wannaphong/clean_thaiwikipedia huggingface dataset:
# การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน เป็นรูปแบบการเรียนรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่จับคู่ระหว่างข้อมูลป้อนเข้าและข้อมูลขาออกตามพื้นฐานตัวอย่างStuart J. Russell, Peter Norvig (2010) Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, Prentice Hall . การทำงานอ้างอิงจากชุดข้อมูลฝึกฝน (training data set) ซึ่งประกอบด้วยชุดข้อมูลตัวอย่างMehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012) Foundations of Machine Learning, The MIT Press . 

การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสร้างฟังก์ชันจากข้อมูลฝึกฝน ข้อมูลฝึกฝนประกอบด้วยข้อมูลป้อนเข้า (มักจะเป็น เวกเตอร์) และผลที่ต้องการ ผลจากการเรียนรู้จะเป็นฟังก์ชันที่อาจจะให้ค่าต่อเนื่อง (จะเรียกวิธีการว่า การถดถอย) หรือ ใช้ทำนายประเภทของวัตถุ (เรียกว่า การจำแนกเชิงสถิติ) ภารกิจของเครื่องเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการทำนายค่าของฟังก์ชันจากข้อมูลป้อนเข้าที่ถูกต้องโดยใช้ตัวอย่างสอนจำนวนน้อย โดยแบบจำลองการเรียนรู้จะต้องทำการวางนัยทั่วไป จากข้อมูลที่มีอยู่ไปยังกรณีที่ไม่เคยพบอย่างมีเหตุมีผล (ดู ความโน้มเอียงเชิงอุปนัย)

การแก้ปัญหาการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (เช่น การเรียนรู้เพื่อรู้จำลายมือ) มีขั้นตอนต่าง ๆ ที่ต้องพิจารณา ได้แก่

 กำหนดชนิดของตัวอย่างสอน ก่อนจะเริ่มทำอย่างอื่น จะต้องตัดสินว่าข้อมูลชนิดใดที่จะใช้เป็นตัวอย่าง เช่นในกรณีการรู้จักลายมือ ตัวอย่างอาจจะเป็นตัวอักษรตัวเดียว คำ หรือบรรทัด
 เก็บตัวอย่าง ชุดตัวอย่างสอนจะต้องมีลักษณะเป็นตามที่ใช้จริง ดังนั้นชุดข้อมูลตัวอย่างและผลที่สอดคล้องจะต้องถูกจัดเก็บจากผู้เชี่ยวชาญหรือจากการวัด
 กำหนดวิธีการแทนลักษณะ (feature) ของข้อมูลป้อนเข้า ความถูกต้องของฟังก์ชันจะขึ้นอยู่กับการแทนข้อมูลอย่างมาก โดยทั่วไปข้อมูลป้อนเข้าจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ของลักษณะ ใช้อธิบายวัตถุที่ต้องการแบ่งประเภท จำนวนลักษณะจะต้องไม่มากจนเกินไป เพราะจะทำให้เกิดปัญหาคำสาปของมิติ เนื่องจากมิติที่กว้างเกินไปจนทำให้มีพื้นที่ว่างมากจนเครื่องเรียนรู้ไม่สามารถวางนัยทั่วไปได้ แต่จำนวนลักษณะก็จะต้องมากพอที่จะทำให้สามารถทำนายผลได้แม่นยำ
 กำหนดโครงสร้างของฟังก์ชันที่ต้องการ และขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่สอดคล้อง เช่น อาจจะต้องเลือกว่าจะใช้ โครงข่ายประสาทเทียม หรือ การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ
 ทำการออกแบบให้สมบูรณ์ แล้วใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้กับตัวอย่างที่เก็บมา อาจจะปรับพารามิเตอร์ต่างๆ ของขั้นตอนวิธีให้เหมาะที่สุดโดยใช้ชุดย่อยของชุดตัวอย่าง เรียกว่า ชุดข้อมูลตรวจสอบ (validation data set) หรือ ใช้การตรวจสอบไขว้ (cross-validation) หลังจากปรับค่าต่างๆ แล้ว อาจจะวัดประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีโดยใช้ชุดข้อมูลทดสอบ (test data set) ซึ่งแยกต่างหากจากชุดสอน
# การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน  เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน การเรียนรู้แบบนี้จะพิจารณาวัตถุเป็นเซตของตัวแปรสุ่ม แล้วจึงสร้างโมเดลความหนาแน่นร่วมของชุดข้อมูล

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนสามารถนำไปใช้ร่วมกับการอนุมานแบบเบย์ เพื่อหาความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของตัวแปรสุ่มโดยกำหนดตัวแปรที่เกี่ยวข้องให้ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในการบีบอัดข้อมูล ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว ขั้นตอนวิธีการบีบอัดข้อมูลจะขึ้นอยู่กับ การแจกแจงความน่าจะเป็นของข้อมูลไม่อย่างชัดแจ้งก็โดยปริยาย

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนในอีกรูปแบบหนึ่งคือการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยจะไม่เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็น นอกจากนี้อาจจะดูได้จาก formal concept analysis
# การจำแนกเชิงสถิติ
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การจำแนกเชิงสถิติ  เป็นปัญหาพื้นฐานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยปัญหาคือการทำนายประเภทของวัตถุจากสมบัติต่าง ๆ ของวัตถุ ซึ่งการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะสร้างฟังก์ชันเชื่อมโยง ระหว่างสมบัติของวัตถุ กับประเภทของวัตถุจากตัวอย่างข้อมูลสำหรับฝึกสอน แล้วจึงใช้ฟังก์ชันนี้ทำนายประเภทของวัตถุที่ไม่เคยพบ เครื่องมือหรือขั้นตอนวิธีที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทของข้อมูลในเชิงสถิติ ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไม้ตัดสินใจ

