כדי להעריך מודל למידת מכונה (ML) בצורה אחראית, צריך לעשות יותר מאשר רק לחשב מדדי אובדן כוללים. לפני שמכניסים מודל לייצור, חשוב מאוד לבדוק את נתוני האימון ולהעריך את ההטיות של התחזיות.
במודול הזה נסקור סוגים שונים של הטיות אנושיות שעשויות להתבטא בנתוני האימון. לאחר מכן, הכלי מספק אסטרטגיות לזיהוי ולצמצום שלהן, ולאחר מכן מעריך את ביצועי המודל תוך התמקדות בשוויון.