Để đánh giá mô hình máy học một cách có trách nhiệm, bạn không chỉ cần tính toán các chỉ số tổn thất.
Trước khi áp dụng một mô hình trong quá trình sản xuất, bạn cần phải kiểm tra dữ liệu đào tạo và đánh giá
các dự đoán đối với định kiến.
Mô-đun này xem xét các loại thiên kiến khác nhau có thể xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện. Sau đó, chiến lược này cung cấp các chiến lược để xác định và đánh giá hiệu quả của chúng.