本书详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案，主要包括超越代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开发以控制风险、生产测试和调试、版本控制和可再现的机器学习建模、避免数据漂移和概念漂移、通过深度学习超越机器学习调试、高级深度学习技术、机器学习最新进展简介、相关性与因果性、机器学习中的安全性和隐私、人机回圈机器学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。