que es Sesgo algorítmico?

Un patrón constante de error o injusticia en los datos o el comportamiento del modelo.

Con qué claridad están documentadas y son comprensibles la lógica, las fuentes de datos y las limitaciones de un sistema de IA.

El proceso de asignar etiquetas o resultados de destino a datos sin procesar para el aprendizaje supervisado.

Patrones de aprendizaje a partir de datos sin etiquetar sin resultados objetivo explícitos.

Un método de sesgo posicional que penaliza las puntuaciones de atención en función de la distancia simbólica, lo que ayuda a los modelos a extrapolar a contextos más largos.

Conjuntos de datos muy grandes y complejos que requieren técnicas de procesamiento y almacenamiento escalables.