Når man arbejder med kunstig intelligens, er det vigtigt at sikre, at de data, man bruger til træning, afspejler virkeligheden. Hvis dine data er skæve eller ubalancerede, vil din model også blive det. For at sikre repræsentativitet kan du bruge flere forskellige metoder.
En af de mest almindelige matematiske metoder er at analysere fordelingen af dine data. Du kan bruge statistiske mål som gennemsnit, varians og standardafvigelse for at forstå, hvordan dine datapunkter er spredt. Hvis du ser, at én bestemt gruppe er overrepræsenteret, kan du bruge teknikker som oversampling eller undersampling. Ved oversampling tilføjer du kunstigt flere eksempler fra den underrepræsenterede gruppe, mens undersampling fjerner eksempler fra den dominerende gruppe.
Du kan også benytte matematiske standarder til at måle bias. Metoder som Shannon Entropi kan bruges til at måle usikkerheden eller uorden i dine data, hvilket kan hjælpe dig med at se, om informationen er jævnt fordelt. En anden tilgang er at bruge stratificeret sampling, hvor du opdeler dine data i mindre undergrupper for at sikre, at alle relevante kategorier er til stede i de rette proportioner, før selve træningen går i gang.
