Maschinelle Lernsysteme weisen Fehler auf, die bei herkömmlicher Software nicht auftreten – Datenänderungen, Schema-Inkonsistenzen und Modellannahmen führen zu ganz eigenen Fehlern. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie diese Probleme mithilfe eines strukturierten Debugging-Workflows aufspüren, beheben und validieren können. Sie werden gezielte Unit-Tests schreiben, Stack-Traces und Protokolle auswerten, Fehler beheben und die Lösungen durch Regressionstests überprüfen. Jede Lektion umfasst prägnante Videos, praxisorientierte Lektüre, praktische Übungen und ein realistisches, nicht benotetes Labor. Am Ende des Kurses wissen Sie, wie Sie ML-Fehler schnell diagnostizieren, Regressionen verhindern, Ihre Korrekturen klar kommunizieren und zuverlässigere ML-Codebasen erstellen können.
Debugging von ML Code: Reparieren, Verfolgen und Auswerten
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Debugging von ML Code: Reparieren, Verfolgen und Auswerten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Gradient zur Produktion: MLOps & Modellpflege“
Dozent: ansrsource instructors
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Testfall
- Kategorie: Regressionsprüfung
- Kategorie: Integrität der Daten
- Kategorie: Fehlersuche
- Kategorie: Analyse der Grundursache
- Kategorie: Code-Überprüfung
- Kategorie: Einheitliche Prüfung
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Gradient zur Produktion: MLOps & Modellpflege“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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