# Postscript: Zastosowania klasycznego uczenia maszynowego w rzeczywistym świecie W tej części programu nauczania zostaniesz zapoznany z rzeczywistymi zastosowaniami klasycznego uczenia maszynowego. Przeszukaliśmy internet, aby znaleźć artykuły naukowe i publikacje opisujące zastosowania wykorzystujące te strategie, unikając przy tym sieci neuronowych, głębokiego uczenia i sztucznej inteligencji w miarę możliwości. Dowiedz się, jak uczenie maszynowe jest wykorzystywane w systemach biznesowych, zastosowaniach ekologicznych, finansach, sztuce i kulturze oraz w wielu innych dziedzinach.  > Zdjęcie autorstwa Alexis Fauvet na Unsplash ## Lekcja 1. [Zastosowania uczenia maszynowego w rzeczywistym świecie](1-Applications/README.md) 2. [Debugowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą komponentów pulpitu nawigacyjnego Responsible AI](2-Debugging-ML-Models/README.md) ## Podziękowania "Zastosowania w rzeczywistym świecie" zostały napisane przez zespół, w tym [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) i [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom). "Debugowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą komponentów pulpitu nawigacyjnego Responsible AI" zostało napisane przez [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu) --- **Zastrzeżenie**: Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za źródło autorytatywne. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.