Sesgo de selección

El sesgo de selección se produce cuando las muestras recopiladas no son representativas de todo el grupo. Por lo tanto, el sesgo de selección se produce cuando los datos utilizados para entrenar o evaluar un modelo de IA no son representativos de la variación de la pieza debido a un proceso de selección erróneo o no aleatorio. Esto da como resultado modelos de IA que funcionan bien con los datos seleccionados, pero mal con los datos reales. Por ejemplo, si un modelo de IA para predecir fallos en las piezas se entrena solo con datos de una pieza específica, es posible que no pueda transferirse a otras piezas con diferentes patrones de fallo, lo que plantea la siguiente pregunta: “¿Los datos de entrenamiento del modelo de IA son realmente representativos de la variación más amplia de piezas a la que se enfrentará?”