La evaluación responsable de un modelo de aprendizaje automático (AA) requiere hacer más de calculando las métricas de pérdida generales. Antes de poner un modelo en producción, es fundamental auditar los datos de entrenamiento y evaluar las predicciones para sesgo.
Este módulo examina diferentes tipos de sesgos humanos que se pueden manifestar de los datos de entrenamiento. Luego, brinda estrategias para identificarlos y mitigarlos y evalúa el rendimiento del modelo teniendo en cuenta la equidad.