# Postscript: Matumizi Halisi ya Kujifunza Mashine ya Kawaida Katika sehemu hii ya mtaala, utatambulishwa kwa baadhi ya matumizi halisi ya Kujifunza Mashine ya Kawaida. Tumetafuta kwa kina mtandaoni ili kupata makala na nyaraka kuhusu matumizi ambayo yametumia mikakati hii, tukiepuka mitandao ya neva, kujifunza kwa kina, na AI kadri iwezekanavyo. Jifunze jinsi ML inavyotumika katika mifumo ya biashara, matumizi ya kiikolojia, fedha, sanaa na utamaduni, na zaidi.  > Picha na Alexis Fauvet kwenye Unsplash ## Somo 1. [Matumizi Halisi ya ML](1-Applications/README.md) 2. [Uchunguzi wa Modeli katika Kujifunza Mashine kwa kutumia vipengele vya dashibodi ya AI yenye Uwajibikaji](2-Debugging-ML-Models/README.md) ## Sifa "Matumizi Halisi" iliandikwa na timu ya watu, wakiwemo [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) na [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom). "Uchunguzi wa Modeli katika Kujifunza Mashine kwa kutumia vipengele vya dashibodi ya AI yenye Uwajibikaji" iliandikwa na [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu) --- **Kanusho**: Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuchukuliwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii.