{"id":479671,"date":"2023-08-09T10:43:16","date_gmt":"2023-08-09T10:43:16","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:19:19","modified_gmt":"2023-09-05T11:19:19","slug":"wide-and-deep-learning","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/wide-and-deep-learning\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e0b\u0e36\u0e49\u0e07"},"content":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e 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\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01: 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\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01<\/strong>: \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e43\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33<\/strong>: \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32<\/strong>: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n<p>\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/strong>: \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e34\u0e1a \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01<\/strong>: \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e25\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b<\/p>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19<\/strong>: \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/strong>: \u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25<\/strong>: \u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/strong>: \u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e14\u0e4c\u0e2d\u0e42\u0e25\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/h2>\n<p>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01\u0e21\u0e35\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e25\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c<\/th>\n<th>\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/th>\n<th>\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19<\/td>\n<td>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/td>\n<td>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e44\u0e2e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14<\/td>\n<td>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e07<\/td>\n<td>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a Convolutional<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19<\/td>\n<td>\u0e25\u0e2d\u0e08\u0e34\u0e01\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21<\/td>\n<td>\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<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02<\/h2>\n<h3>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32<\/li>\n<li><strong>\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e35\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e21\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e0b<\/strong>: \u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e1f\u0e34\u0e15\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19<\/strong>: \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/strong>: \u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e33\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21<\/li>\n<li><strong>\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/strong>: \u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/h2>\n<p>\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e14\u0e39\u0e2a\u0e14\u0e43\u0e2a \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e2d\u0e2d\u0e42\u0e15\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e21\u0e41\u0e2d\u0e25<\/strong>: \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34<\/li>\n<li><strong>\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e44\u0e27\u0e49\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e40\u0e2d\u0e14\u0e08\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/strong>: \u0e19\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 OneProxy \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>: \u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27<\/strong>: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e25\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e4c<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1606.07792\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 Google \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/tutorials\/wide_and_deep\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 TensorFlow<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener\">\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c OneProxy<\/a> \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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e08\u0e38\u0e14\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27<\/p>","protected":false},"featured_media":470940,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-479671","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Wide and Deep Learning<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Wide and Deep Learning?","answer":"<p>Wide and Deep Learning is a machine learning model that combines linear models with deep learning. This combination allows the model to memorize specific data patterns while also generalizing across data, making it effective for various applications like recommendation systems, search ranking, and predictive analytics.<\/p>"},{"question":"When was Wide and Deep Learning first introduced?","answer":"<p>Wide and Deep Learning was first introduced by Google researchers in 2016. The concept was developed to bridge the gap between memorization and generalization in machine learning, and it was initially applied in recommendation systems like YouTube.<\/p>"},{"question":"What are the key components of Wide and Deep Learning?","answer":"<p>The key components of Wide and Deep Learning include the Wide Component, a linear model focusing on memorizing specific data points, and the Deep Component, a deep neural network working on generalizing and learning high-level abstractions in the data.<\/p>"},{"question":"How is Wide and Deep Learning used in recommendation systems?","answer":"<p>In recommendation systems, Wide and Deep Learning helps to recommend new content while remembering user preferences. The wide part memorizes user behavior and specific correlations, while the deep part generalizes this data to recommend content that might align with user interests.<\/p>"},{"question":"What types of Wide and Deep Learning models exist?","answer":"<p>There are different variations of wide and deep learning models, including Standard Models with general linear and deep neural networks, Hybrid Models that can be customized, and Domain-specific Models with industry-specific logic and networks.<\/p>"},{"question":"What are some problems and solutions related to Wide and Deep Learning?","answer":"<p>Some problems include overfitting, which can be addressed by proper regularization, and complexity, which can be alleviated by simplifying and optimizing the model architecture.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers like OneProxy associated with Wide and Deep Learning?","answer":"<p>Proxy servers like OneProxy can be utilized in wide and deep learning for purposes such as data collection, privacy preservation, and load balancing. They enable the gathering of large-scale data without restrictions and ensure anonymity while training models.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives related to Wide and Deep Learning?","answer":"<p>The future of wide and deep learning includes ongoing research in areas like AutoML, transfer learning, and edge computing. The integration of these technologies could lead to automating the design of models, applying pre-trained models to various domains, and bringing learning closer to data sources for real-time analytics.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479671","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\/479671\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470940"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=479671"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}