You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
214 lines
30 KiB
214 lines
30 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "74da5cc84f2716b6b9944241a141e2f9",
|
|
"translation_date": "2025-11-18T17:56:04+00:00",
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
"language_code": "hr"
|
|
}
|
|
-->
|
|
[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
|
|
[](http://makeapullrequest.com)
|
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
|
|
|
|
### 🌐 Podrška za više jezika
|
|
|
|
#### Podržano putem GitHub Action (Automatizirano i uvijek ažurirano)
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
[Arapski](../ar/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Bugarski](../bg/README.md) | [Burmanski (Mjanmar)](../my/README.md) | [Kineski (pojednostavljeni)](../zh/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Makao)](../mo/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Tajvan)](../tw/README.md) | [Hrvatski](./README.md) | [Češki](../cs/README.md) | [Danski](../da/README.md) | [Nizozemski](../nl/README.md) | [Estonski](../et/README.md) | [Finski](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Njemački](../de/README.md) | [Grčki](../el/README.md) | [Hebrejski](../he/README.md) | [Hindski](../hi/README.md) | [Mađarski](../hu/README.md) | [Indonezijski](../id/README.md) | [Talijanski](../it/README.md) | [Japanski](../ja/README.md) | [Korejski](../ko/README.md) | [Litvanski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Nigerijski pidžin](../pcm/README.md) | [Norveški](../no/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Poljski](../pl/README.md) | [Portugalski (Brazil)](../br/README.md) | [Portugalski (Portugal)](../pt/README.md) | [Pandžapski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunjski](../ro/README.md) | [Ruski](../ru/README.md) | [Srpski (ćirilica)](../sr/README.md) | [Slovački](../sk/README.md) | [Slovenski](../sl/README.md) | [Španjolski](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Švedski](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipinski)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Tajlandski](../th/README.md) | [Turski](../tr/README.md) | [Ukrajinski](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vijetnamski](../vi/README.md)
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
#### Pridružite se našoj zajednici
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Imamo seriju učenja s AI-jem na Discordu, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilota za Data Science.
|
|
|
|
|
|
|
|
# Strojno učenje za početnike - Kurikulum
|
|
|
|
> 🌍 Putujte svijetom dok istražujemo strojno učenje kroz svjetske kulture 🌍
|
|
|
|
Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom nude 12-tjedni, 26-lekcijski kurikulum o **strojnom učenju**. U ovom kurikulumu naučit ćete o onome što se ponekad naziva **klasično strojno učenje**, koristeći prvenstveno Scikit-learn kao biblioteku i izbjegavajući duboko učenje, koje je pokriveno u našem [AI za početnike kurikulumu](https://aka.ms/ai4beginners). Uparite ove lekcije s našim kurikulumom ['Data Science za početnike'](https://aka.ms/ds4beginners), također!
|
|
|
|
Putujte s nama svijetom dok primjenjujemo ove klasične tehnike na podatke iz mnogih dijelova svijeta. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršavanje lekcije, rješenje, zadatak i još mnogo toga. Naša metodologija temeljena na projektima omogućuje vam učenje dok gradite, što je dokazano učinkovit način za usvajanje novih vještina.
|
|
|
|
**✍️ Veliko hvala našim autorima** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu i Amy Boyd
|
|
|
|
**🎨 Također hvala našim ilustratorima** Tomomi Imura, Dasani Madipalli i Jen Looper
|
|
|
|
**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorima, recenzentima i suradnicima na sadržaju**, posebno Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila i Snigdha Agarwal
|
|
|
|
**🤩 Posebna zahvalnost Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi i Vidushi Gupta za naše R lekcije!**
|
|
|
|
# Početak
|
|
|
|
Slijedite ove korake:
|
|
1. **Forkajte repozitorij**: Kliknite na gumb "Fork" u gornjem desnom kutu ove stranice.
|
|
2. **Klonirajte repozitorij**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
> [pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
> 🔧 **Trebate pomoć?** Pogledajte naš [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema s instalacijom, postavljanjem i izvođenjem lekcija.
|
|
|
|
**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, za korištenje ovog kurikuluma, forkajte cijeli repo na svoj GitHub račun i dovršite vježbe sami ili u grupi:
|
|
|
|
- Započnite s kvizom prije predavanja.
|
|
- Pročitajte predavanje i dovršite aktivnosti, zaustavljajući se i razmišljajući na svakom provjeravanju znanja.
|
|
- Pokušajte stvoriti projekte razumijevajući lekcije umjesto pokretanja koda rješenja; međutim, taj kod je dostupan u `/solution` mapama u svakoj lekciji temeljenoj na projektima.
|
|
- Riješite kviz nakon predavanja.
|
|
- Dovršite izazov.
|
|
- Dovršite zadatak.
|
|
- Nakon završetka grupe lekcija, posjetite [Diskusijsku ploču](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) i "učite naglas" ispunjavanjem odgovarajuće PAT rubrike. 'PAT' je alat za procjenu napretka koji je rubrika koju ispunjavate kako biste dodatno unaprijedili svoje učenje. Također možete reagirati na druge PAT-ove kako bismo učili zajedno.
|
|
|
|
> Za daljnje učenje, preporučujemo praćenje ovih [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modula i putanja učenja.
|
|
|
|
**Nastavnici**, uključili smo [neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Video vodiči
|
|
|
|
Neke od lekcija dostupne su kao kratki videozapisi. Sve ih možete pronaći unutar lekcija ili na [ML za početnike playlisti na Microsoft Developer YouTube kanalu](https://aka.ms/ml-beginners-videos) klikom na sliku ispod.
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Upoznajte tim
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 Kliknite na sliku iznad za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Pedagogija
|
|
|
|
Odabrali smo dva pedagoška načela pri izradi ovog kurikuluma: osigurati da je praktičan **temeljen na projektima** i da uključuje **česte kvizove**. Osim toga, ovaj kurikulum ima zajedničku **temu** kako bi mu dao koheziju.
|
|
|
|
Osiguravanjem da sadržaj odgovara projektima, proces postaje zanimljiviji za studente, a zadržavanje koncepata se povećava. Osim toga, kviz s niskim ulogom prije predavanja usmjerava namjeru studenta prema učenju teme, dok drugi kviz nakon predavanja osigurava daljnje zadržavanje. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može uzeti u cijelosti ili djelomično. Projekti započinju malim koracima i postaju sve složeniji do kraja 12-tjednog ciklusa. Ovaj kurikulum također uključuje dodatak o stvarnim primjenama strojnog učenja, koji se može koristiti kao dodatni zadatak ili kao osnova za raspravu.
|
|
|
|
> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prijevod](TRANSLATIONS.md) i [Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) smjernice. Pozdravljamo vaše konstruktivne povratne informacije!
|
|
|
|
## Svaka lekcija uključuje
|
|
|
|
- opcionalni sketchnote
|
|
- opcionalni dodatni video
|
|
- video vodič (samo neke lekcije)
|
|
- [kviz za zagrijavanje prije predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
- pisanu lekciju
|
|
- za lekcije temeljene na projektima, vodiče korak po korak kako izraditi projekt
|
|
- provjere znanja
|
|
- izazov
|
|
- dodatno čitanje
|
|
- zadatak
|
|
- [kviz nakon predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
|
> **Napomena o jezicima**: Ove lekcije su prvenstveno napisane u Pythonu, ali mnoge su također dostupne u R-u. Za dovršavanje R lekcije, idite u `/solution` mapu i potražite R lekcije. One uključuju .rmd ekstenziju koja predstavlja **R Markdown** datoteku koja se može jednostavno definirati kao ugradnja `code chunks` (R ili drugih jezika) i `YAML header` (koji vodi kako formatirati izlaze poput PDF-a) u `Markdown dokument`. Kao takva, služi kao primjeran okvir za autorstvo u znanosti o podacima jer vam omogućuje kombiniranje vašeg koda, njegovog izlaza i vaših misli omogućujući vam da ih zapišete u Markdownu. Štoviše, R Markdown dokumenti mogu se prikazati u izlaznim formatima poput PDF-a, HTML-a ili Worda.
|
|
|
|
> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u [Quiz App folder](../../quiz-app), ukupno 52 kviza s po tri pitanja. Povezani su unutar lekcija, ali aplikacija za kviz može se pokrenuti lokalno; slijedite upute u `quiz-app` mapi za lokalno hostanje ili implementaciju na Azure.