 นิยามของปัญหา 
กำหนดตัวอย่างสอน  ให้  เป็นเวกเตอร์แสดงคุณสมบัติของวัตถุ ซึ่ง  โดยที่  เป็นเซตจำกัดระบุคุณสมบัติ และ  เป็นประเภทของวัตถุ ซึ่งกำหนดไว้ในเซตจำกัด 
ต้องการหาฟังก์ชัน  ซึ่งให้ค่า  จากเวกเตอร์  ที่กำหนด โดยที่ความผิดพลาดของการทำนายตัวอย่างสอนมีค่าน้อยที่สุด
หรือมีค่า  น้อยที่สุด โดยกำหนด  ซึ่ง
# การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ
การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ  เป็นแนวทางการเขียนโปรแกรม (programming paradigm) แบบหนึ่ง โดยกำหนดขอบเขตคุณลักษณะ (attribute) ของคำตอบ แทนที่จะกำหนดขั้นตอนที่ทำให้ได้คำตอบ ภาษาโปรแกรมสำหรับการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะที่ใช้อย่างกว้างขวาง คือ ภาษาโปรล็อก (Prolog) อีกภาษาหนึ่งที่ใช้ในเชิงการค้า คือ ภาษาเมอร์คิวรี (Mercury) การเขียนโปรแกรมแบบนี้มีหลักการคือ ความจริง + กฎ = ผลลัพธ์ หลักการอื่นที่แตกต่างให้ดู การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะแบบอุปนัย (Inductive logic programming)

จุดประสงค์ของการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ คือ การนำตรรกศาสตร์เชิงรูปแบบ (formal logic) มาใช้เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ นักคณิตศาสตร์และนักปรัชญาพบว่าตรรกะเป็นเครื่องมือที่ดีในการขยายความเนื้อหาของทฤษฎี ปัญหาหลาย ๆ อย่างสามารถแสดงเป็นทฤษฎีได้อย่างเป็นธรรมชาติ การกล่าวว่าปัญหาต้องการวิธีการแก้ไขก็เหมือนกับการถามว่าสมมติฐานใหม่สอดคล้องกับทฤษฎีที่มีอยู่แล้วหรือไม่ ตรรกศาสตร์กำหนดหนทางเพื่อพิสูจน์ว่าคำถามนั้นจริงหรือเท็จ และกระบวนการสร้างการพิสูจน์เป็นสิ่งที่รู้กันอย่างดีแล้ว ดังนั้นตรรกศาสตร์จึงเป็นทางที่เชื่อถือได้ในการหาคำตอบ และระบบการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นไปอย่างอัตโนมัติ
การพัฒนาการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะนั้นให้อิทธิพลอย่างมากต่อปัญญาประดิษฐ์
# การจับกลุ่มข้อมูล
การจับกลุ่มข้อมูล  หรือ การวิเคราะห์คลัสเตอร์ (cluster analysis) เป็นวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะเหมือนกันไว้ในกลุ่มเดียวกัน (เรียกว่า คลัสเตอร์) เป็นส่วนหลักของการการทำเหมืองข้อมูล การรู้จำแบบ, การวิเคราะห์ภาพ  ชีวสารสนเทศศาสตร์ การบีบอัดข้อมูล คอมพิวเตอร์กราฟิกส์ การเรียนรู้ของเครื่อง และใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในตัวเองไม่ใช่อัลกอริทึมแต่เป็นการทำงานร่วมกันของอัลกอริทึมที่หลากหลายเพื่อแก้ปัญหาในการทำงาน ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการจับกลุ่มจะอาศัยความเหมือน (similarity) หรือ ความใกล้ชิด (proximity) โดยจะจับชุดข้อมูล (มักจะเป็นเวกเตอร์) ออกเป็นกลุ่ม (cluster) นำข้อมูลที่มีคุณลักษณะเหมือนกัน หรือคล้ายกันจัดไว้ในกลุ่มเดียวกัน การคำนวณจากการวัดระยะระหว่างเวกเตอร์ของข้อมูลเข้า โดยใช้การวัดระยะแบบต่าง ๆ เช่น การวัดระยะแบบยูคลิด (Euclidean distance) การวัดระยะแบบแมนฮัตตัน (Manhattan distance) การวัดระยะแบบเชบิเชฟ (Chebychev distance)

thumb|left|ผลของการจับกลุ่มข้อมูล โดยสีของสี่เหลี่ยมแสดงข้อมูล 3 กลุ่ม

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เริ่มมีการกล่าวถึงครั้งแรกในปี พ.ศ. 2475 โดย ไดร์ฟเวอร์ และโครเบอร์ และมีการนำมาใช้งานในด้านจิตวิทยาในปี พ.ศ. 2481

การจับกลุ่มข้อมูลจะแตกต่างจากการจำแนกประเภทข้อมูล (classification) โดยจะจับกลุ่มข้อมูลจากความคล้าย โดยไม่มีการกำหนดประเภทของข้อมูลไว้ก่อน จึงกล่าวได้ว่าการจับกลุ่มข้อมูล เป็นการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ขั้นตอนวิธีการจับกลุ่ม ได้แก่ การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k, hierarchical clustering, self-organizing map (som)

