Bias ngarujuk kana kasalahan anu diwanohkeun ku cara ngadeukeutan masalah kahirupan nyata kalayan modél disederhanakeun. Modél anu bias tinggi oversimplifies masalah sareng condong nyimpangkeun data, hasilna akuratna goréng dina duanana set data latihan sareng tés. Kalayan kecap séjén, modél bias tinggi saderhana teuing sareng henteu tiasa néwak kompleksitas data. Variansi ngarujuk kana kasalahan anu diwanohkeun ku modél noise acak dina data. Modél anu variasi tinggi teuing rumit sareng néwak noise acak dina data, hasilna overfitting data latihan sareng overfitting anu goréng kana data anyar. Kalayan kecap séjén, modél variasi tinggi teuing sénsitip kana data latihan sareng henteu tiasa bias kana data anyar. Pikeun ngawangun modél pembelajaran mesin anu épéktip, urang kedah mendakan kasaimbangan antara bias sareng bias. Ieu disebut salaku variasi data. Modél anu ngagaduhan
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence