본 개시의 일 실시예에 따르면, 공정성 강화를 위한 배치 샘플링 방법은 제1 속성 및 제2 속성을 기초로 구분되는 복수의 데이터 그룹으로부터 제1 세트의 배치를 획득하는 단계, 제1 세트의 배치를 이용하여, 입력 데이터의 제2 속성과 관계없이 입력 데이터의 제1 속성을 분류하도록 손실 함수를 기초로 기계 학습 모델을 학습시키는 단계, 손실 함수를 기초로 복수의 데이터 그룹 각각의 평균 손실을 산출하는 단계, 복수의 데이터 그룹 각각의 데이터 크기를 획득하는 단계 및 복수의 데이터 그룹 각각의 평균 손실 및 복수의 데이터 그룹 각각의 데이터 크기를 기초로, 복수의 데이터 그룹으로부터 제2 세트의 배치를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.