|
|
|
|
| Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor |
|
|
| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
|
|
| 01 | Uvod u strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove strojnog učenja | [Lekcija](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
| 02 | Povijest strojnog učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite povijest ovog područja | [Lekcija](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen i Amy |
|
|
| 03 | Pravednost i strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koja su važna filozofska pitanja o pravednosti koja studenti trebaju razmotriti pri izradi i primjeni ML modela? | [Lekcija](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
| 04 | Tehnike strojnog učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koje tehnike istraživači koriste za izradu ML modela? | [Lekcija](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris i Jen |
|
|
| 05 | Uvod u regresiju | [Regresija](2-Regression/README.md) | Počnite s Pythonom i Scikit-learnom za regresijske modele | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 06 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizirajte i očistite podatke za pripremu za ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 07 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Izradite linearne i polinomske regresijske modele | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen i Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
| 08 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Izradite logistički regresijski model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 09 | Web aplikacija 🔌 | [Web aplikacija](3-Web-App/README.md) | Izradite web aplikaciju za korištenje vašeg treniranog modela | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
| 10 | Uvod u klasifikaciju | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u klasifikaciju | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 11 | Ukusna azijska i indijska kuhinja 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Uvod u klasifikatore | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 12 | Ukusna azijska i indijska kuhinja 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Više klasifikatora | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 13 | Ukusna azijska i indijska kuhinja 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Izradite web aplikaciju preporuka koristeći svoj model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
| 14 | Uvod u klasteriranje | [Klasteriranje](5-Clustering/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u klasteriranje | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 15 | Istraživanje glazbenih ukusa Nigerije 🎧 | [Klasteriranje](5-Clustering/README.md) | Istražite metodu K-Means klasteriranja | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 16 | Uvod u obradu prirodnog jezika ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Naučite osnove NLP-a izradom jednostavnog bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
| 17 | Uobičajeni NLP zadaci ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Produbite svoje znanje o NLP-u razumijevanjem uobičajenih zadataka vezanih uz jezične strukture | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
| 18 | Prijevod i analiza sentimenta ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Prijevod i analiza sentimenta s Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
| 19 | Romantični hoteli Europe ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
| 20 | Romantični hoteli Europe ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
| 21 | Uvod u predviđanje vremenskih serija | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Uvod u predviđanje vremenskih serija | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
| 22 | ⚡️ Svjetska potrošnja energije ⚡️ - predviđanje s ARIMA | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih serija s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
| 23 | ⚡️ Svjetska potrošnja energije ⚡️ - predviđanje s SVR | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih serija s Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
| 24 | Uvod u učenje pojačanjem | [Učenje pojačanjem](8-Reinforcement/README.md) | Uvod u učenje pojačanjem s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
| 25 | Pomozite Peteru izbjeći vuka! 🐺 | [Učenje pojačanjem](8-Reinforcement/README.md) | Učenje pojačanjem s Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
| Postscript | Stvarni scenariji i primjene ML-a | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md)| Zanimljive i otkrivajuće stvarne primjene klasičnog ML-a | [Lekcija](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tim |
|
|
| Postscript | Debugging modela u ML-u pomoću RAI nadzorne ploče | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md)| Debugging modela u strojnome učenju pomoću komponenti odgovorne AI nadzorne ploče | [Lekcija](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
> [pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
## Offline pristup
|
|
|
|
Možete koristiti ovu dokumentaciju offline pomoću [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovaj repo, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svom lokalnom računalu, a zatim u glavnoj mapi ovog repozitorija upišite `docsify serve`. Web stranica će biti dostupna na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
|
|
|
|
## PDF-ovi
|
|
|
|
Pronađite PDF kurikuluma s poveznicama [ovdje](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Ostali tečajevi
|
|
|
|
Naš tim proizvodi i druge tečajeve! Pogledajte:
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Agenti
|
|
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Generativni AI serijal
|
|
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Osnovno učenje
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
|
|
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Copilot Serija
|
|
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
## Dobivanje pomoći
|
|
|
|
Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se zajednici učenika i iskusnih programera u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica gdje su pitanja dobrodošla, a znanje se slobodno dijeli.
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Ako imate povratne informacije o proizvodu ili naiđete na greške tijekom izrade, posjetite:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**Odricanje od odgovornosti**:
|
|
Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati mjerodavnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane čovjeka. Ne preuzimamo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešne interpretacije proizašle iz korištenja ovog prijevoda.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |