Das kleine 1x1 für erfolgreiches Gründen
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Voreingenommenheiten in Daten oder Algorithmen, die zu unfairen oder verzerrten Ergebnissen führen können.
BeispielEin Gesichtserkennungsmodell kann einen Bias aufweisen, wenn es bestimmte Bevölkerungsgruppen schlechter erkennt.






