Örnekleme çarpıklığı

Alınan örnekler tüm grubu temsil etmiyorsa örnekleme çarpıklığı söz konusudur. Yani, bir yapay zeka modelini eğitmek veya değerlendirmek için kullanılan veriler, hatalı veya rastgele olmayan bir seçim prosedürü nedeniyle parça dağılımını temsil etmediğinde örnekleme çarpıklığı meydana gelir. Bu, yapay zeka modellerinin seçilen verilerde iyi ancak gerçek verilerde kötü performans göstermesine neden olur. Örneğin, parça kusurlarını tahmin etmek için bir yapay zeka modeli yalnızca belirli bir parçadan gelen verilerle eğitilirse, model farklı kusur desenlerine sahip diğer parçalara aktarılamayabilir, bu da şu soruyu ortaya çıkarır: “Yapay zeka modelinin eğitim verileri, karşılaşacağı daha geniş parça çeşitliliğini gerçekten temsil ediyor mu?”