การจับกลุ่มข้อมูลอาจใช้เป็นข้อตอนเบื้องต้นของการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยในการลดขนาดข้อมูล (แยกเป็นหลาย ๆ กลุ่มและคัดเฉพาะบางกลุ่มเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป หรือแยกการวิเคราะห์ออกเป็นสำหรับแต่ละกลุ่ม) ก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ด้วยวิธีการอื่นต่อไป ขั้นตอนวิธีในการจับกลุ่มข้อมูล โดยทั่วไปแบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น (hierarchical) และ การแบ่งแบบตัดเป็นส่วน (partitional) การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้นนั้น จะมีทำการจับกลุ่มจากกลุ่มย่อยที่ถูกแบ่งไว้ก่อนหน้านั้นซ้ำหลายครั้ง ส่วนการจับกลุ่มแบบตัดเป็นส่วนนั้น การแบ่งจะทำเพียงครั้งเดียว การจับกลุ่มแบบเป็นลำดับขั้น จะมี 2 ลักษณะคือ แบบล่างขึ้นบน (bottom-up) หรือ เป็นการแบ่งแบบรวมกลุ่มจากกลุ่มย่อยให้ใหญ่ขึ้นไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มเล็กสุดคือในแต่ละกลุ่มมีข้อมูลเพียงตัวเดียว และ แบบบนลงล่าง (top-down) หรือ เป็นการแบ่งแบบกลุ่มจากกลุ่มใหญ่ให้ย่อยไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มใหญ่ที่สุด คือกลุ่มเดียวมีข้อมูลทุกตัวอยู่ในกลุ่ม
# อภิธานศัพท์ปัญญาประดิษฐ์
ABC 
 Artificial beings
 Artificial consciousness
 Artificial intelligence -- ปัญญาประดิษฐ์ ศัพท์บัญญัติราชบัณฑิตยสถาน
 Artificial life
 Artificial neural network -- ข่ายงานประสาทเทียม บุญเสริม กิจศิริกุล (2003) "ปัญญาประดิษฐ์ เอกสารคำสอนวิชา 2110 654
 Automated planning
 Backward Propagation
 Bayesian methods
 Bayesian networks
 Classification -- การแบ่งประเภท หรือ การจำแนกประเภท 
 Clustering -- การแบ่งกลุ่ม
 Combinatorial search
 Connectionism

 DEF 
 Data mining -- การทำเหมืองข้อมูล
 Decision tree -- การตัดสินใจแบบลำดับขั้น 
 Delta rule -- กฎเดลต้า 
 Distributed AI
 Expert systems
 Feedforward network -- ข่ายงานป้อนไปหน้า 
 Fuzzy electronics
 Fuzzy logic
 Fuzzy systems

 GHI 
 Genetic algorithms -- ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม 
 Genetic programming
 GOFAI
 Gradient descent -- การเคลื่อนลงตามความชัน 

 JKL 
 Knowledge representation
 Knowledge-based systems
 Learning -- การเรียนรู้ 
 Logic programming -- การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ 

 MNO 
 Machine learning -- การเรียนรู้ของเครื่อง 
 Neuron -- เซลล์ประสาท , นิวรอน
 Neural Networks -- ข่ายงานประสาทเทียม 

 PQRS 
 Pattern recognition
 Perceptron -- เพอร์เซปตรอน 
 Philosophy
 Predicate -- ภาคแสดง , เพรดิเคต 
 Predicate calculus -- แคลคูลัสภาคแสดง 
 Reinforcement learning -- การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
 Semi-supervised learning -- การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน
 Simulated neural network
 State space search
 Strong AI
 Supervised learning -- การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
 Swarm intelligence -- ความฉลาดแบบกลุ่ม

 TUV 
 Turing test
 Unsupervised learning -- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

 WXYZ
# การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูล  เป็นกระบวนการในการค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยใช้วิธีการของการเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ และระบบฐานข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนวิธีการในการ"การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล" (knowledge discovery in databases - KDD) การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคเพื่อค้นหารูปแบบ (pattern) ของจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติ โดยใช้ขั้นตอนวิธีจากวิชาสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การรู้จำแบบ หรือในอีกนิยามหนึ่งการทำเหมืองข้อมูล คือ กระบวนการที่กระทำกับข้อมูล (โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมาก) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จำ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศาสตร์

การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูลได้แก่ การขายปลีกและขายส่ง การธนาคาร การประดิษฐ์และการผลิต การประกันภัย การทำงานของตำรวจ การดูแลสุขภาพ การตลาด การใช้งานอินเทอร์เน็ต การศึกษา เป็นต้น

