В данной статье рассматривается проблема предвзятости, возникающая при использовании систем машинного обучения и приводящая к искаженным результатам. Анализируются причины возникновения смещения и методы их устранения. Значительное внимание уделяется выявлению закономерностей между обучающими данными и результатом работы системы. В качестве доказательства существующей проблемы приведены примеры предвзятого отношения различных систем машинного обучения. The paper discusses the problem of the bias that occurs when using the machine learning systems that leads to the distorted results. Causes of the displacement and methods of their elimination are analyzed. Considerable attention is paid to identification of the patterns between the training data and the result of the system operation. As proof of the existing problem, examples of the biased attitude of various machine learning systems are given.