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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885",
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"translation_date": "2025-09-03T23:19:26+00:00",
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# 機械学習スカベンジャーハント
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## 指示
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このレッスンでは、古典的な機械学習を使用して解決された多くの実際のユースケースについて学びました。深層学習、新しい技術やツール、ニューラルネットワークの活用がこれらの分野で役立つツールの生産を加速させる一方で、このカリキュラムで学んだ古典的な機械学習の技術は依然として大きな価値を持っています。
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この課題では、ハッカソンに参加していると仮定してください。このカリキュラムで学んだ内容を活用して、このレッスンで議論された分野の問題を古典的な機械学習を使って解決する提案をしてください。アイデアを実現する方法を議論するプレゼンテーションを作成してください。サンプルデータを収集し、コンセプトをサポートするための機械学習モデルを構築できれば、ボーナスポイントが得られます！
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## 評価基準
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| 基準 | 優秀な成果 | 十分な成果 | 改善が必要 |
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| | PowerPointプレゼンテーションが提示される - モデル構築でボーナス | 革新的でない基本的なプレゼンテーションが提示される | 作業が未完成 |
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**免責事項**:
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この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確さが含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文が正式な情報源と見なされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤認について、当社は一切の責任を負いません。 |