O viés dos dados acontece quando os exemplos com que um modelo aprende não representam de forma justa todo mundo ou toda coisa — então o modelo acaba sendo injusto também.
Imagine assim: Se você treinasse lances livres só num aro regulado baixo demais, ficaria excelente naquele aro, mas se atrapalharia num aro normal. Seu treino não era uma representação justa do desafio real — isso é o viés.
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