 ความรู้ที่ได้ 
ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อมูลมีหลายรูปแบบ ได้แก่
 กฎความสัมพันธ์ (Association rule)  แสดงความสัมพันธ์ของเหตุการณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้กฎเชื่อมโยง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้า โดยเก็บข้อมูลจากระบบ ณ จุดขาย (POS) หรือร้านค้าออนไลน์ แล้วพิจารณาสินค้าที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน เช่น ถ้าพบว่าคนที่ซื้อเทปวิดีโอมักจะซื้อเทปกาวด้วย ร้านค้าก็อาจจะจัดร้านให้สินค้าสองอย่างอยู่ใกล้กัน เพื่อเพิ่มยอดขาย หรืออาจจะพบว่าหลังจากคนซื้อหนังสือ ก แล้ว มักจะซื้อหนังสือ ข ด้วย ก็สามารถนำความรู้นี้ไปแนะนำผู้ที่กำลังจะซื้อหนังสือ ก ได้
 การจำแนกประเภทข้อมูล (Data classification)  หากฎเพื่อระบุประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติของวัตถุ เช่น หาความสัมพันธ์ระหว่างผลการตรวจร่างกายต่าง ๆ กับการเกิดโรค โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยและการวินิจฉัยของแพทย์ที่เก็บไว้ เพื่อนำมาช่วยวินิจฉัยโรคของผู้ป่วย หรือการวิจัยทางการแพทย์ ในทางธุรกิจจะใช้เพื่อดูคุณสมบัติของผู้ที่จะก่อหนี้ดีหรือหนี้เสีย เพื่อประกอบการพิจารณาการอนุมัติเงินกู้
 การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data clustering)  แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันออกเป็นกลุ่ม แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็นโรคเดียวกันตามลักษณะอาการ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์หาสาเหตุของโรค โดยพิจารณาจากผู้ป่วยที่มีอาการคล้ายคลึงกัน
 การสร้างมโนภาพ (Visualization) สร้างภาพคอมพิวเตอร์กราฟิกที่สามารถนำเสนอข้อมูลมากมายอย่างครบถ้วนแทนการใช้ขัอความนำเสนอข้อมูลที่มากมาย เราอาจพบข้อมูลที่ซ้อนเร้นเมื่อดูข้อมูลชุดนั้นด้วยจินตทัศน์

 ขั้นตอนการทำเหมืองข้อมูล 
 ทำความเข้าใจปัญหา
 ทำความเข้าใจข้อมูล
 เตรียมข้อมูล
 สร้างแบบจำลอง
 ประเมิน
 นำไปใช้งาน

 ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูล 
การทำเหมืองข้อมูล จำเป็นต้องอาศัยบุคลากรจากหลายฝ่าย และต้องอาศัยความรู้จำนวนมาก ถึงจะได้รับประโยชน์อย่างแท้จริง เพราะสิ่งที่ได้จากขั้นตอนวิธีเป็นเพียงตัวเลข และข้อมูล ที่อาจจะนำไปใช้ประโยชน์ได้หรือใช้ประโยชน์อะไรไม่ได้เลยก็เป็นได้ ผู้ที่ศึกษาการทำเหมืองข้อมูลจึงควรมีความรู้รอบด้านและต้องติดต่อกับทุก ๆ ฝ่าย เพื่อให้เข้าใจถึงขอบเขตของปัญหาโดยแท้จริงก่อน เพื่อให้การทำเหมืองข้อมูลเกิดประโยชน์อย่างแท้จริง
# ลมสุริยะ
ลมสุริยะ  คือ กระแสของอนุภาคประจุไฟฟ้าที่ถูกปล่อยออกมาจากชั้นบรรยากาศชั้นนอกของดวงอาทิตย์สู่อวกาศ จึงมีชื่อในทฤษฎีว่า สุริยะ ส่วนใหญ่ประกอบด้วยอิเล็กตรอนและโปรตอน ซึ่งมีพลังงานเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 10-100 eV กระแสอนุภาคเหล่านี้มีอุณหภูมิและความเร็วที่แตกต่างกันออกไปตามช่วงเวลา กระแสอนุภาคจะหลุดออกพ้นจากแรงโน้มถ่วงของดวงอาทิตย์ได้เนื่องจากมีพลังงานจลน์และอุณหภูมิโคโรนาที่สูงมาก 

ลมสุริยะทำให้เกิดเฮลิโอสเฟียร์ คือฟองอากาศขนาดใหญ่ในมวลสารระหว่างดาวที่ครอบคลุมระบบสุริยะเอาไว้ ลมสุริยะยังทำให้เกิดปรากฏการณ์อื่นที่เกี่ยวข้องได้แก่ พายุแม่เหล็กโลก (geomagnetic storm) ซึ่งเป็นต้นเหตุทำให้ไฟฟ้าบนโลกใช้การไม่ได้บางครั้งบางคราว, ออโรรา (หรือปรากฏการณ์แสงเหนือ-แสงใต้) และหางพลาสมาของดาวหางที่จะชี้ออกไปจากดวงอาทิตย์เสมอ

แหล่งข้อมูลอื่น
 Sun|trek website แหล่งข้อมูลทางการศึกษาสำหรับครูและนักเรียน เกี่ยวกับดวงอาทิตย์และผลกระทบที่ดวงอาทิตย์มีต่อโลก
ปฏิบัติการคลัสเตอร์ แสดงให้เห็นว่าลมสุริยะมีอุณหภูมิสูงขึ้นอย่างไร
# ไมเคิล ชารา
ไมเคิล ชารา  (เกิด พ.ศ. 2471 (ค.ศ. 1928) - 5 พฤษภาคม พ.ศ. 2531 (ค.ศ. 1988)) เป็นนักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ นิยายกีฬา และนิยายประวัติศาสตร์ ชาราเริ่มขายนิยายวิทยาศาสตร์ในช่วงคริสต์ทศวรรษ 1950 โดยหลังจากนั้นได้เป็นอาจารย์สอนอยู่ มหาวิทยาลัยรัฐฟลอริดาสเตต (Florida State University) ผลงานที่มีชื่อเสียงของชาราได้แก่ Battle of Gettysburg, The Killer Angels ชาราได้รับรางวัล Pulitzer Prize ในปี พ.ศ. 2518 (ค.ศ. 1975) ชาราเสียชีวิตด้วยโรคหัวใจ ในปี พ.ศ. 2531

