Evitar el sesgo en la recogida de datos garantiza que tu modelo de visión computerizada funcione bien en diversos escenarios. Para minimizar el sesgo, considera la posibilidad de recopilar datos de diversas fuentes para captar diferentes perspectivas y escenarios. Garantiza una representación equilibrada entre todos los grupos relevantes, como las diferentes edades, géneros y etnias. Revisa y actualiza periódicamente tu conjunto de datos para identificar y abordar cualquier sesgo emergente. Técnicas como el sobremuestreo de clases infrarrepresentadas, el aumento de datos y los algoritmos que tienen en cuenta la imparcialidad también pueden ayudar a mitigar el sesgo. Al emplear estas estrategias, mantienes un conjunto de datos sólido y justo que mejora la capacidad de generalización de tu modelo.