# Postscript: Klasik Makine Öğreniminin Gerçek Dünya Uygulamaları Bu müfredat bölümünde, klasik makine öğreniminin gerçek dünya uygulamalarına dair örneklerle tanışacaksınız. İnternette, bu stratejileri kullanan uygulamalar hakkında makaleler ve teknik raporlar bulmak için kapsamlı bir araştırma yaptık; mümkün olduğunca sinir ağları, derin öğrenme ve yapay zekadan kaçındık. Makine öğreniminin iş sistemlerinde, ekolojik uygulamalarda, finans, sanat ve kültür gibi alanlarda nasıl kullanıldığını öğrenin.  > Fotoğraf: Alexis Fauvet, Unsplash ## Ders 1. [Makine Öğrenimi için Gerçek Dünya Uygulamaları](1-Applications/README.md) 2. [Makine Öğrenimi Modellerinde Hata Ayıklama: Responsible AI Dashboard Bileşenleri Kullanımı](2-Debugging-ML-Models/README.md) ## Katkıda Bulunanlar "Gerçek Dünya Uygulamaları" [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) ve [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) dahil olmak üzere bir ekip tarafından yazılmıştır. "Makine Öğrenimi Modellerinde Hata Ayıklama: Responsible AI Dashboard Bileşenleri Kullanımı" [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu) tarafından yazılmıştır. --- **Feragatname**: Bu belge, AI çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.