Éviter les biais dans la collecte des données permet de s'assurer que ton modèle de vision par ordinateur fonctionne bien dans différents scénarios. Pour minimiser les biais, envisage de collecter des données auprès de diverses sources afin d'obtenir des perspectives et des scénarios différents. Veille à une représentation équilibrée de tous les groupes concernés, tels que les différents âges, sexes et ethnies. Révise et mets à jour régulièrement ton ensemble de données pour identifier et corriger tout biais émergent. Des techniques telles que le suréchantillonnage des classes sous-représentées, l'augmentation des données et les algorithmes tenant compte de l'équité peuvent également contribuer à atténuer les préjugés. En employant ces stratégies, tu maintiens un ensemble de données robuste et équitable qui améliore la capacité de généralisation de ton modèle.