.

      2. De gegevens

      Machinaal leren is mogelijk op schaal vanwege de hoeveelheid gegevens die we de afgelopen jaren zijn begonnen te verzamelen. Deze grote data-revolutie is de sleutel die tot complexe algoritmetraining geleid heeft. Gegevens vormen de kern van het afstemmen van een machinaal leren-algoritme om de juiste respons te geven.

      Omdat data zo centraal bij machinaal leren staat, zijn de resultaten een directe weerspiegeling van de input. Als er een biased in de gegevens zit, zal het algoritme voor machinaal leren leren om vooringenomen te zijn. Voorspellers voor het aannemen van kandidaten, aanbevelingen voor gerechtelijke veroordelingen en medische diagnoses bijvoorbeeld allemaal gebruik van machinaal leren maken, en ze hebben allemaal een bepaald niveau van culturele, geslacht, ras, opleiding of andere vooroordelen ingebouwd in de data sets die hen trainen.