जब हम AI को सिखाने के लिए गलत, अधूरा या एकतरफा डेटा देते हैं, तो मॉडल भी उसी तरह से पक्षपाती (Biased) हो जाता है। यह Bias AI की Accuracy को बिगाड़ सकता है और अनुचित या गलत निर्णय दिला सकता है। इस लेसन में हम Bias in Data को आसान भाषा में समझेंगे।
Bias का मतलब होता है – किसी एक दिशा में झुकाव या पूर्वाग्रह। जब AI मॉडल को ऐसा डेटा दिया जाता है जो विविधता से रहित होता है या जिसमें कोई समूह कम Represented होता है, तो मॉडल भी उसी तरफ झुक जाता है।
उदाहरण:
निष्कर्ष: Bias in Data एक गंभीर समस्या है जो AI को गलत निर्णय लेने पर मजबूर कर सकती है। इसे पहचानना और सुधारना एक जिम्मेदारी है – ताकि तकनीक सभी के लिए निष्पक्ष हो।