Алгоритмические предвзятости — это систематические ошибки в работе машинного обучения, которые могут приводить к несправедливым результатам. Причинами таких отклонений являются несбалансированные обучающие данные, исторические предвзятости и специфика алгоритмов. Для оценки предвзятости применяют различные метрики, позволяющие измерить разницу в результатах для разных групп. Профилактика предвзятостей включает обработку данных, модификацию алгоритмов и корректировку итоговых результатов.