{"id":477450,"date":"2023-08-09T09:15:09","date_gmt":"2023-08-09T09:15:09","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:14:43","modified_gmt":"2023-09-05T11:14:43","slug":"hidden-markov-models","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/hidden-markov-models\/","title":{"rendered":"\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48"},"content":{"rendered":"

\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 (HMM) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e25\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 \u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32<\/p>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19: \u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e27\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/h2>\n

\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Hidden Markov \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e17\u0e28\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29 1960 \u0e42\u0e14\u0e22 Leonard E. Baum \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e32 \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e41\u0e23\u0e01\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e39\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 1970 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d IBM \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e23\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e31\u0e14\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23<\/p>\n

\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48: \u0e40\u0e1c\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/h2>\n

HMM \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e43\u0e04\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d "\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48" \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 Markov \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 Markov \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49 ("\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19")<\/p>\n

\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 HMM \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1e\u0e39\u0e14\u0e04\u0e38\u0e22\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e04\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e04\u0e34\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/h2>\n

\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 HMM \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19:<\/p>\n

    \n
  1. \u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n
  2. \u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e17\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e17\u0e40\u0e04\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e17\u0e40\u0e04\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22 HMM \u0e08\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e27\u0e35\u0e04\u0e39\u0e13<\/p>\n

    \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/h2>\n

    \u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d:<\/p>\n

      \n
    1. \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15: \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07<\/li>\n
    2. \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f: \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e23\u0e31\u0e10\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e10\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/li>\n
    3. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32<\/li>\n
    4. \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14: HMM \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<\/ol>\n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48: \u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07<\/h2>\n

      \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
      \u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c<\/th>\n\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      \u0e15\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e23\u0e35\u0e23\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/td>\n\u0e17\u0e38\u0e01\u0e23\u0e31\u0e10\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e17\u0e38\u0e01\u0e23\u0e31\u0e10<\/td>\n<\/tr>\n
      \u0e0b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e02\u0e27\u0e32<\/td>\n\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e0d\u0e32\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/td>\n<\/tr>\n
      \u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48<\/td>\n\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e23\u0e31\u0e10\u0e43\u0e14\u0e01\u0e47\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e31\u0e10\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/h2>\n

      \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07 \u0e0a\u0e35\u0e27\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e28\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/p>\n

      \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e40\u0e17\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 Baum-Welch \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 Viterbi \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 HMM \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30: HMM \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19<\/h2>\n

      \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Dynamic Bayesian Networks (DBN) \u0e41\u0e25\u0e30 Recurrent Neural Networks (RNN) HMM \u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
      \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07<\/th>\n\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e14\u0e35<\/th>\n\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/td>\n\u0e40\u0e01\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/td>\n\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 Markov \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n
      \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22 Bayesian \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01<\/td>\n\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 HMM \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e04\u0e23\u0e32\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/td>\n\u0e22\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49<\/td>\n<\/tr>\n
      \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e0b\u0e49\u0e33<\/td>\n\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e32\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/td>\n\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      \u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e44\u0e01\u0e25\u0e42\u0e1e\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15: \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/h2>\n

      \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Hidden Markov \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e04\u0e27\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 AI \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07<\/p>\n

      \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48: \u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e21\u0e34\u0e15\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2b\u0e27\u0e01\u0e41\u0e19\u0e27<\/h2>\n

      \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 HMM \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n

      \u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n

      \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n

        \n
      1. \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 (\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e14)<\/a><\/li>\n
      2. \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 (\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e25\u0e35\u0e14\u0e2a\u0e4c)<\/a><\/li>\n
      3. \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Markov \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 (MIT)<\/a><\/li>\n
      4. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 (\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34)<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":468545,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477450","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Hidden Markov Models: Unraveling the Invisible Patterns<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is a Hidden Markov Model?","answer":"

        A Hidden Markov Model is a statistical model that is used to represent systems that evolve over time. They are well-suited to problems involving prediction, filtering, smoothing, and finding explanations for a set of observed variables based on the dynamics of an unobserved or \"hidden\" set of variables.<\/p>"},{"question":"Who first proposed the concept of Hidden Markov Models?","answer":"

        The theoretical framework of Hidden Markov Models was first proposed in the late 1960s by Leonard E. Baum and his colleagues.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Hidden Markov Models?","answer":"

        The essential features of Hidden Markov Models include observability, the Markov property, time dependence, and generativity. The system's states are not directly observable, each state depends only on a finite history of previous states, the probabilities can change over time, and HMMs can generate new sequences.<\/p>"},{"question":"What are the types of Hidden Markov Models?","answer":"

        There are three primary types of Hidden Markov Models: Ergodic, in which all states are reachable from any state; Left-right, where specific transitions are allowed, typically in a forward direction; and Fully connected, where any state can be reached from any other state in one time step.<\/p>"},{"question":"What are the common applications of Hidden Markov Models?","answer":"

        Hidden Markov Models are used in a variety of applications, including speech recognition, bioinformatics, and weather prediction.<\/p>"},{"question":"What challenges are associated with the use of Hidden Markov Models?","answer":"

        Challenges associated with Hidden Markov Models include high computational cost, difficulty in interpreting hidden states, and issues with model selection.<\/p>"},{"question":"How are Hidden Markov Models related to proxy servers?","answer":"

        Hidden Markov Models can be used to analyze and predict network traffic patterns, which is valuable for proxy servers. Proxy servers can utilize HMMs to classify traffic and detect anomalies, thus improving security and efficiency.<\/p>"},{"question":"What is the future perspective of Hidden Markov Models?","answer":"

        Future advancements in Hidden Markov Models may include methods to better interpret hidden states, improvements in computation efficiency, and expansion into new areas of application like quantum computing and advanced AI algorithms.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477450","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477450\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468545"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477450"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}