Debugging Intelligence (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Notion Press, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Hardcover. The journey of this book has shown that debugging in machine learning is far more than a technical afterthought, it is a discipline in itself. Debugging is not simply the process of fixing broken code but the deeper act of uncovering why machine learning models fail, understanding the roots of those failures, and ensuring systems behave reliably in the environments where they operate. Machine learning models are built upon layers of design decisions, data assumptions, and performance trade-offs. By the time a system reaches production, it carries with it both the strengths and the hidden weaknesses of those choices. Debugging is the practice of interrogating those assumptions, shining light on vulnerabilities, and building confidence that the system will perform as intended in the real world. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
N° de ref. del artículo 9798901120842
- Título
- Debugging Intelligence (Hardcover)
- Autor
- S. Sinduja
- Editorial
- Notion Press
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798901120842
The journey of this book has shown that debugging in machine learning is far more than a technical afterthought, it is a discipline in itself. Debugging is not simply the process of fixing broken code but the deeper act of uncovering why machine learning models fail, understanding the roots of those failures, and ensuring systems behave reliably in the environments where they operate. Machine learning models are built upon layers of design decisions, data assumptions, and performance trade-offs. By the time a system reaches production, it carries with it both the strengths and the hidden weaknesses of those choices. Debugging is the practice of interrogating those assumptions, shining light on vulnerabilities, and building confidence that the system will perform as intended in the real world.
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