# Лов на съкровища с машинно обучение ## Инструкции В този урок научихте за много реални случаи, които бяха решени с помощта на класическо машинно обучение. Въпреки че използването на дълбоко обучение, нови техники и инструменти в AI, както и използването на невронни мрежи, помогнаха за ускоряване на създаването на инструменти за тези сектори, класическото машинно обучение с техниките от тази учебна програма все още има голяма стойност. В това задание си представете, че участвате в хакатон. Използвайте наученото от учебната програма, за да предложите решение с класическо машинно обучение за решаване на проблем в един от секторите, обсъдени в този урок. Създайте презентация, в която обсъждате как ще реализирате идеята си. Допълнителни точки ще получите, ако успеете да съберете примерни данни и изградите модел за машинно обучение, който да подкрепи концепцията ви! ## Критерии за оценка | Критерии | Отлично | Задоволително | Нуждае се от подобрение | | -------- | ----------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- | ----------------------- | | | Представена е PowerPoint презентация - бонус за изграждане на модел | Представена е неиновационна, базова презентация | Работата е непълна | --- **Отказ от отговорност**: Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.