Descripción: El ajuste de sesgo es un proceso crítico en el ámbito del aprendizaje automático (AutoML) y el preprocesamiento de datos, que busca corregir las distorsiones inherentes en los modelos predictivos. Este sesgo puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos, la representación de características o incluso las decisiones del modelo en sí. El objetivo del ajuste de sesgo es garantizar que el modelo sea justo y equitativo, evitando que favorezca a ciertos grupos o resultados en detrimento de otros. Esto es especialmente relevante en aplicaciones donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas, como en recursos humanos, la concesión de créditos o sistemas de justicia. Para lograr un ajuste de sesgo efectivo, se pueden emplear diversas técnicas, como la recolección de datos más representativos, la modificación de algoritmos o la implementación de métricas de equidad. En resumen, el ajuste de sesgo es esencial para desarrollar modelos de aprendizaje automático que no solo sean precisos, sino también éticos y responsables, promoviendo la confianza en la inteligencia artificial y su adopción en la sociedad.
