# บทนำสู่การเรียนรู้ของเครื่อง
ในส่วนนี้ของหลักสูตร คุณจะได้รู้จักกับแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงมันคืออะไร ประวัติศาสตร์ของมัน และเทคนิคที่นักวิจัยใช้เพื่อประยุกต์ในสถานการณ์จริง มาสำรวจกันในโลกที่น่าตื่นเต้นของ ML นี้ด้วยกัน!

> รูปถ่ายโดย Bill Oxford บน Unsplash
### บทเรียน
1. [บทนำสู่การเรียนรู้ของเครื่อง](1-intro-to-ML/README.md)
1. [ประวัติศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่องและ AI](2-history-of-ML/README.md)
1. [ความยุติธรรมและการเรียนรู้ของเครื่อง](3-fairness/README.md)
1. [เทคนิคของการเรียนรู้ของเครื่อง](4-techniques-of-ML/README.md)
### เครดิต
"บทนำสู่การเรียนรู้ของเครื่อง" เขียนด้วย ♥️ โดยทีมงานที่ประกอบด้วย [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan), [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) และ [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
"ประวัติศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่อง" เขียนด้วย ♥️ โดย [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) และ [Amy Boyd](https://twitter.com/AmyKateNicho)
"ความยุติธรรมและการเรียนรู้ของเครื่อง" เขียนด้วย ♥️ โดย [Tomomi Imura](https://twitter.com/girliemac)
"เทคนิคของการเรียนรู้ของเครื่อง" เขียนด้วย ♥️ โดย [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) และ [Chris Noring](https://twitter.com/softchris)
---
**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลด้วย AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้ความถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้บริการแปลโดยมนุษย์มืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้