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Debug ML Code: Fix, Trace & Evaluate

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Debug ML Code: Fix, Trace & Evaluate

ansrsource instructors

Instructeur : ansrsource instructors

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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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mars 2026

Enseigné en Anglais

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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.

Inclus

5 vidéos3 lectures4 devoirs

Instructeur

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