ลูกชายของชารา เจฟฟรี ชารา (Jeffrey Shaara) ยังเป็นนักเขียนนิยายประวัติศาสตร์ที่มีชื่อเสียง โดยเขียนเรื่องราวภาคต่อจากงานเขียนของบิดา ผลงานที่มีชื่อเสียงคือ The Killer Angels และ Gods and Generals
# แซมวล ยูด
แซมวล ยูด (Samuel Youd) เกิด 16 เมษายน พ.ศ. 2465  ที่แคว้นแลงคาเชอร์ เป็นนักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ชาวอังกฤษ ใช้นามปากกา จอห์น คริสโตเฟอร์ (John Christopher) และนามปากกาอื่น ๆ ในการเขียนผลงาน
# เพอร์เซปตรอน
เพอร์เซปตรอน  เป็นโครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่ง ที่ได้รับการพัฒนาขึ้นใน ค.ศ. 1957 โดย แฟรงค์ โรเซนบลัทท์ ที่ Cornell Aeronautical Laboratory

เพอร์เซปตรอนประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียม หรือนิวรอน อย่างน้อยหนึ่งชั้น, อินพุตจะถูกส่งตรงไปยังเอาต์พุต โดยผ่านชุดค่าน้ำหนัก, ด้วยเหตุนี้ จึงสามารถพิจารณาว่าเป็นโครงข่ายแบบป้อนไปหน้า (feedforward network) แบบพื้นฐานที่สุด. นิวรอนแต่ละตัวจะคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักจากอินพุต, ซึ่งก็คือผลรวมของผลคูณระหว่างค่าอินพุตกับค่าน้ำหนักของแต่ละตัว, ถ้าค่าที่ได้จากการคำนวณนี้ มากกว่าขีดแบ่ง (threshold) นิวรอนก็จะให้ค่าเอาต์พุตเท่ากับ 1, ถ้าน้อยกว่าก็จะให้ค่า -1. เพื่อให้ง่ายจึงมักจะกำหนดให้ขีดแบ่ง เป็นค่าน้ำหนักตัวหนึ่งของอินพุตที่เป็นค่าคงที่, โดยฟังก์ชันค่าขีดแบ่งจะมีศูนย์กลางอยู่ที่ 0.

นิวรอนที่ใช้ฟังก์ชันกระตุ้น (activation function) แบบนี้ อาจจะเรียกว่า นิวรอนแบบแมคคัลลอค-พิตส์ (McCulloch-Pitts neurons) หรือ นิวรอนขีดแบ่ง (threshold neurons) ในเอกสารทางวิชาการส่วนใหญ่ มักจะใช้คำว่า เพอร์เซปทรอน เมื่อพูดถึงโครงข่ายที่ประกอบด้วยนิวรอนแบบนี้เพียงหน่วยเดียว

ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้อย่างง่าย ที่สามารถนำมาใช้กับเพอร์เซปตรอน จะเรียกว่า กฎเดลต้า (delta-rule) โดยจะคำนวณค่าความผิดพลาดระหว่างเอาต์พุตที่ได้ กับเอาต์พุตของตัวอย่าง แล้วนำค่าที่ได้ไปปรับค่าน้ำหนัก โดยนำไปใช้ในรูปแบบของการเคลื่อนลงตามความชัน (gradient descent)

แม้ว่าในช่วงแรกเพอร์เซปตรอนจะทำงานได้ตามที่ต้องการ แต่ต่อมาก็สามารถพิสูจน์ได้ว่าไม่สามารถสอนให้เพอร์เซปตรอนอย่างง่าย รู้จำรูปแบบต่างๆ หลายแบบ ทำให้งานวิจัยทางด้านนี้หยุดนิ่งไปหลายปี จนกระทั่งมีการค้นพบว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบสามชั้นหรือมากกว่า ให้ผลที่ดีกว่าเพอร์เซปตรอนอย่างมาก

เพอร์เซปตรอนอย่างง่าย ที่ประกอบด้วยหนึ่งหรือสองชั้นนั้น สามารถเรียนรู้เฉพาะรูปแบบที่สามารถแบ่งแยกเชิงเส้น (linearly separable) ซึ่งใน ค.ศ. 1969 บทความที่มีชื่อเสียง ที่มีชื่อว่า Perceptrons โดย มาร์วิน มินสกี และ เซมัวร์ พาเพิร์ต (Seymour Papert) ได้แสดงให้เห็นว่าไม่สามารถใช้โครงข่ายแบบนี้เรียนรู้ฟังก์ชัน XOR และพวกเขาก็ได้คาดเดา (อย่างผิดพลาด) ว่าจะได้ผลเหมือนกัน แม้ว่าจะใช้โครงข่ายที่มีสามชั้นหรือมากกว่า

