Machine learning systems fail in ways that traditional software does not—data changes, schema mismatches, and model assumptions all create unique bugs. This course teaches you how to trace, fix, and validate these issues using a structured debugging workflow. You’ll write targeted unit tests, interpret stack traces and logs, patch defects, and confirm resolutions through regression testing. Each lesson includes concise videos, practical readings, hands-on work, and a realistic ungraded lab. By the end, you’ll know how to diagnose ML failures quickly, prevent regressions, communicate your fixes clearly, and build more reliable ML codebases.

Debug ML Code: Fix, Trace & Evaluate
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Root Cause Analysis
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Regression Testing
- Catégorie : Unit Testing
- Catégorie : Code Review
- Catégorie : Test Case
Détails à connaître

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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.
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