{"id":72510,"date":"2025-08-20T09:35:26","date_gmt":"2025-08-20T09:35:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account?p=72510"},"modified":"2025-08-30T17:00:19","modified_gmt":"2025-08-30T17:00:19","slug":"%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%82%e0%b8%a2%e0%b8%8a%e0%b8%99%e0%b9%8c%e0%b9%81%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b8%81%e0%b8%b1%e0%b8%94%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%82%e0%b8%a2%e0%b8%8a%e0%b8%99%e0%b9%8c%e0%b9%81%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b8%81%e0%b8%b1%e0%b8%94%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87\/","title":{"rendered":"\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c Machine Learning \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35"},"content":{"rendered":"

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ML + \u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35 = \u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15? \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e1e\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e27\u0e19\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14 Machine Learning \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35<\/h1>\n
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\u0e2a\u0e27\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e46 \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e46 \u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e19! \u0e1e\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e19\u0e19\u0e36\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e31\u0e49\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22 \u0e04\u0e25\u0e38\u0e01\u0e04\u0e25\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07 Excel \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e01\u0e47\u0e07\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e1e\u0e35\u0e48\u0e01\u0e47\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01\u0e46 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e16\u0e1f\u0e35\u0e14 TikTok \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e25\u0e34\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e2d\u0e1a \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 Netflix \u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e04\u0e15\u0e23\u0e15\u0e23\u0e07\u0e43\u0e08 \u0e40\u0e04\u0e22\u0e2a\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e22\u0e21\u0e31\u0e49\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e07? \u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e47\u0e04\u0e37\u0e2d Machine Learning (ML)<\/strong> \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07!<\/p>\n

\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e16\u0e49\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e08\u0e4b\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 ML \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 ‘\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35’ \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e48\u0e30? \u0e21\u0e31\u0e19\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e44\u0e2b\u0e19? \u0e27\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1e\u0e35\u0e48\u0e40\u0e25\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e08\u0e30\u0e21\u0e32\u0e0a\u0e27\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e19\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e08\u0e31\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e43\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d “\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c Machine Learning \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35”<\/strong> \u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e39\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e25\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e25\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e01\u0e32\u0e25\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e07!<\/p>\n<\/div>\n

\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e25\u0e22… Machine Learning \u0e01\u0e31\u0e1a \u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e01\u0e31\u0e19\u0e19\u0e30?<\/h2>\n

\u0e43\u0e08\u0e40\u0e22\u0e47\u0e19\u0e46 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e01\u0e43\u0e08\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 \u0e1e\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/p>\n

    \n
  • Machine Learning (ML):<\/strong> \u0e25\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e34\u0e19\u0e15\u0e19\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d ‘\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25’ \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e4a\u0e30\u0e46 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32 ‘\u0e2a\u0e2d\u0e19’ \u0e21\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e40\u0e17\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19 \u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e01\u0e47\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30 \u0e01\u0e47\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30\u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e30<\/li>\n
  • \u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35 (Accounting Analysis):<\/strong> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e27\u0e01 \u0e25\u0e1a \u0e04\u0e39\u0e13 \u0e2b\u0e32\u0e23 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e34\u0e25\u0e19\u0e30! \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19 (\u0e23\u0e32\u0e22\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e23\u0e32\u0e22\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e2a\u0e34\u0e19\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e4c \u0e2b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e34\u0e19) \u0e21\u0e32\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e32 “\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07”<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e33\u0e44\u0e23\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e32\u0e14\u0e17\u0e38\u0e19? \u0e21\u0e35\u0e08\u0e38\u0e14\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e23\u0e36\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e32? \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e43\u0e04\u0e23\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e41\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e01\u0e07\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e21\u0e31\u0e49\u0e22? \u0e21\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e32\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n

    \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e32\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e01\u0e47\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23 “\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30 \u0e21\u0e32\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e32\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19”<\/strong> \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07! \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e14\u0e39\u0e40\u0e08\u0e4b\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e21\u0e31\u0e49\u0e22\u0e25\u0e48\u0e30?<\/p>\n

    \ud83d\ude80 The Bright Side: \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1b\u0e31\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 ML \u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35<\/h2>\n

    \u0e21\u0e32\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e14\u0e43\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e17\u0e33\u0e44\u0e21\u0e43\u0e04\u0e23\u0e46 \u0e01\u0e47\u0e15\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e19\u0e31\u0e01\u0e19\u0e30?<\/p>\n

