ഈ പാഠത്തിൽ, നിങ്ങൾ ക്ലാസിക്കൽ ML ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിച്ച നിരവധി യാഥാർത്ഥ്യ ജീവിത ഉപയോഗ കേസുകൾക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു. ഡീപ് ലേണിംഗ്, AI-യിലെ പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, ഈ മേഖലകളിൽ സഹായിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളുടെ നിർമ്മാണം വേഗത്തിലാക്കാൻ സഹായിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിലെ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ക്ലാസിക്കൽ ML ഇപ്പോഴും വലിയ മൂല്യം വഹിക്കുന്നു.
ഈ അസൈൻമെന്റിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു ഹാക്കത്തോണിൽ പങ്കെടുക്കുന്നുണ്ടെന്ന് കണക്കാക്കുക. ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ നിങ്ങൾ പഠിച്ചവ ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിക്കൽ ML ഉപയോഗിച്ച് ഈ പാഠത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്ത ഒരു മേഖലയിലെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഒരു പരിഹാരമുണ്ടാക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ആശയം എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കുമെന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രეზന്റേഷൻ സൃഷ്ടിക്കുക. സാമ്പിൾ ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആശയം പിന്തുണയ്ക്കാൻ ഒരു ML മോഡൽ നിർമ്മിച്ചാൽ ബോണസ് പോയിന്റുകൾ ലഭിക്കും!
| മാനദണ്ഡം | ഉദാഹരണാത്മകം | മതിയായത് | മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടത് |
|---|---|---|---|
| ഒരു പവർപോയിന്റ് പ്രეზന്റേഷൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു - മോഡൽ നിർമ്മിച്ചതിന് ബോണസ് | ഒരു നവീനമല്ലാത്ത, അടിസ്ഥാന പ്രეზന്റേഷൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു | ജോലി അപൂർണ്ണമാണ് |
അസൂയാ:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.