Evaluar un modelo de aprendizaje automático requiere hacer más que solo calcular las métricas de pérdida.
Antes de implementar un modelo en producción, es fundamental auditar los datos de entrenamiento y evaluar las predicciones para determinar si existen sesgos.
En este módulo, se analizan diferentes tipos de sesgos cognitivos humanos que se pueden manifestar en los datos de entrenamiento. Luego, proporciona estrategias para identificarlas y evaluar sus efectos.