Um Mapeamento Sistemático Sobre as Técnicas Emergentes de Pré-Processamento para Mitigação de Viés em Dados de Treinamento
Resumo
Este trabalho apresenta um mapeamento sistemático da literatura sobre técnicas emergentes de mitigação de viés em dados de treinamento para aprendizado de máquina, com foco no pré-processamento entre 2020 e 2024. Foram analisados 86 estudos a partir das bases IEEE Xplore e ACM Digital Library, resultando na identificação de 244 técnicas, das quais 22 foram aplicadas em mais de um estudo. Os resultados evidenciam o crescimento de abordagens híbridas e o uso de múltiplas métricas de avaliação. O estudo reforça a importância do pré-processamento para promover maior equidade nos sistemas de aprendizado de máquina.
Palavras-chave:
Aprendizado de Máquina, Mapeamento Sistemático, Viés, Dados
Referências
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Siam, M. K. H., Bhattacharjee, M., Mahmud, S., Sarkar, M. S., and Rana, M. M. (2024). “The impact of machine learning on society: an analysis of current trends and future implications”.
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Suresh, H. and Guttag, J. V. (2019). “A framework for understanding sources of harm throughout the machine learning life cycle”. Communications of the ACM, 64(8), pp. 62–71.
Publicado
13/08/2025
Como Citar
NEVES FILHO, Marco Antonio da Silva; FURTADO, Julio Cezar Costa.
Um Mapeamento Sistemático Sobre as Técnicas Emergentes de Pré-Processamento para Mitigação de Viés em Dados de Treinamento. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA NORTE 2 (ERIN 2), 18. , 2025, Macapá/AP.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 43-48.
DOI: https://doi.org/10.5753/erin.2025.15889.
