Distorsione del campione

La distorsione del campione si verifica quando i campioni raccolti non sono rappresentativi dell’intero gruppo. Pertanto, la distorsione del campione si verifica quando i dati utilizzati per allenare o valutare un modello di IA non sono rappresentativi della variazione del pezzo a causa di un processo di selezione errato o non casuale. Ciò porta a modelli di IA che funzionano bene nei dati selezionati, ma male nei dati reali. Ad esempio, se un modello di IA per la previsione dei difetti dei componenti viene allenato solo con i dati provenienti da un determinato componente, potrebbe non essere in grado di essere trasferito ad altri componenti con modelli di difetti diversi, il che solleva la domanda: “I dati di training del modello di IA sono davvero rappresentativi della variazione più ampia dei pezzi che dovrà affrontare?”