การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง (อังกฤษ: machine learning - ML) เป็นการศึกษาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ที่มีการพัฒนา การเรียนรู้ของเครื่องถูกมองว่าเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ โดยอัลกอริทึมสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จากข้อมูลตัวอย่าง (เรียกว่า ข้อมูลสอน) เพื่อที่จะคาดการณ์หรือตัดสินใจได้อย่างชัดเจน

การเรียนรู้ของเครื่องพัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ อัลกอริทึมนั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ การเรียนรู้ของเครื่องมีเกี่ยวข้องอย่างมากกับสถิติศาสตร์ เนื่องจากทั้งสองสาขาศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการทำนายเช่นกัน นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับสาขาการหาค่าเหมาะที่สุดในทางคณิตศาสตร์ที่แงของวิธีการ ทฤษฎี และการประยุกต์ใช้ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหมาย ไม่ว่าจะเป็นการกรองอีเมล์ขยะ การรู้จำตัวอักษร เครื่องมือค้นหา และคอมพิวเตอร์วิทัศน์

ภาพรวม

 

ภาพที่ 1 เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร

อาเธอร์ ซามูเอล นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกันได้ให้นิยามของการเรียนรู้ของเครื่องจักรไว้ในปี ค.ศ. 1959 ว่า "เป็นสาขาที่ให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้โดยไม่ต้องโปรแกรมให้ชัดเจน"

ทอม เอ็ม. มิตเชลล์ ได้ขยายนิยามอย่างเป็นทางการกว้างๆไว้ว่า "เราจะเรียกคอมพิวเตอร์โปรแกรมว่าได้เรียนรู้จากประสบการณ์ E เพื่อทำงาน T ได้โดยมีประสิทธิผล P เมื่อโปรแกรมนั้นสามารถทำงาน T ที่วัดผลด้วย P แล้วพัฒนาขึ้นจากประสบการณ์ E" คำนิยามนี้เป็นข้อจำกัดความที่มีชื่อเสียงเพราะเป็นการนิยามการเรียนรู้ของเครื่องจักรในแง่ของการดำเนินการมากกว่าในแง่ของความรู้สึกนึกคิด เปรียบเทียบคือ เป็นการเปลี่ยนคำถามของแอลัน ทัวริงที่เคยถามว่า "เครื่องจักรคิดได้หรือไม่" เป็นคำถามที่ว่า "เครื่องจักรจะทำงานที่พวกเราทำได้หรือไม่"

ประวัติและความสัมพันธ์กับสาขาอื่น

ศาสตร์ด้านการเรียนรู้ของเครื่องเติบโตไปพร้อม ๆ กับปัญญาประดิษฐ์ ในความจริงนั้น การเรียนรู้ของเครื่องมีมาตั้งแต่ยุคแรกๆของปัญญาประดิษฐ์ นักวิทยาศาสตร์หลายคนสนใจการสร้างเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ จึงเริ่มทดลองวิธีการหลายๆอย่าง ที่เด่นชัดสุดคือ โครงข่ายประสาทเทียม และในเวลาต่อมา ได้มีการคิดค้นโมเดลเชิงเส้นทั่วไปจากหลักการทางสถิติศาสตร์ ไปจนถึงการพัฒนาวิธีการให้เหตุผลตามหลักความน่าจะเป็น โดยเฉพาะในการประยุกต์ด้านการวินิจฉัยโรคอัตโนมัติ

อย่างไรก็ตาม นักวิจัยในสายปัญญาประดิษฐ์ยุคต่อมาเริ่มหันมาให้ความสำคัญกับตรรกศาสตร์และใช้วิธีการทางการแทนความรู้มากขึ้น จนทำให้ปัญญาประดิษฐ์เริ่มแยกตัวออกจากกับศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่อง หลังจากนั้นเริ่มมีการใช้หลักการความน่าจะเป็นมากขึ้นในการดึงและการแทนข้อมูล ต่อมาในปี 1980 ระบบผู้เชี่ยวชาญเริ่มโดดเด่นในสายของปัญญาประดิษฐ์จนหมดยุคของการใช้หลักสถิติ มีงานวิจัยด้านการเรียนรู้เชิงสัญลักษณ์และบนพื้นฐานของฐานความรู้ออกมาเรื่อยๆ จนกลายศาสตร์ด้านการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยได้ถือกำเนิดขึ้นมา แต่งานด้านสถิติก็ยังถือว่ามีบทบาทมากนอกสาขาของปัญญาประดิษฐ์ เช่น การรู้จำแบบและการค้นคืนสารสนเทศ นักวิจัยสายปัญญาประดิษฐ์และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้ทิ้งงานวิจัยด้านโครงข่ายประสาทเทียมไปในเวลาเดียวกัน แต่ก็ยังมีนักคณิตศาสตร์บางคน เช่น จอห์น ฮอปฟิลด์ เดวิด โรเมลฮาร์ต และเจฟฟรีย์ ฮินตันที่ยังพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมต่อไป จนกระทั่งได้ค้นพบหลักการการแพร่ย้อนกลับของโครงข่ายประสาทเทียม ที่ประสบความสำเร็จมากมายในเวลาต่อมา

