# 後書き: 古典的機械学習の実世界での応用 このカリキュラムのこのセクションでは、古典的な機械学習の実世界での応用例を紹介します。インターネットを徹底的に調査し、ニューラルネットワークやディープラーニング、AIをできるだけ避けた上で、これらの戦略を使用した応用に関するホワイトペーパーや記事を見つけました。機械学習がビジネスシステム、生態学的応用、金融、芸術や文化などでどのように活用されているかを学びましょう。  > 写真提供: Alexis Fauvet on Unsplash ## レッスン 1. [機械学習の実世界での応用](1-Applications/README.md) 2. [責任あるAIダッシュボードコンポーネントを使用した機械学習モデルのデバッグ](2-Debugging-ML-Models/README.md) ## クレジット 「機械学習の実世界での応用」は、[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) と [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) を含むチームによって執筆されました。 「責任あるAIダッシュボードコンポーネントを使用した機械学習モデルのデバッグ」は、[Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu) によって執筆されました。 --- **免責事項**: この文書はAI翻訳サービス[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当方は責任を負いません。