# एक एमएल शोध मोहीम ## सूचना या धड्यात, तुम्ही अनेक वास्तविक जीवनातील समस्या जाणून घेतल्या ज्या पारंपरिक मशीन लर्निंग (ML) वापरून सोडवल्या गेल्या. जरी डीप लर्निंग, एआयमधील नवीन तंत्र आणि साधनांचा वापर, तसेच न्यूरल नेटवर्क्सचा उपयोग यामुळे या क्षेत्रांमध्ये मदत करणारी साधने तयार करण्याचा वेग वाढला असला तरी, या अभ्यासक्रमातील तंत्रांचा वापर करून पारंपरिक एमएल अजूनही खूप महत्त्वाचे आहे. या असाइनमेंटमध्ये, कल्पना करा की तुम्ही एका हॅकाथॉनमध्ये सहभागी होत आहात. या अभ्यासक्रमातून शिकलेल्या गोष्टींचा वापर करून, या धड्यात चर्चिलेल्या क्षेत्रांपैकी एका क्षेत्रातील समस्या सोडवण्यासाठी पारंपरिक एमएलचा वापर करून उपाय सुचवा. एक सादरीकरण तयार करा ज्यामध्ये तुम्ही तुमची कल्पना कशी अंमलात आणाल हे चर्चा करा. जर तुम्ही नमुना डेटा गोळा करून तुमच्या संकल्पनेला समर्थन देण्यासाठी एक एमएल मॉडेल तयार करू शकला, तर बोनस गुण मिळतील! ## मूल्यमापन निकष | निकष | उत्कृष्ट | समाधानकारक | सुधारणा आवश्यक | | ---------- | ----------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------- | ---------------------- | | | पॉवरपॉइंट सादरीकरण सादर केले आहे - मॉडेल तयार केल्यास बोनस गुण | एक साधे, नाविन्यशून्य सादरीकरण सादर केले आहे | काम अपूर्ण आहे | --- **अस्वीकरण**: हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) चा वापर करून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी, कृपया लक्षात घ्या की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये त्रुटी किंवा अचूकतेचा अभाव असू शकतो. मूळ भाषेतील मूळ दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर केल्यामुळे उद्भवणाऱ्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार राहणार नाही.