การค้นพบในทศวรรษ 1980 ว่าโครงข่ายประสาทหลายชั้น (multi-layer neural network) ไม่ได้รับผลกระทบจากปัญหานี้ (ในความเป็นจริง) ทำให้งานวิจัยด้านนี้ฟื้นกลับมาอีกครั้ง
# เอ็ดมุนด์ คูเปอร์
เอ็ดมุนด์ คูเปอร์  (เกิดเมื่อ 30 เมษายน ค.ศ. 1926 - เสียชีวิต 11 มีนาคม ค.ศ. 1982) เป็นกวีและนักเขียนชาวอังกฤษ มีผลงานนิยายวิทยาศาสตร์และนวนิยายแนวสืบสวนสอบสวนราว 20 เรื่อง และเรื่องสั้นกว่า 40 เรื่อง ตีพิมพ์ผลงานโดยใช้ชื่อจริงและนามปากกา
# ดาเนียล คีย์
ดาเนียล คีย์  เป็นนักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ชาวสหรัฐ เป็นที่รู้จักจากผลงานการประพันธ์ชิ้นเอกเรื่องดอกไม้สำหรับอัลเจอนอน

 แหล่งข้อมูลอื่น 
 Danielkeyesauthor.com
# อี.บี. ไวท์
เอลวิน บรูกส์ "อี.บี." ไวท์ (Elwyn Brooks "E.B." White) (11 กรกฎาคม พ.ศ. 2442 – 1 ตุลาคม พ.ศ. 2528) เป็นนักประพันธ์ชาวอเมริกัน มีชื่อเสียงที่สุดจากงานเขียน "The Elements of Style" และหนังสือสำหรับเด็กสามเรื่อง ที่ถือกันว่าเป็นผลงานอมตะ คือ Stuart Little (สจ๊วต ลิตเติ้ล) (พ.ศ. 2488) Charlotte's Web (แมงมุมเพื่อนรัก) (พ.ศ. 2495) และ The Trumpet of the Swan (เสียงรักจากทรัมเป็ตหงส์) (พ.ศ. 2513)

เอลวิน ไวท์เกิดที่เมาท์เวอร์นอน นิวยอร์ก เป็นลูกชายของซามูเอล ไวท์ซึ่งทำอาชีพทำเปียโน อายุ 45 ปี และเจซซี่ ไวท์ อายุ 41 ปี เอลวินเป็นลูกคนสุดท้องของครอบครัวใหญ่ที่อบอุ่นครอบครัวนี้ ในวัยเด็ก เขาเป็นคนขี้กลัว กลัวการไปโรงเรียน กลัวทุก ๆ อย่าง เขาจึงมีเพื่อนรักเป็นหนังสือและสัตว์เลี้ยง เขาชอบอ่านและเขียนหนังสือตั้งแต่เด็ก อ่านหนังสือออกก่อนเข้าโรงเรียน เขาเริ่มเขียนไดอารี่ตอนอายุ 8 ปี ตอนอายุ 9 ปี เขาส่งบทกลอนเข้าประกวดและได้รางวัลชนะเลิศ	หลังจากจบการศึกษาจากมหาวิทยาลัยคอร์เนล ในปี ค.ศ. 1912 เขาก็เริ่มทำงานหลาย ๆ อย่าง เช่น นักข่าวหนังสือพิมพ์ และเขียนบทความข่าวให้สำนักพิมพ์ต่าง ๆ ซึ่งภายหลังถูกไล่ออก	ในปี ค.ศ. 1923 เขากลับมาที่รัฐนิวยอร์กอีกครั้ง เพื่อทำงานเป็นผู้ช่วยฝ่ายผลิตและผู้เขียนโฆษณา ก่อนจะเข้าร่วมทำงานกับสำนักพิมพ์นิตยสารที่เพิ่งตั้งขึ้นใหม่ที่ชื่อว่า New Yorker ซึ่งทำให้เขาได้พบกับภรรยา แคธเทอรีน แองเจิล ซึ่งทำงานในตำแหน่งบรรณาธิการนิตยสาร พวกเขาแต่งงานในปี ค.ศ. 1929 เขาทำงานเกี่ยวกับงานเขียนมาเรื่อย ๆ นับจากนั้น เขาเขียนหนังสือหลายเล่ม ซึ่งส่วนมากเป็นที่นิยมและขายดี

ในปี ค.ศ. 1939 เขาย้ายไปอยู่ในฟาร์ม ที่นอร์ธบรูคลิน แต่ก็ยังคงทำงานด้านงานเขียนและเริ่มทำงานอย่างอื่นน้อยลง ในปี ค.ศ. 1985 เอลวิน ไวท์เสียชีวิตด้วยโรคอัลไซเมอร์ เขาได้รับรางวัลเหรียญทองสำหรับบทความและบทวิจารณ์จากสถาบันศิลปะและวัฒนธรรมแห่งชาติ, รางวัลพิเศษของพูลิตเซอร์ ในปี ค.ศ. 1978, เขาได้รับปริญญาดุษฎีบัณฑิตกิตติมศักดิ์จากเจ็ดวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยของอเมริกันและเป็นสมาชิกของสมาคมวัฒนธรรมอเมริกัน, วรรณกรรมรางวัลนิวเบอรี นิตยสารไทม์ ยกย่องให้เป็นหนังสือเด็กที่ดีที่สุดในรอบศตวรรษ
# ออร์สัน สก็อต การ์ด
ออร์สัน สก็อต การ์ด (Orson Scott Card) นักเขียนที่มีผลงานสม่ำเสมอ ในหลาย ๆ ประเภท รวมถึงนิยายวิทยาศาสตร์

