabenerna, anu tiasa lumangsung kusabab asumsi modél anu disederhanakeun teuing atanapi kompleksitas anu henteu cekap. Variansi, di sisi anu sanésna, ngarujuk kana sénsitip modél kana fluktuasi alit dina data latihan, anu tiasa nyababkeun kinerja overfitting sareng generalisasi anu goréng. Dina intina, bias sareng varian mangrupikeun dua sumber kasalahan anu bersaing anu kedah diimbangi pikeun ngahontal kinerja modél anu optimal.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence