# Постскриптум: Примена класичног машинског учења у стварном свету У овом делу курикулума, упознаћете се са неким примерима примене класичног машинског учења у стварном свету. Истражили смо интернет како бисмо пронашли научне радове и чланке о применама које користе ове стратегије, избегавајући неуронске мреже, дубоко учење и вештачку интелигенцију колико год је то могуће. Сазнајте како се машинско учење користи у пословним системима, еколошким апликацијама, финансијама, уметности и култури, и још много тога.  > Фотографија: Алексис Фове на Unsplash ## Лекција 1. [Примена машинског учења у стварном свету](1-Applications/README.md) 2. [Отклањање грешака у моделима машинског учења помоћу компоненти Responsible AI контролне табле](2-Debugging-ML-Models/README.md) ## Аутори "Примена у стварном свету" написала је група аутора, укључујући [Џен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Орнела Алтуњан](https://twitter.com/ornelladotcom). "Отклањање грешака у моделима машинског учења помоћу компоненти Responsible AI контролне табле" написала је [Рут Јакубу](https://twitter.com/ruthieyakubu). --- **Одрицање од одговорности**: Овај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитативним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода.