Les systèmes d’apprentissage automatique présentent des défaillances que l’on ne retrouve pas dans les logiciels traditionnels : les modifications de données, les incompatibilités de schémas et les hypothèses sous-jacentes aux modèles génèrent tous des bogues spécifiques. Ce cours vous apprend à identifier, corriger et valider ces problèmes à l’aide d’un processus de débogage structuré. Vous rédigerez des tests unitaires ciblés, interpréterez les traces de pile et les journaux d’erreurs, corrigerez les défauts et validerez les solutions par des tests de régression. Chaque leçon comprend des vidéos concises, des lectures pratiques, des exercices pratiques et un laboratoire réaliste non noté. À la fin de cette formation, vous saurez diagnostiquer rapidement les défaillances de l’apprentissage automatique, prévenir les régressions, communiquer clairement vos corrections et développer des bases de code d’apprentissage automatique plus fiables.