يتطلب تقييم نموذج التعلم الآلي (ML) بشكل مسؤول القيام بما هو أكثر من مجرد حساب مقاييس الخسارة الإجمالية. قبل طرح نموذج، من المهم تدقيق بيانات التدريب وتقييم التوقّعات بحثًا عن الانحياز.
تتناول هذه الوحدة الأنواع المختلفة من التحيزات البشرية التي يمكن أن تظهر في بيانات التدريب. بعد ذلك، تقدّم استراتيجيات لتحديد هذه العوامل والحدّ منها، ثم تقييم أداء النموذج مع مراعاة العدالة.