# ఒక ML స్కావెంజర్ హంట్ ## సూచనలు ఈ పాఠంలో, మీరు క్లాసికల్ ML ఉపయోగించి పరిష్కరించబడిన అనేక వాస్తవ జీవిత వినియోగాల గురించి నేర్చుకున్నారు. డీప్ లెర్నింగ్, AIలో కొత్త సాంకేతికతలు మరియు సాధనాల ఉపయోగం, మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించడం ఈ రంగాలలో సహాయపడే సాధనాల ఉత్పత్తిని వేగవంతం చేయడంలో సహాయపడినప్పటికీ, ఈ పాఠ్యక్రమంలో ఉన్న సాంకేతికతలను ఉపయోగించే క్లాసిక్ ML ఇంకా గొప్ప విలువను కలిగి ఉంది. ఈ అసైన్‌మెంట్‌లో, మీరు ఒక హాకథాన్‌లో పాల్గొంటున్నారని ఊహించుకోండి. ఈ పాఠ్యక్రమంలో నేర్చుకున్నదాన్ని ఉపయోగించి క్లాసిక్ ML ద్వారా ఈ పాఠంలో చర్చించిన రంగాలలో ఒక సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఒక పరిష్కారాన్ని ప్రతిపాదించండి. మీరు మీ ఆలోచనను ఎలా అమలు చేస్తారో చర్చించే ఒక ప్రెజెంటేషన్ సృష్టించండి. మీరు నమూనా డేటాను సేకరించి మీ భావనకు మద్దతుగా ఒక ML మోడల్‌ను నిర్మిస్తే అదనపు పాయింట్లు పొందవచ్చు! ## రూబ్రిక్ | ప్రమాణాలు | అద్భుతమైనది | సరిపడినది | మెరుగుదల అవసరం | | -------- | ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- | ---------------------- | | | ఒక పవర్‌పాయింట్ ప్రెజెంటేషన్ అందించబడింది - మోడల్ నిర్మాణానికి బోనస్ | ఒక సృజనాత్మకత లేని, ప్రాథమిక ప్రెజెంటేషన్ అందించబడింది | పని అసంపూర్ణంగా ఉంది | --- **అస్పష్టత**: ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. మూల పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలోనే అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకంలో ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారుల కోసం మేము బాధ్యత వహించము.