Evaluasi model machine learning secara bertanggung jawab memerlukan lebih dari sekadar menghitung metrik kerugian.
Sebelum membuat model ke dalam produksi, sangat penting untuk mengaudit data pelatihan dan mengevaluasi prediksi untuk bias.
Modul ini melihat berbagai jenis bias manusia yang dapat muncul dalam data pelatihan. Hal ini kemudian memberikan strategi untuk mengidentifikasinya dan mengevaluasi efeknya.