Il learning bias (o bias nell’apprendimento) si riferisce a un pregiudizio o errore sistematico che influisce sul processo di apprendimento di un modello, specialmente in ambito di machine learning o intelligenza artificiale. Questo bias può manifestarsi durante la fase di addestramento, influenzando il modello in vari modi, limitando la sua capacità di generalizzare correttamente i dati o portandolo a fare inferenze errate.

Esistono diverse tipologie di learning bias, tra cui:

• Bias nei dati di addestramento: Se i dati su cui un modello è addestrato non sono rappresentativi dell’intero spettro di situazioni o delle variabili di interesse, il modello apprenderà in modo distorto. Questo bias può derivare dalla raccolta, dalla selezione o dal pre-processing dei dati. Per esempio, se un modello di riconoscimento facciale è addestrato principalmente su volti di persone di una certa etnia, avrà difficoltà a riconoscere correttamente persone di altre etnie.
• Bias nell’algoritmo: Alcuni algoritmi di machine learning, a causa delle loro impostazioni o del loro design, possono avere predisposizioni ad apprendere in modo sbagliato. Ad esempio, un algoritmo che predilige alcune caratteristiche nei dati rispetto ad altre può dare maggiore importanza a variabili che non sono realmente determinanti per il risultato finale.
• Bias del modello: Anche il tipo di modello utilizzato può introdurre un bias. Alcuni modelli possono essere intrinsecamente più inclini a semplificare troppo i dati (underfitting), mentre altri potrebbero adattarsi troppo strettamente ai dati di addestramento, perdendo la capacità di generalizzare (overfitting).
• Bias umano: I bias possono derivare anche dalle decisioni prese dagli esseri umani, come nella selezione delle caratteristiche da includere nel modello, nella progettazione dell’algoritmo o nell’interpretazione dei risultati. Le convinzioni o aspettative personali degli sviluppatori possono influenzare l’intero processo.

I learning bias possono avere effetti negativi, come perpetuare disuguaglianze, ridurre l’affidabilità dei modelli o distorcere le previsioni. Pertanto, è fondamentale identificare e correggere questi bias per garantire che i modelli di machine learning siano equi, precisi e in grado di generalizzare correttamente.