Referência da busca web de viés algorítmico. O trecho, a triagem do modelo e as consultas que a acharam estão abaixo; a tela Referências mostra só as colunas do modelo de referências.
Trecho mais recente
No texto da consulta pública, o MCTIC apresentou o fenômeno do viés como “decorrente, em muitos casos, de bases de dados de treinamento insuficientemente representativas”.
De fato, trata-se de risco importante: a falta de representatividade em uma base de dados fará com que a acurácia de determinado sistema seja menor em relação ao grupo sub-representado.
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Os exemplos acima ilustram a realidade de que o problema do viés não decorre meramente da falta de representatividade nos dados de treinamento, mas, principalmente, da reprodução de padrões sociais pré-existentes nos resultados de algoritmos de aprendizado de máquina.
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Logo, é necessário que se realize um conjunto completo de testes do modelo para diferentes casos possíveis, comparando os resultados obtidos.**
da busca de 2026-10-22 · data do resultado: 2022-02-02