मशीन लर्निंग मॉडल (एमएल) का सही तरीके से आकलन करने के लिए, सिर्फ़ कुल नुकसान की मेट्रिक का हिसाब लगाने से ज़्यादा कुछ करना ज़रूरी है. किसी मॉडल को प्रोडक्शन में डालने से पहले, ट्रेनिंग डेटा का ऑडिट करना और बायस के लिए अनुमान का आकलन करना ज़रूरी है.
यह मॉड्यूल, अलग-अलग तरह के मानवीय पूर्वाग्रहों पर नज़र रखता है, जो ट्रेनिंग डेटा में दिख सकते हैं. इसके बाद, यह इन समस्याओं की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए रणनीतियां उपलब्ध कराता है. इसके बाद, मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का आकलन निष्पक्ष तरीके से किया जाता है.