ความสัมพันธ์กับการทำเหมืองข้อมูล

ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องกับการทำเหมืองข้อมูลมักจะใช้วิธีการเหมือนๆกันและมีส่วนคาบเกี่ยวกันอย่างเห็นได้ชัด สิ่งที่แตกต่างระหว่างสองศาสตร์นี้คือ

• การเรียนรู้ของเครื่อง เน้นเรื่องการพยากรณ์ข้อมูลจากคุณสมบัติที่"รู้"แล้วที่ได้เรียนรู้มาจากข้อมูลชุดสอน
• การทำเหมืองข้อมูล เน้นเรื่องการค้นหาคุณสมบัติที่"ไม่รู้"จากข้อมูลที่ได้มา กล่าวได้ว่าเป็นขั้นตอนการวิเคราะห์เพื่อค้นหา"ความรู้"ในฐานข้อมูล

สองศาสตร์นี้มีส่วนคาบเกี่ยวกันไม่น้อย คือ การทำเหมืองข้อมูลใช้วิธีการทางการเรียนรู้ของเครื่อง แต่มักจะมีเป้าหมายในใจที่แตกต่างออกไปเล็กน้อย ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องก็ใช้วิธีการของการทำเหมืองข้อมูลบางอย่าง เช่น การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน หรือขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการเรียนรู้ บ่อยครั้งที่นักวิทยาศาสตร์ผสมสองสาขานี้เข้าด้วยกันด้วยเหตุผลที่ว่า ประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องมักจะดีขึ้นหากมีความสามารถในการรู้ความรู้บางอย่าง ในขณะที่การค้นหาความรู้และการทำเหมืองข้อมูลนั้น กุญแจสำคัญคือการค้นหาความรู้ที่ไม่รู้มาก่อน หากมีการวัดประสิทธิภาพจากสิ่งที่ไม่รู้มาก่อน วิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอนของการเรียนรู้ของเครื่อง ก็มักจะให้ผลได้ดีกว่าการใช้วิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนอย่างเดียว นั่นคือ

ความสัมพันธ์กับการหาค่าเหมาะที่สุด

การเรียนรู้ของเครื่องยังมีความคล้ายคลึงกับการหาค่าเหมาะที่สุด (optimization) นั่นคือ การเรียนรู้หลายอย่างมักจะถูกจัดให้อยู่ในรูปแบบของการหาค่าที่น้อยที่สุดของฟังก์ชันการสูญเสียบางอย่างจากข้อมูลชุดสอน ฟังก์ชันการสูญเสียหมายถึงความแตกต่างระหว่างสิ่งที่พยากรณ์ไว้กับสิ่งที่เป็นจริง

ความสัมพันธ์กับสถิติศาสตร์

การเรียนรู้ของเครื่องมีความสัมพันธ์กับสถิติศาสตร์อย่างใกล้ชิด ไมเคิล ไอ. จอร์แดน นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกันชี้ว่าแนวคิดของการเรียนรู้ของเครื่องก็มาจากหลักการของทฤษฎีที่มีมาอย่างยาวนานของสถิติศาสตร์ ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์บางคนมองว่า สถิติให้ความสำคัญกับข้อมูล ขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องให้ความสำคัญกับอัลกอริทึมมากกว่า

นักสถิติศาสตร์บางคนก็ยังปรับเอาหลักการของการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ นำไปสู่กับผสมผสานกันระหว่างสองศาสตร์ กลายเป็นศาสตร์ที่ชื่อ การเรียนรู้ทางสถิติ

ทฤษฎี

หัวใจสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องคือ การทำให้โมเดลมีความครอบคลุม"ทั่วไป" (general) มากขึ้นจากประสบกาณ์ที่ได้มา การทำให้ทั่วไปมากขึ้นนี้จะทำให้เครื่องสามารถพยากรณ์หรือทำงานกับตัวอย่างข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างแม่นยำมากขึ้น บางครั้ง ข้อมูลชุดสอนก็มาจากการสุ่มและผู้เรียนรู้จะต้องทำให้โมเดลมีความครอบคลุมทั่วไปมากขึ้นเพื่อจะได้ทำการพยากรณ์ข้อมูลใหม่ๆได้อย่างถูกต้องเพียงพอ

การวิเคราะห์เชิงคำนวณของการเรียนรู้ของเครื่อง และการวัดประสิทธิภาพการเรียนรู้ เป็นอีกสาขาหนึ่งทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์สายทฤษฎีที่รู้จักกันในชื่อ ทฤษฎีการเรียนรู้เชิงคำนวณ อย่างไรก็ตาม ทฤษฎีก็ไม่สามารถรับประกันประสิทธิภาพของอัลกอริทึมได้เพราะข้อมูลนั้นมีจำกัดและอนาคตมีความไม่แน่นอน แต่ทฤษฎีก็สามารถบอกขอบเขตบนความน่าจะเป็นได้ว่า ประสิทธิภาพน่าจะอยู่ในช่วงใด นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านนี้ยังได้ศึกษาดูต้นทุนทางเวลาและความเป็นไปได้ของการเรียนรู้ของเครื่องด้วย โดยการคำนวณที่ถือว่าเป็นไปได้ในการเรียนรู้นั้นจะต้องสามารถเรียนรู้ได้ในเวลาโพลิโนเมียล

วิธีการเรียนรู้

ประเภทของการเรียนรู้

การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถแบ่งโดยกว้าง ๆ ได้เป็นหลายประเภท ตามประเภทของ"ข้อมูลฝึก" หรือ "ข้อมูลขาเข้า" และประเภทของงาน ได้ดังนี้

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) -

ข้อมูลตัวอย่างและผลลัพธ์ที่"ผู้สอน"ต้องการถูกป้อนเข้าสู่คอมพิวเตอร์ เป้าหมายคือการสร้างกฎทั่วไปที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลขาเข้ากับขาออกได้

นอกจากนี้ยังมีการเรียนรู้ความคล้าย (similarity and metric learning) โดยเครื่องจะมีตัวอย่างของคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายมากและคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายน้อย เครื่องจะต้องหาฟังก์ชันความคล้ายออกมาที่สามารถทำนายได้ว่าวัตถุใหม่นั้นมีความคล้ายมากน้อยเพียงใด มักใช้ในระบบแนะนำ (recommendation system)

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning)

ไม่มีการทำฉลากใด ๆ และให้คอมพิวเตอร์หาโครงสร้างของข้อมูลขาเข้าเอง

วิธีการหลักที่นิยมใช้ได้แก่ การแบ่งกลุ่มข้อมูล อันเป็นการจัดกลุ่มของข้อมูลสำรวจให้ตกอยู่ในเซ็ตย่อย (เรียกว่า กลุ่ม หรือ cluster) โดยที่ข้อมูลที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันจะมีความคล้ายคลึงกันตามเกณฑ์ที่ตั้งเอาไว้ ในข้อมูลที่อยู่คนละกลุ่มจะมีความแตกต่างกัน เทคนิคการแบ่งกลุ่มข้อมูลแต่ละเทคนิคก็มีสมมติฐานของโครงสร้างข้อมูลไม่เหมือนกัน โดยปกติแล้วมักจะมีการนิยาม การวัดค่าความเหมือน การเกาะกลุ่มภายใน และ การแยกกันระหว่างกลุ่ม ที่แตกต่างกัน การแบ่งกลุ่มข้อมูลจัดเป็นวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และเป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning)

คอมพิวเตอร์มีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนไปตลอดเวลาโดยคอมพิวเตอร์จะต้องทำงานบางอย่าง (เช่น ขับรถ) โดยที่ไม่มี"ผู้สอน"คอยบอกอย่างจริงจังว่าวิธีการที่ทำอยู่นั้นเข้าใกล้เป้าหมายแล้วหรือไม่ ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เพื่อเล่นเกม การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง พิจารณาว่า เอเยนต์ ควรจะมี การกระทำ ใดใน สิ่งแวดล้อม เพื่อที่จะได้ รางวัล สูงสุด อัลกอริทึมของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้พยายามจะหา นโยบาย ที่เชื่อมโยง สถานะ ของโลกเข้ากับการกระทำที่เอเยนต์ควรจะทำในสถานะนั้นๆ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้มีความแตกต่างไปจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนตรงที่ว่า คอมพิวเตอร์จะไม่รู้เลยว่าอะไรถูกอะไรผิด กล่าวคือ ไม่มีการบอกอย่างชัดเจนว่าการกระทำใดยังไม่ดี

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (semi supervised Learning)

เป็นการเรียนรู้อีกแบบหนึ่งที่ระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน โดยที่"ผู้สอน"จะไม่สอนอย่างสมบูรณ์ นั่นคือ บางข้อมูลในเซ็ตการสอนนั้นขาดข้อมูลขาออก

ทรานดักชัน (transduction)

เป็นกรณีพิเศษของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนคือใช้ชุดตัวอย่างที่มีทั้งฉลากและไม่มีฉลากในการเรียนรู้ แต่จุดประสงค์ไม่ใช่การสร้างแบบจำลอง แต่เป็นการใส่ฉลากให้กับตัวอย่างที่ไม่มีฉลากที่ใช้ในการฝึกสอน เนื่องจากการเรียนรู้แบบ ทรานดักชันไม่มีแบบจำลอง ผลการเรียนรู้จึงไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลชุดใหม่ได้โดยตรง

การเรียนวิธีการเรียน (learning to learn, meta-learning)

เป็นวิธีที่จะเรียนวิธีการเรียนรู้ของตนเอง โดยปรับปรุง inductive bias ที่เป็นข้อสมมติฐานที่อัลกอริทึมใช้ในการเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมา

การเรียนรู้ด้วยการแทน (representation learning)

การเรียนรู้บางอย่างโดยเฉพาะการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนนั้นพยายามจะค้นหาการแทนข้อมูลขาเข้าที่ดีขึ้นเมื่อมีชุดข้อมูลฝึก ตัวอย่างของการเรียนรู้ด้วยการแทนนี้ได้แก่ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและการแบ่งกลุ่มข้อมูล อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยการแทนมักจะเปลี่ยนข้อมูลไปในรูปแบบที่มีประโยชน์แต่ยังคงรักษาสารสนเทศของข้อมูลเอาไว้ มักใช้ในกระบวนการเตรียมข้อมูลก่อนจะแบ่งประเภทข้อมูลหรือพยากรณ์ ตัวอย่างอื่นของการเรียนรู้ด้วยการแทนได้แก่ การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้พจนานุกรมแบบห่าง (sparse dictionary learning)

กฎความสัมพันธ์ (association rule learning)

เป็นวิธีการหาความสัมพันธ์ที่น่าสนใจจากตัวแปรในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย เป็นวิธีการเรียนรู้จากกฎโดยใช้การโปรแกรมตรรกะ เมื่อมีข้อมูลเบื้องหลังและกลุ่มของตัวอย่างที่เป็นฐานข้อมูลตรรกะแล้ว โปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยจะหาโปรแกรมตรรกะที่ครอบคลุมตัวอย่างบวกแต่ไม่รอบคลุมตัวอย่างลบ

แบบจำลอง

การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบโมเดล (model) ซึ่งเกิดจากการสอนด้วยข้อมูลสอนและสามารถพยากรณ์ข้อมูลที่เข้ามาใหม่ได้ โมเดลมีหลากหลายรูปแบบ ได้แก่

โครงข่ายประสาทเทียม (artificial neural networks)

โครงข่ายประสาทเทียม เป็นอัลกอริทึมที่ได้แรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างและการทำงานของเซลล์ประสาทในสมอง การคำนวณของโครงข่ายประสาทเทียมถูกสร้างเป็นโครงสร้างของการเชื่อมต่อของประสาทเทียมแต่ละตัว ประมวลผลข้อมูลโดยหลักการการเชื่อมต่อ โครงข่ายประสาทเทียมสมัยใหม่เป็นเครื่องวิเคราะห์ทางสถิติที่ไม่เป็นเชิงเส้น มักใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูลขาเข้าและขาออก เพื่อหารูปแบบจากข้อมูล หรือเพื่อหาโครงสร้างทางสถิติระหว่างตัวแปรที่สำรวจ

การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ (decision tree learning)

การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง

ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (support vector machines)

ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน เป็นหนึ่งในวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ใช้เพื่อการการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถอดถอย เมื่อมีข้อมูลฝึกมาให้และแต่ละข้อมูลถูกจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งจากสองประเภท ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนจะสร้างแบบจำลองที่สามารถพยากรณ์ได้ว่าตัวอย่างใหม่นี้จะตกอยู่ในกลุ่มใด

การวิเคราะห์ความถดถอย (regression analysis)

เครือข่ายแบบเบย์ (Bayesian networks)

เครือข่ายแบบเบย์ เป็นโมเดลความน่าจะเป็นเชิงกราฟที่แทนกลุ่มของตัวแปรสุ่มและความเป็นอิสระแบบมีเงื่อนไขด้วยกราฟอวัฏจักรระบุทิศทาง ตัวอย่างเช่น เครือข่ายแบบเบย์สามารถใช้แทนความสัมพันธ์เชิงความน่าจะเป็นระหว่างอาการแสดงกับโรคได้ เมื่อมีอาการแสดง เครือข่ายจะคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเป็นโรคแต่ละโรค มีหลายอัลกอริทึมที่สามารถอนุมานและเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (genetic algorithms)

ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม เป็นการค้นหาแบบฮิวริสติกที่เลียนแบบกระบวนการคัดเลือกตามธรรมชาติในช่วงวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิต โดยใช้เทคนิคการกลายพันธุ์ของยีนและการไขว้เปลี่ยนของโครโมโซมในการหาประชากรที่น่าจะอยู่รอดเพื่อพาไปสู่คำตอบของปัญหาได้ อัลกอริทึมนี้ได้รับความสนใจมากในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 และเทคนิคทางการเรียนรู้ของเครื่องก็ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมและขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการเช่นกัน

การประยุกต์

การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย เช่น

• เว็บไซต์ปรับรูปแบบเองได้ (Adaptive website)
• การคำนวณเชิงอารมณ์ (affective computing)
• ชีวสารสนเทศศาสตร์ (bioinformatics)
• ส่วนต่อประสานสมอง–คอมพิวเตอร์ (brain–computer interface)
• เคมีสารสนเทศศาสตร์ (chemoinformatics)
• การจัดประเภทลำดับดีเอ็นเอ
• คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision)
• การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต (credit card fraud)
• การเล่นเกมกลยุทธ์
• การค้นคืนสารสนเทศ (information retrieval)
• การตรวจสอบการฉ้อโกงทางอินเทอร์เน็ต
• การรับรู้ของเครื่อง (Machine perception)
• การวินิจฉัยทางการแพทย์ (medical diagnosis)
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing)
• การหาค่าเหมาะที่สุด (optimization)
• ระบบแนะนำ (recommender systems)
• ระบบเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์
• เสิร์ชเอนจิน (search engines)
• วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (software engineering)
• การรู้จำเสียงพูด (speech recognition)

ซอฟต์แวร์

ซอฟต์แวร์เสรีและซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซ

• CNTK
• Deeplearning4j
• Keras
• Caffe
• Mahout
• GNU Octave
• OpenNN
• Orange
• scikit-learn
• TensorFlow
• ROOT
• PyTorch
• Weka
• R

ซอฟต์แวร์จำกัดสิทธิ์ที่มีรุ่นฟรีและโอเพนซอร์ซ

• KNIME
• RapidMiner

ซอฟต์แวร์จำกัดสิทธิ์

• Amazon Machine Learning
• Azure Machine Learning
• IBM Data Science Experience
• Google Prediction API
• IBM SPSS Modeler
• Mathematica
• MATLAB
• Microsoft Azure
• Neural Designer
• Oracle Data Mining
• SAS Enterprise Miner
• Splunk
• STATISTICA Data Miner

ดูเพิ่ม

• ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data)
• การทำเหมืองข้อมูล (Data mining)
• วิทยาการข้อมูล (Data science)

อ้างอิง

1. "Machine Learning textbook". www.cs.cmu.edu. สืบค้นเมื่อ 2020-05-28.
2. Phil Simon (March 18, 2013). Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data. Wiley. p. 89. ISBN 978-1118638170.
3. * Mitchell, T. (1997). Machine Learning, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7, p.2.
4. Harnad, Stevan (2008), "The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery, and Intelligence", ใน Epstein, Robert; Peters, Grace (บ.ก.), The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, Kluwer
5. MI Jordan (2014-09-10). "statistics and machine learning". reddit. สืบค้นเมื่อ 2014-10-01.
6. http://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.ss/1009213726
7. Gareth James; Daniela Witten; Trevor Hastie; Robert Tibshirani (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer. p. vii.