Bir makine öğrenimi modelini (ML) sorumlu bir şekilde değerlendirmek, genel kayıp metriklerini hesaplamaktan daha fazlasını gerektirir. Bir modeli üretime koymadan önce eğitim verilerini denetlemek ve tahminleri eğilim açısından değerlendirmek önemlidir.
Bu modülde, eğitim verilerinde ortaya çıkabilecek farklı insan önyargı türleri ele alınmaktadır. Ardından, bu önyargıları tespit edip azaltmak ve model performansını adaleti göz önünde bulundurarak değerlendirmek için stratejiler sunar.