Eine Feedback Loop im maschinellen Lernen liegt vor, wenn die Vorhersagen eines Modells die Daten beeinflussen, die später zum Training dieses oder eines anderen Modells verwendet werden. Solche Schleifen können Muster verstärken, Bias vergrößern oder reales Verhalten so verändern, dass die zukünftige Modellleistung beeinflusst wird.
In machine learning, a situation in which a model's predictions influence the training data for the same model or another model. For example, a model that recommends movies will influence the movies that people see, which will then influence subsequent movie recommendation models. See Production ML systems: Questions to ask in Machine Learning Crash Course for more information.