데이터셋 편향 문제와 관련하여 다른 기계학습 분야에서 필요한 연구들은 다음과 같습니다:
편향 감지 및 해결: 편향된 데이터셋에서 모델이 생성한 예측의 편향을 감지하고 보정하는 방법에 대한 연구가 필요합니다.
편향된 데이터셋 생성: 편향된 데이터셋을 생성하고 이를 활용하여 모델의 강인성을 향상시키는 방법에 대한 연구가 필요합니다.
편향된 데이터셋으로의 로버스트한 학습: 편향된 데이터셋에서도 모델이 일반화할 수 있는 로버스트한 학습 방법에 대한 연구가 필요합니다.
편향된 데이터셋의 영향 분석: 편향된 데이터셋이 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하고 해석하는 방법에 대한 연구가 필요합니다.