{"id":6374,"date":"2022-08-19T12:09:43","date_gmt":"2022-08-19T05:09:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/?p=6374"},"modified":"2022-10-06T12:12:31","modified_gmt":"2022-10-06T05:12:31","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/machine-learning\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49 Machine Learning \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 (\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1)"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"6374\" class=\"elementor elementor-6374\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6f79555 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" 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\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b4b52f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b4b52f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Machine Learning \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5bec076 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5bec076\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 Machine Learning \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\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\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 3 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e04\u0e37\u0e2d<\/p><p>1. Supervised Learning \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e19\u0e33\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (input) \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c (output) \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 2 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e46 \u0e04\u0e37\u0e2d Classification \u0e41\u0e25\u0e30 Regression Classification \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 2 \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 Confusion Matrix \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e15\u0e27\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e41\u0e22\u0e01\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e15\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p><p>Regression \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32 Root Mean Square Error (RMSE) \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e42\u0e21\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p><p>2. Unsupervised Learning \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e19\u0e33\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (input) \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e31\u0e01\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 (Clustering) \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Target Advertisement \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Dimensionality Reduction) \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Dashboard \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e33 Supervised Learning \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b<\/p><p>3. Reinforcement Learning \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25-\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e42\u0e17\u0e29 (Reward-Penalty) \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 Gaming Robot, Autonomous Vehicle, Facebook Chat bot \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-abc2716 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"abc2716\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"825\" height=\"590\" src=\"https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/1FUZS9K4JPqzfXDcC83BQTw-1024x732.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6378\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/1FUZS9K4JPqzfXDcC83BQTw-1024x732.png 1024w, https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/1FUZS9K4JPqzfXDcC83BQTw-300x215.png 300w, https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/1FUZS9K4JPqzfXDcC83BQTw-768x549.png 768w, https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/1FUZS9K4JPqzfXDcC83BQTw.png 1398w\" sizes=\"(max-width: 825px) 100vw, 825px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e53ab4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e53ab4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"text-align: center;\"><strong>\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 <\/strong><strong>1<\/strong> \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 Machine Learning<br \/>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32:\u00a0<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/machine-learning-types-2-c1291d4f04b1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/towardsdatascience.com\/machine-learning-types-2-c1291d4f04b1<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a78e4ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a78e4ae\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 1 \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 Machine Learning \u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e25\u0e49\u0e27\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e20\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e33\u0e23\u0e38\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23 \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25<\/p><p>\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e14\u0e34\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e (Image Classification) \u0e42\u0e14\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 Supervised Learning \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 (Class) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 Machine Learning \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e33 \u00a0Image Classification \u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 CNN , VGG16 , ResNet50 \u0e41\u0e25\u0e30 MobileNETV2 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p><p>\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e14\u0e35\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Image Classification \u0e01\u0e47\u0e04\u0e37\u0e2d CNN \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Convolutional Neural Network \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Deep Neural Network \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 Layer \u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 Convolution layer \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 (Features) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01 Convolution layer \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 CNN \u0e22\u0e31\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Layer \u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Pooling layer, Dropout layer, Fully-connected layer, ReLu Activation layer \u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33 Layer \u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e21\u0e32\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e46 \u0e01\u0e31\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19 Hyperparameter \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 Filter layer (\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 Convolution layer) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 Channel \u0e02\u0e2d\u0e07 layer \u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 (Architecture) \u0e02\u0e2d\u0e07 CNN \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception Network \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7455722 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7455722\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"825\" height=\"284\" src=\"https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/ML-\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22-CNN-1024x353.