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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习人工智能技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，人工智能技术偏见都有哪些类型。
(1)历史偏见
在收集用于训练机器学习算法的数据时，获取历史数据通常是容易开始的地方。但是，如果不小心的话，很容易将历史数据中存在的偏见包括在内。
(2)样本偏见
当训练数据不能准确反映模型的实际使用情况时，就会出现样本偏见。通常情况下，一个群体的代表性或者过高，或者偏低。
(3)标记偏见
训练机器学习算法所需的大量数据需要标记才能有用。当人们登录网站时，实际上自己也经常这样做。例如要求识别包含红绿灯的方块?实际上是在确认该图像的一组标记，以帮助训练视觉识别模型。然而，人们标记数据的方式千差万别，标记的不一致会给系统带来偏见。
(4)聚合偏见
有时，人们聚合数据以简化数据或以特定方式呈现数据。无论是在创建模型之前还是之后，这都可能导致偏见。
它显示了人们的薪酬将如何随着工作年限增加。这具有非常强的相关性，工作的时间越长，得到的报酬就越多。
(5)确认偏见
简而言之，确认偏见是人们倾向于相信能证实其现有信念的信息，或者丢弃不符合现有信念的信息。从理论上来说，可以构建有史以来准确的机器学习系统，无论是数据还是建模都没有偏见。
在机器学习的应用中，确认偏见尤其普遍，在采取任何行动之前，都需要进行人工审查。人工智能在医疗保健行业中的应用已经让医生们对算法诊断不屑一顾，因为它与他们自己的经验或理解不符。通常情况下，很多医生并没有阅读过新的研究文献，这些文献中的症状、技术或诊断结果可能和他们的知识和经验有所不同。实际上，医生阅读的期刊数量有限，但机器学习系统可以将它们全部收录。
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