การ์ดเริ่มอาชีพนักเขียนของเขาด้วยการเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ (เช่น Hot Sleep และ Capitol) (1 มีนาคม พ.ศ.2494) หลังจากนั้นมักเป็นนิยายแฟนตาซี (Songmaster)  เขาเป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางจากผลงานเรื่อง เกมพลิกโลก (Ender's Game)  ที่เป็นหนึ่งในนิยายวิทยาศาสตร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดนับตั้งแต่การพิมพ์ครั้งแรกเมื่อปี พ.ศ. 2528  ทั้ง เกมพลิกโลก และนิยายภาคต่อ วาทกะแด่ผู้ล่วงลับ (Speaker for the Dead) ได้รับทั้งรางวัลฮิวโกและรางวัลเนบิวลา ทำให้การ์ดเป็นนักเขียนคนเดียว (เท่าที่ทราบจนถึงปี พ.ศ. 2550) ที่ชนะรางวัลสูงสุดของนิยายวิทยาศาสตร์สองรางวัลพร้อมกันในปีติดกัน  การ์ดได้เขียนเรื่องราวต่อเนื่องกันเป็นลำดับ ด้วยเรื่อง Xenocide, Children of the Mind, Ender's Shadow, Shadow of the Hegemon, Shadow Puppets, และในปี พ.ศ. 2548 เรื่อง Shadow of the Giant  การ์ดได้ประกาศว่า เกมพลิกโลก จะได้รับการสร้างเป็นภาพยนตร์ (ดู เกมพลิกโลก (ภาพยนตร์)). 

เขาได้ฉีกตัวเองไปเขียนนิยายร่วมสมัยเช่น Lost Boys, Treasure Box และ Enchantment รวมถึงได้แสดงความสามารถรอบตัวโดยดัดแปลงภาพยนตร์เรื่อง The Abyss ของผู้กำกับชื่อดัง James Cameron ให้เป็นนวนิยาย แต่งประวัติศาสตร์ทางเลือกชุด The Tales of Alvin Maker (เรื่องราวเกี่ยวกับอเมริกาที่มีเวทมนตร์คาถาจริง) และ Pastwatch อีกทั้งร่วมเขียนหนังสือการ์ตูนแนวนิยายวิทยาศาสตร์

การเขียนของเขาเต็มไปด้วยการสร้างตัวละครอย่างละเอียด และประเด็นด้านศีลธรรม  ดังที่การ์ดได้กล่าวไว้ว่า "เราแคร์ในเรื่องประเด็นด้านศีลธรรม ความสูงส่งทางจริยธรรม  ความถูกต้อง ความสุข และความดี—ซึ่งเป็นประเด็นที่มีผลในโลกของความเป็นจริง แต่เป็นสิ่งที่สามารถกล่าวถึงได้ในระดับแก่นแท้ แค่ในนิยายเท่านั้น"
# คาร์บอน
คาร์บอน (อังกฤษ: Carbon) เป็นธาตุในตารางธาตุที่มีสัญลักษณ์ C และเลขอะตอม 6 เป็นธาตุอโลหะที่มีอยู่มาก มีวาเลนซ์ 4 และมีหลายอัญรูป:

 เพชร โครงสร้างยึดเหนี่ยว: 4 อิเล็กตรอนใน sp3–orbital แบบ 3 มิติ
 แกรไฟต์ (หนึ่งในสารที่อ่อนที่สุด) โครงสร้างยึดเหนี่ยว: 3 อิเล็กตรอนใน sp2–orbital 2 มิติ และ 1 อิเล็กตรอนใน p-orbital
 ฟูลเลอไรต์ (หรือ ฟูลเลอรีน) คือโมเลกุลขนาดนาโนเมตร ในรูปแบบที่เรียบง่าย คาร์บอน 60 อะตอมจะเรียงตัวคล้ายกับชั้นแกรไฟต์ 

Lamp black ประกอบด้วยพื้นที่ที่เป็นแกรไฟต์ขนาดเล็ก ๆ ซึ่งพื้นที่เหล่านี้จะกระจายสุ่ม จึงมีโครงสร้างไอโซโทรปิก

Glassy carbon มีโครงสร้างไอโซโทรปิกและมีความแข็งพอ ๆ กับกระจก ซึ่งต่างจากแกรไฟต์ที่ชั้นแกรไฟต์ไม่ได้เรียงซ้อนกันเหมือนกระดาษเรียบ ๆ แต่เรียงเหมือนกับกระดาษที่ขยำแล้ว

คาร์บอนไฟเบอร์มีลักษณะคล้ายกับ glassy carbon ภายใต้การผลิตแบบพิเศษ (การยืดไฟเบอร์อินทรีย์และการทำเป็นคาร์บอน) ทำให้สามารถจัดระนาบคาร์บอนในทิศทางของไฟเบอร์ได้ ในทิศตั้งฉากกับแกนไฟเบอร์ ไม่มีการตั้งระนาบของคาร์บอน ทำให้ไฟเบอร์ที่ได้มีความแข็งแรงมากกว่าเหล็กกล้า