    1. Speed & Accuracy: \u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e1f\u0e49\u0e32\u0e1c\u0e48\u0e32 \u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e32\u0e07<\/h3>\n

    \u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e36\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e46 \u0e2b\u0e21\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e34 \u0e41\u0e04\u0e48\u0e04\u0e34\u0e14\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27! \u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e17\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e21\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a ML \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e49\u0e27\u0e22\u0e46<\/p>\n

      \n
    • \u0e07\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e0b\u0e32\u0e01\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e35\u0e22\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e1a\u0e41\u0e08\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e35\u0e49, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e18\u0e19\u0e32\u0e04\u0e32\u0e23 (Bank Reconciliation) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e17\u0e38\u0e01\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19 ML \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e01\u0e35\u0e48\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35 \u0e41\u0e16\u0e21\u0e22\u0e31\u0e07\u0e17\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14 24 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e48\u0e19<\/li>\n
    • \u0e25\u0e14 Human Error:<\/strong> \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e21\u0e13\u0e4c \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e22 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1c\u0e25\u0e2d\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e40\u0e25\u0e02 0 \u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e31\u0e27\u0e19\u0e36\u0e07\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e08\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/li>\n
    • \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a Real-time:<\/strong> \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e2d\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e07\u0e1a ML \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e14\u0e46 \u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e46 \u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e39\u0e48\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27<\/li>\n<\/ul>\n

      2. Fraud Detection: \u0e19\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e37\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e40\u0e1a\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e08\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e01\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e1e<\/h3>\n

      \u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e35\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14! \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e38\u0e08\u0e23\u0e34\u0e15\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e30\u0e40\u0e23\u0e47\u0e07\u0e23\u0e49\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e46 \u0e01\u0e31\u0e14\u0e01\u0e34\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 ML \u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e37\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e1a \u0e04\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e01\u0e46<\/p>\n

        \n
      • \u0e2b\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 (Anomaly Detection):<\/strong> ML \u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19 “\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34” \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e34\u0e01\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19 50,000 \u0e1a\u0e32\u0e17\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e39\u0e48\u0e46 \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1a\u0e34\u0e01 500,000 \u0e1a\u0e32\u0e17\u0e43\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e35 3 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a ML \u0e08\u0e30 “\u0e22\u0e01\u0e18\u0e07\u0e41\u0e14\u0e07” \u0e41\u0e08\u0e49\u0e07\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e1e\u0e32\u0e01\u0e25<\/li>\n
      • \u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e38\u0e08\u0e23\u0e34\u0e15\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e17\u0e33\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e46 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e17\u0e33\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a ML \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<\/ul>\n

        3. Predictive Analytics: \u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e2d\u0e14\u0e39<\/h3>\n

        \u0e16\u0e49\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e07 “\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15” (\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07) \u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33 ML \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e07 “\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15”<\/strong> (\u0e08\u0e30\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b)<\/p>\n

          \n
        • \u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e14 (Cash Flow Forecasting):<\/strong> ML \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15, \u0e24\u0e14\u0e39\u0e01\u0e32\u0e25, \u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01 3 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32-\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e44\u0e2b\u0e23\u0e48 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e02\u0e32\u0e14\u0e21\u0e37\u0e2d<\/li>\n
        • \u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22:<\/strong> \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e14\u0e22\u0e32\u0e27, \u0e40\u0e17\u0e23\u0e19\u0e14\u0e4c\u0e42\u0e0b\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e25\u0e21\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e21\u0e49\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28 ML \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e2a\u0e15\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e08\u0e38\u0e14<\/li>\n<\/ul>\n

          4. Deeper Insights: \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e36\u0e07<\/h3>\n

          \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e47\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e31\u0e19 ML \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e02\u0e38\u0e14\u0e25\u0e36\u0e01\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e08\u0e2d “\u0e02\u0e38\u0e21\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e4c” \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n

            \n
          • \u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e01\u0e33\u0e44\u0e23:<\/strong> \u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e17\u0e33\u0e01\u0e33\u0e44\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14? \u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14? ML \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e32\u0e22\u0e42\u0e1f\u0e01\u0e31\u0e2a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22<\/li>\n
          • \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22 (Cost Optimization):<\/strong> ML \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e22\u0e31\u0e14\u0e25\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e35\u0e01<\/li>\n<\/ul>\n

            \ud83e\udd14 The Flip Side: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e08\u0e2d<\/h2>\n

            \u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e38\u0e01\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 ML \u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e01\u0e47\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e08\u0e30\u0e14\u0e35\u0e44\u0e1b\u0e0b\u0e30\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07<\/p>\n

            1. Garbage In, Garbage Out: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e22\u0e30 \u0e01\u0e47\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e22\u0e30<\/h3>\n

            \u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e08\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e25\u0e22! \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 ML \u0e08\u0e30\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e47\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01 “\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e”<\/strong> \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/p>\n

              \n
            • \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/strong> \u0e16\u0e49\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14, \u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e16\u0e49\u0e27\u0e19, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48 ML \u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e49\u0e22\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25<\/li>\n
            • \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Cleansing):<\/strong> \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e30\u0e19\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e1b “\u0e2a\u0e2d\u0e19” ML \u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01<\/li>\n<\/ul>\n

              2. The “Black Box” Problem: \u0e01\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49<\/h3>\n

              \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 ML \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e46 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Deep Learning) \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19 “\u0e01\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e33”<\/p>\n

                \n
              • \u0e02\u0e32\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22 (Explainability):<\/strong> \u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 ML \u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e38\u0e08\u0e23\u0e34\u0e15) \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a (Audit) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n
              • \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e0e\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a:<\/strong> \u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e27\u0e21\u0e32\u0e01\u0e46 \u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22<\/li>\n<\/ul>\n

                3. High Cost & Expertise: \u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d<\/h3>\n

                \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49 ML \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e14\u0e32\u0e27\u0e19\u0e4c\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/p>\n

                  \n
                • \u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22:<\/strong> \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a, \u0e04\u0e48\u0e32\u0e25\u0e34\u0e02\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c, \u0e04\u0e48\u0e32\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Cloud Computing) \u0e25\u0e49\u0e27\u0e19\u0e21\u0e35\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d SME<\/li>\n
                • \u0e02\u0e32\u0e14\u0e41\u0e04\u0e25\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e25\u0e32\u0e01\u0e23:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a ML \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e35\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Data Scientist, ML Engineer \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e22\u0e32\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e35\u0e41\u0e04\u0e48 “\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35” \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b<\/li>\n<\/ul>\n

                  4. Bias and Fairness: \u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/h3>\n

                  ML \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35 “\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34” \u0e41\u0e1d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22<\/p>\n

                    \n
                  • \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34:<\/strong> \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15 \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e28\u0e0a\u0e32\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e28\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 (\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e08\u0e30\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21\u0e43\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19) \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e2d\u0e19 ML \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30 “\u0e25\u0e33\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e07” \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e28\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e22\u0e38\u0e15\u0e34\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e01\u0e0e\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e0b\u0e49\u0e33<\/li>\n
                  • \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e22\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21:<\/strong> \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e22\u0e38\u0e15\u0e34\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34? \u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/li>\n<\/ul>\n
                    <\/div>\n
                    \n

                    \u0e1a\u0e17\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b: \u0e19\u0e31\u0e01\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e38\u0e04\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e39\u0e48\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32 ML<\/h2>\n

                    \u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33 Machine Learning \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e01\u0e47\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e14\u0e32\u0e1a\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e21 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e25\u0e14\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e48\u0e2d \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e01\u0e47\u0e21\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25, \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2a, \u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e14\u0e47\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e22\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e1a<\/p>\n

                    \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19 \u0e1e\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e08\u0e30\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e31\u0e27\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e08\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27! \u0e42\u0e25\u0e01\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35\u0e01\u0e47\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a AI \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a AI<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e46 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21<\/p>\n<\/div>\n<\/article>\n

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                    ML + \u0e1a\u0e31\u0e0d\u0e0a\u0e35 = \u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15? \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e1e\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e27\u0e19\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31 […]<\/p>\n","protected":false},"author":46,"featured_media":74498,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[27],"tags":[173,204,32,177,185,158,155,156],"class_list":["post-72510","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-27","tag-ai","tag-it","tag-spu","tag-177","tag-185","tag-158","tag-155","tag-156"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/72510","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/users\/46"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=72510"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/72510\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/media\/74498"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=72510"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=72510"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/account\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=72510"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}