"《利用Python調(diào)試機器學習模型》詳細闡述了利用Python調(diào)試機器學習模型的基本解決方案，主要包括**代碼調(diào)試、機器學習生命周期、為實現(xiàn)負責任的人工智能而進行調(diào)試、檢測機器學習模型中的性能和效率問題、提高機器學習模型的性能、機器學習建模中的可解釋性和可理解性、減少偏差并實現(xiàn)公平性、使用測試驅(qū)動開發(fā)以控制風險、生產(chǎn)測試和調(diào)試、版本控制和可再現(xiàn)的機器學習建模、避免數(shù)據(jù)漂移和概念漂移、通過深度學習**機器學習調(diào)試、高級深度學習技術(shù)、機器學習**進展簡介、相關(guān)性與因果關(guān)系、機器學習中的安全性和隱私、人機回圈機器學習等內(nèi)容。此外，本書還提供了相應(yīng)的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關(guān)方案的實現(xiàn)過程。
本書可作為高等院校計算機及相關(guān)專業(yè)的教材和教學參考用書，也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學用書和參考手冊。"