Bir makine öğrenimi modelini (ML) sorumlu bir şekilde değerlendirmek için yalnızca genel kayıp metriklerini hesaplamaktan daha fazlasını yapmak gerekir. Bir modeli üretime koymadan önce eğitim verilerini denetlemek ve tahminleri eğilim açısından değerlendirmek önemlidir.
Bu modülde, eğitim verilerinde ortaya çıkabilecek farklı insan önyargı türleri ele alınmaktadır. Ardından, bu önyargıları tespit edip azaltmak ve model performansını adaleti göz önünde bulundurarak değerlendirmek için stratejiler sunar.