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负责任地评估机器学习模型需要做的不仅仅是计算损失指标。在将模型投入实际应用之前，审核训练数据并评估偏见（Bias）对预测至关重要。本文内容着眼于解读训练数据中可能存在的不同类型的人类偏见，同时提供了识别它们并评估其影响的策略。
目录
1.偏见的类型（Types of Bias）
1.1 报告偏见文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-529347.html
1.2 自动化偏见文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-529347.html
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