Når man arbejder med algoritmer, opstår der ofte et problem med, at data fra minoritetsgrupper er mindre i antal. Dette kan gøre, at modellen bliver dårligere til at genkende dem. For at løse dette uden at ødelægge modellens samlede præcision, kan man bruge matematiske teknikker som vægtet tab (weighted loss functions).
I praksis betyder det, at man giver modellen en højere straf, når den tager fejl af et datapunkt fra en minoritet. Ved at tildele disse eksempler en højere vægt, tvinger man algoritmen til at lære deres mønstre lige så grundigt som de store grupper. En anden metode er oversampling, hvor man kunstigt skaber flere eksempler fra de små grupper gennem teknikker som SMOTE.
Det vigtigste er at finde en balance. Hvis man vægter minoriteterne for højt, kan modellens overordnede præcision falde. Derfor bruger udviklere ofte metrikker som fairness metrics eller kooperativ vægtning for at sikre, at retfærdighed og nøjagtighed går hånd i hånd. På denne måde skaber man en model, der fungerer godt for alle brugere, uanset gruppestørrelse.
