Dina pembelajaran mesin, bias sareng varian mangrupikeun dua sumber kasalahan anu tiasa mangaruhan kinerja modél. Bias ngarujuk kana kasalahan anu diwanohkeun ku ngadeukeutan masalah kahirupan nyata sareng modél anu disederhanakeun. Modél anu bias tinggi condong oversimplify data, sareng éta tiasa nyababkeun prediksi anu goréng, sabab éta kaleungitan hubungan anu rumit anu aya dina data. Bias tinggi tiasa nyababkeun underfitting, anu hartosna modél henteu tiasa néwak pola dasar dina data. Varian, di sisi sanésna, ngarujuk kana kasalahan anu diwanohkeun ku sénsitipitas modél kana data latihan. Modél anu variasi tinggi cocog pisan sareng data latihan, tapi henteu ngageneralisasi saé kana data anyar, henteu umum. Ieu kusabab modél parantos ngahontal kasaimbangan data latihan, dimana modél anu dipidangkeun sareng data anu dipidangkeun dina data anu cocog tibatan data
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence