updated CARD

Author: profvjreddi

book/quarto/contents/vol1/ml_systems/ml_systems.qmd

@@ -781,10 +781,28 @@ The TinyML lighthouse, **Keyword Spotting (KWS)**\index{Keyword Spotting (KWS)!T
 ```{python}
 #| echo: false
 #| label: doorbell-scorecard
+# ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# │ DOORBELL SCORECARD (FIGURE)
+# ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# │ Context: Lighthouse model evaluation
+# │ Goal: Visualize the radar plot scorecard for the smart doorbell application
+# └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# ┌── 1. CANVAS ────────────────────────────────────────────────────────────────
+# │ Initialize the visualization modules
 import mlsysim
 import matplotlib.pyplot as plt
+
+# ┌── 2. ARRAYS ────────────────────────────────────────────────────────────────
+# │ Load the evaluation data for the Doorbell scenario
 doorbell_eval = mlsysim.Applications.Doorbell.evaluate()
+
+# ┌── 3. RENDER ────────────────────────────────────────────────────────────────
+# │ Plot the radar scorecard using the mlsysim helper
 fig, ax = mlsysim.plot_evaluation_scorecard(doorbell_eval)
+
+# ┌── 4. DECORATE ──────────────────────────────────────────────────────────────
+# │ Display the figure
 plt.show()
 ```