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6379\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/ML-\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22-CNN-1024x353.png 1024w, https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/ML-\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22-CNN-300x103.png 300w, https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/ML-\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22-CNN-768x265.png 768w, https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/ML-\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22-CNN.png 1222w\" sizes=\"(max-width: 825px) 100vw, 825px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb19010 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fb19010\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"text-align: center;\"><strong>\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 2<\/strong> \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22 CNN. \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Convolution Layers \u0e41\u0e25\u0e30 Filters \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67fd378 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"67fd378\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 CNN \u0e21\u0e35\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Neural Network \u00a0\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Input layer, Output layer, \u0e41\u0e25\u0e30 Hidden layers \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e23\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 2 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Feature Learning Layers \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5929d6d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5929d6d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07 Feature Learning Layers<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7673ada elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7673ada\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07 Feature Learning Layers \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e42\u0e14\u0e22 5 Layers \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e04\u0e37\u0e2d Convolution Layer, ReLU Activation Layer, Pooling Layer, Classification (Fully-Connected) Layers \u0e41\u0e25\u0e30 Batch Normalization Layer\u00a0\u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Layer \u0e21\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49<\/p><p><strong>1. Convolution Layer<\/strong><\/p><p>\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07 (Filter) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 (Features) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 Convolution \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Dot Product \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a Filter \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Kernel \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 Convolution Layer \u0e02\u0e2d\u0e07 CNN \u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Filter \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 1 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07 Convolutional Filters \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49 Features \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e Convolution Layer<\/p><p><b>2. ReLU: Rectified Linear Unit Activation Layer<\/b><\/p><p>\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07 Activation Layer \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19 (Nonlinear) \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 ReLU \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Piecewise Linear \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Activation Function \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 Saturation \u0e43\u0e19 Activation Function \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Sigmoid \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Hyperbolic Tangent \u0e42\u0e14\u0e22 \u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07 Activation Function \u0e04\u0e37\u0e2d<\/p><p style=\"text-align: center;\">ReLU(x) = max(0,x)<\/p><p style=\"text-align: left;\"><b>3. Pooling Layer<\/b><\/p><div class=\"elementor-element elementor-element-8af7bf9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8af7bf9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\"><div class=\"elementor-widget-container\"><div class=\"elementor-text-editor elementor-clearfix\"><p>\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 Overfitting \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e1d\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e08\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u00a0Pooling Layer \u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 2 \u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e04\u0e37\u0e2d Max Pooling \u0e41\u0e25\u0e30 Average Pooling \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 Max Pooling \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Feature Extraction \u0e02\u0e2d\u0e07 CNN \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Average Pooling \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32 Max Pooling \u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 Average Pooling<\/p><p><b>4. Classification Layer<\/b><\/p><p>Classification Layer \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Fully-Connected Layer \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 CNN \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e14\u0e31\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 2 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35 Output \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Vector \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 K \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34, \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 K \u0e04\u0e37\u0e2d \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 (Classes) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22 CNN \u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 (Prediction) \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 Vector \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01 \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Classification Layer \u0e08\u0e36\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 \u201cSoftmax\u201d \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a 1<\/p><p><b>5. Batch Normalization Layer<\/b><\/p><p>Batch Normalization \u0e04\u0e37\u0e2d \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19 Deep Neural Network \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23 Normalize \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 Input \u0e02\u0e2d\u0e07 Activation Layer \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 Deep Neural Network \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Batch \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e21\u0e32\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Batch \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e25\u0e39\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e08\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p><p>\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 CNN \u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Layer \u0e21\u0e35\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14 \u00a0Feature \u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Classification \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 CNN \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e47\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e22\u0e32\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e19\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33 Machine Learning \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e39\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e22\u0e31\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e19\u0e36\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/p><p>\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07 (Audio Classification) \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19\u0e41\u0e07\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07 (Class) \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19 \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 Machine Learning \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 LSTM (Long Short-Term Memory), SVM (Support Vector Machine) \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e21\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48 CNN \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e43\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19 \u0e01\u0e47\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 SVM\u00a0<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1556bd2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1556bd2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 SVM<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d101aeb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d101aeb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>SVM (Support Vector Machine) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19 (Linear Classifier) \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e23\u0e35\u0e48 (Binary) (\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49 2 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17) \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 SVM \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e04\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e25 (Kernel Function) \u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07 SVM \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32 Hyperplane \u0e17\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 2 Class \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 (Maximum Margin) \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e47\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Regression \u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 SVR (Support Vector Regression)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7cd56ae elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7cd56ae\" 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data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"text-align: center;\"><strong>\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 3<\/strong> \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 2 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 2 Class \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 <span style=\"color: #33cccc;\">+\u00a0<\/span> \u0e41\u0e25\u0e30Class <span style=\"color: #ff00ff;\">\u2013<\/span><\/p><p>\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07 Hyperplane \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e35 2 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 (x,y) \u0e14\u0e31\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 3 Hyperplane \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 Margin \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Class \u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32 Hyperplane \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e21\u0e41\u0e14\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 Support Vector \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32 Support Vector \u0e19\u0e35\u0e49\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c C \u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 Margin \u0e08\u0e32\u0e01 Hyperplane \u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07 Support Vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 4 \u00a0\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2b\u0e32\u0e01 C \u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 Margin \u0e41\u0e04\u0e1a \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14 Overfitting \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 C \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 Margin \u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e01\u0e33\u0e08\u0e31\u0e14\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Outliers \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Noise \u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 C \u0e08\u0e36\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3d3a31 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e3d3a31\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"812\" height=\"332\" src=\"https:\/\/www.nectec.or.th\/smc\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/ML-parameterC.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6381\" alt=\"\" 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\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07<\/p><p>\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Linear Hyperplane \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 Kernel \u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32 Pattern and Relation\u00a0\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Non Linear \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 Kernel \u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 Non Linear \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 z<sup>2<\/sup> = x<sup>2<\/sup>+y<sup>2<\/sup> \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49 Hyperplane \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e07\u0e01\u0e25\u0e21 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f78b9b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4f78b9b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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center;\"><strong>\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48 <\/strong><strong>5<\/strong> Kernel Function<\/p><p>SVM \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a Dataset \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 Feature \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 SVM \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 (Training Time) \u0e08\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21<\/p><p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Machine Learning \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e1a\u0e33\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e27\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e08\u0e49\u0e07\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e02\u0e31\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e25\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e1a\u0e33\u0e23\u0e38\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e46 \u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22<\/p><p>\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 Machine Learning \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e20\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e33\u0e23\u0e38\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32 \u0e25\u0e14\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19 \u0e25\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e33\u0e23\u0e38\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cb6056 elementor-widget 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class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2743a4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f2743a4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>[1] Natthawat Phongchit, \u0e21\u0e32\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01 Machine Learning \u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19,<br \/><a href=\"https:\/\/medium.com\/@natthawatphongchit\/machine-learning-basics-2b38700cb10b\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@natthawatphongchit\/machine-learning-basics-2b38700cb10b<\/a><br \/>[2] Sumit Saha, A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks \u2014 the ELI5 way,<br \/><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/towardsdatascience.com\/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way<\/a><br \/>[3] Natthawat Phongchit, Convolutional Neural Network (CNN) \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23. <a href=\"https:\/\/medium.com\/@natthawatphongchit\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@natthawatphongchit<\/a><br \/>[4] KKLoft, Convolutional Neural Networks (CNN): \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Model \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33 Image Classification,<br \/><a href=\"https:&#x2f;&#x2f;&#109;e&#x64;&#x69;&#117;m&#46;&#x63;&#x6f;&#109;\/&#x40;&#x61;&#112;&#112;&#46;&#x6b;&#x6b;&#108;o&#x66;&#x74;\/convolutional-neural-networks-cnn-\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07-model-\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33-image-classification-\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22-tensorflow-58173661cfeb\">https:&#x2f;&#x2f;&#109;ed&#x69;&#x75;&#109;&#46;c&#x6f;&#x6d;&#47;&#64;a&#x70;&#x70;&#x2e;&#107;kl&#x6f;&#x66;&#116;\/convolutional-neural-networks-cnn-\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07-model-\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33-image-classification-\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22-tensorflow-58173661cfeb<\/a> <br \/>[5] PradyaSin, Support Vector Machines (SVM),<br \/>\u00a0<a href=\"https:\/\/medium.com\/@pradyasin\/support-vector-machines-svm-943f9a732a69\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@pradyasin\/support-vector-machines-svm-943f9a732a69<\/a><br \/>[6] scikit-learn developers ,1.4. Support Vector Machines,<br \/><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/svm.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/svm.html<\/a> <br \/>[7] Manu Siddharth Jha, 15 Proven Facts Why Artificial Intelligence Will Create More Jobs in 2021, <a href=\"https:\/\/www.mygreatlearning.com\/blog\/15-reasons-why-ai-will-create-more-jobs-than-it-takes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.mygreatlearning.com\/blog\/15-reasons-why-ai-will-create-more-jobs-than-it-takes\/<\/a><br \/>[8] James Green, 5 ways you can use Machine Learning in manufacturing,<br \/><a href=\"https:\/\/www.ancoris.com\/blog\/5-ways-machine-learning-manufacturing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.ancoris.com\/blog\/5-ways-machine-learning-manufacturing<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e22\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e33\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 Machine Learning \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e43\u0e08 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