\chapter{Bias}
\label{bias}
    \section{Inductive Bias}
    \label{inductive bias}
        Unter dem \say{inductive bias} versteht man Annahmen, die implizit oder explizit getroffen werden, um das System generalisierbar zu machen.
        Hierzu gehören unter anderem Dinge wie die Modellauswahl oder die Netzwerkarchitektur von Neuronalen Netzen (\ref{chapter: deep learning}).

        \subsection{Bias-Variance-Tradeoff}
        \label{bias-variance-tradeoff}
            Je mehr Bias ein Modell erhält, desto kleiner ist die Varianz, die z.B. durch Rauschen von Messdaten verursacht wird.
            \begin{center}
                \includegraphics[width = .9\textwidth]{bias-variance-tradeoff.png}
            \end{center}

    \section{Algorithmic Bias}
    \label{algorithmic bias}
        Unter dem \say{algorithmic bias} versteht man alle Einflussfaktoren,
        die zu einem systematischen Fehler des Systems führen (z.B. Unterrepräsentation einer Personengruppe in den Trainingsdaten).
        \begin{center}
            \includegraphics[width = .9\textwidth]{algorithmic_bias_example.png}
        \end{center}
        Diese Form des Bias kann an unterschiedlichen Stellen der Modellerstellung auftreten.\\
        \includegraphics[width = \textwidth]{algorithmic_bias.png}\\

        \subsection{Maßnahmen}
        \label{algorithmic bias: massnahmen}
            Am besten lässt sich der (algoritmic) Bias durch die Festlegung bestimmter Richtlinien bekämpfen.
            Hierbei geht es vor allem darum den Bias aufzudecken.
            Dies ist durch Analyse der Daten, Analyse der eingesetzten Modelle oder eine Überwachung im produktiven Einsatz möglich.
            Ein erkannter Bias muss dann meist manuell entfernt werden.
