Un bucle de retroalimentación en aprendizaje automático ocurre cuando las predicciones de un modelo influyen en los datos que posteriormente se usan para entrenar ese modelo u otro modelo. Estos bucles pueden reforzar patrones, amplificar sesgos o cambiar el comportamiento del mundo real de formas que afectan el rendimiento futuro del modelo.
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.