มาเจาะลึกเพื่อทำความเข้าใจอคติและความแปรปรวนพร้อมกับการฟิตติ้งด้านล่างและการฟิตติ้งมากเกินไป การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และมีการเติบโตอย่างรวดเร็วในด้านต่างๆ แมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้าไปในโมเดล ซึ่งช่วยให้คาดการณ์ได้ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป โมเดล ML ต้องการข้อมูลที่หลากหลายและจำนวนมหาศาลเพื่อทำการคาดการณ์ที่มีความหมาย เนื่องจากขนาดที่ใหญ่โตและข้อจำกัดในโลกแห่งความเป็นจริง จึงมีข้อผิดพลาดอยู่เสมอ..