{"id":96800,"date":"2025-04-02T08:55:30","date_gmt":"2025-04-02T00:55:30","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=96800"},"modified":"2025-07-18T17:06:53","modified_gmt":"2025-07-18T09:06:53","slug":"machine-learning-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/th\/blog\/machine-learning-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3\/","title":{"rendered":"Machine Learning \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?"},"content":{"rendered":"
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Machine Learning \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?<\/h1><\/div>\n\n\n\n
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\"\"<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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\u0e1a\u0e17\u0e19\u0e33\u0e2a\u0e39\u0e48 Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n
\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 (Machine Learning) \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c (AI)<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 Machine Learning \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 Facebook \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e0b\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e25\u0e21\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 ML \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e46 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 Machine Learning \u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e19\u0e34\u0e08\u0e09\u0e31\u0e22\u0e42\u0e23\u0e04 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e25\u0e32\u0e22\u0e19\u0e34\u0e49\u0e27\u0e21\u0e37\u0e2d \u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Machine Learning \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23<\/h2>\n\n\n\n
\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 Machine Learning \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/div>\n\n\n\n
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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/h3>\n\n\n\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Preprocessing)<\/h3>\n\n\n\n

\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 ML \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e01\u0e33\u0e08\u0e31\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 (Training)<\/h3>\n\n\n\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e16\u0e31\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Machine Learning \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e44\u0e27\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 (Evaluation)<\/h3>\n\n\n\n

\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e47\u0e08\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 (Deployment)<\/h3>\n\n\n\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e46<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n
\u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 Machine Learning \u0e21\u0e31\u0e01\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1e\u0e39\u0e14\u0e16\u0e36\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e08\u0e30\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a ML Machine Learning \u0e21\u0e35\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e1d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c Machine Learning \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 4 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 (Supervised Learning), \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 (Unsupervised Learning), \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 (Semi-supervised Learning), \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e41\u0e23\u0e07 (Reinforcement Learning)<\/div>\n\n\n\n
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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 (Supervised Learning)<\/h3>\n\n\n\n
\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e21\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02 \u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e43\u0e1a\u0e2b\u0e39 \u0e02\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e22 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 (Unsupervised Learning)<\/h3>\n\n\n\n
\u0e15\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e1d\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e21\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e21\u0e27\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e21\u0e27\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48\u0e15\u0e32\u0e21\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 (Clustering), \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07 (Association), \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 (Dimension Reduction) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e38\u0e14\u0e04\u0e49\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e47\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 AI \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e33\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e07<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 (Semi-Supervised Learning)<\/h3>\n\n\n\n
\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e21\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 100 \u0e20\u0e32\u0e1e \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 10 \u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e21\u0e27\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 10 \u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07 (Reinforcement Learning)<\/h3>\n\n\n\n
\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e25\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e14\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e14\u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e25\u0e38\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e21\u0e27 \u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e20\u0e32\u0e1e<\/h3>\n\n\n\n
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