Qualification du biais de données dans le processus de la science des données
Résumé
Dans le contexte de l’apprentissage machine, les données constituent la principale ressource pour guider les prises de décisions. Cependant, lorsque des biais existent dans les données, cela affecte de façon significative l’interprétation des décisions. Le biais est défini comme une distorsion systématique d’une évaluation ou d’un échantillon statistique choisi de façon défectueuse 1. Notre travail consiste à définir et qualifier les biais dans les données utilisées au cours du processus d’apprentissage. Sur un processus d’apprentissage, nous avons identifié les étapes où les biais peuvent survenir. Nous définissons les biais selon Mehrabi et al. (2019) en les qualifiant tout au long du processus d’apprentissage comme illustré à la Fig.1. Nous soulignons dans la suite les défis liés à ces biais.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
---|