คาร์บอนปรากฏในสิ่งมีชีวิตทุกชนิด และเป็นพื้นฐานของอินทรีย์เคมี นอกจากนี้ อโลหะนี้มีคุณสมบัติทางเคมีที่สามารถทำพันธะกับตัวเอง และธาตุอื่น ๆ เป็นจำนวนมาก เกิดได้เป็นสารประกอบเกือบ 10 ล้านกว่าชนิด เมื่อรวมกับออกซิเจน จะเกิดเป็นคาร์บอนไดออกไซด์ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อการเจริญเติบโตของพืช เมื่อรวมกับไฮโดรเจน จะเกิดเป็นสารประกอบต่าง ๆ ที่เรียกรวม ๆ ว่าไฮโดรคาร์บอน ซึ่งจำเป็นต่ออุตสาหกรรมในรูปแบบของเชื้อเพลิงฟอสซิล เมื่อรวมกับทั้งไฮโดรเจนและออกซิเจน สามารถจะเกิดเป็นสารประกอบได้หลายประเภท เช่น กรดไขมัน ซึ่งจำเป็นต่อชีวิต และเอสเทอร์ ซึ่งให้รสชาติแก่ผลไม้หลายชนิด ไอโซโทป คาร์บอน-14 ใช้ในการวัดอายุโดยใช้กัมมันตภาพรังสี
# ธุรกิจ
ธุรกิจ  เป็นองค์การที่เกี่ยวข้องกับสินค้า บริการ หรือทั้งสินค้าและบริการแก่ผู้บริโภค ธุรกิจนั้นโดดเด่นในระบบเศรษฐกิจแบบทุนนิยม ซึ่งธุรกิจส่วนมากมีเอกชนเป็นเจ้าของ และบริหารจัดการเพื่อให้ได้กำไร และเพิ่มความมั่งคั่งแก่เจ้าของธุรกิจ ธุรกิจยังอาจเป็นประเภทไม่แสวงหาผลกำไรหรือมีรัฐเป็นเจ้าของก็ได้ ธุรกิจที่มีหลายปัจเจกบุคคลเป็นเจ้าของอาจเรียกว่า บริษัท แม้คำว่า "บริษัท" จะมีความหมายที่เจาะจงกว่านั้น
คำว่า "ธุรกิจ" มีความหมายครอบคลุมเรื่องเกี่ยวกับการค้าอย่างน้อย 3 เรื่อง คือ
 ตัวองค์กรการค้า, อุตสาหกรรม หรือบริษัท หรือที่เรียกกันว่า "องค์กรธุรกิจ"
 กิจกรรมที่เกี่ยวกับการค้า, อาชีพ และอุตสาหกรรม เช่นในคำพูด "ธุรกิจเปลี่ยนแปลงไปเรื่อย ๆ ตามสภาพตลาด"
 ส่วนของกิจกรรมทางเศรษฐศาสตร์ เช่น "ธุรกิจเพลง" หรือ "ธุรกิจคอมพิวเตอร์" (ดู อุตสาหกรรม)
บทความนี้จะเน้นไปที่ความหมายอันแรก แต่ก็จะมีลิงก์ไปยังหัวข้ออื่น ๆ ที่เกี่ยวกับธุรกิจและการบริหารจัดการตามความหมายที่สองด้วยเช่นกัน

 ประเภทขององค์กรธุรกิจ 
มีวิธีการแยกแยะประเภทขององค์กรธุรกิจได้หลากหลายแบบ วิธีหนึ่งที่ใช้กันโดยทั่วไป คือ ดูจากกิจกรรมหลักที่สร้างรายได้ให้กับองค์กรธุรกิจนั้น ๆ ตัวอย่างเช่น
 ผู้ผลิต - ผลิตสินค้าจากวัตถุดิบหรือชิ้นส่วน เช่น ผลิตกระดาษ, เหล็กกล้า หรือการประกอบรถยนต์จากชิ้นส่วนต่าง ๆ
 ธุรกิจบริการ - ให้บริการแรงงาน, ความรู้ หรือสินค้าที่จับต้องไม่ได้ มีรายได้จากการคิดค่าแรงงานหรือค่าบริการ เช่น การทาสีบ้าน, ให้คำปรึกษา และร้านอาหาร
 ร้านค้าปลีกและผู้จัดจำหน่าย - เป็นพ่อค้าคนกลางที่รับสินค้าจากผู้ผลิตมาจัดจำหน่ายให้กับลูกค้าที่เป็นกลุ่มเป้าหมาย ไม่ว่าจะด้วยการจำหน่ายหน้าร้าน, คลังสินค้า หรือผ่านแค็ตตาล็อกก็ตาม
 ธุรกิจเกษตรกรรมและเหมืองแร่ - ผลิตวัตถุดิบต้นน้ำ เช่น พืชพรรณธรรมชาติ และแร่ต่าง ๆ
 สถาบันการเงิน - รวมถึงธนาคาร และบริษัทที่สร้างผลกำไรผ่านการลงทุน และการบริหารเงินทุน
 ธุรกิจสารสนเทศ - มีรายได้จากการขายสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา รวมถึง ผู้ผลิตภาพยนตร์, สำนักพิมพ์ และบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์
 สาธารณูปโภค - ให้บริการสาธารณูปโภคขั้นพื้นฐาน เช่น ประปา, ไฟฟ้า, กำจัดขยะ โดยมากจะเป็นหน่วยงานรัฐวิสาหกิจหรือสัมปทาน
 อสังหาริมทรัพย์ - สร้างรายได้จากการขาย, ให้เช่า, พัฒนา และบริหาร ที่ดิน, บ้าน และอาคารต่าง ๆ
 ธุรกิจขนส่ง - บริการนำส่งสินค้าจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง มีรายได้จากค่าขนส่ง
 ธุรกิจรถยนต์ - องค์กรธุรกิจที่ดำเนินการเกี่ยวกับรถยนต์ ไม่ว่าจะเป็นการนำเข้า การขาย การซ่อม และการบริการ ก่อตั้งขึ้นมาเพื่อมุ่งเน้นในการแสวงหาผลกำไร
 ธุรกิจที่ปรึกษาธุรกิจ - ให้บริการที่ปรึกษาธุรกิจ โดยมีรูปแบบการคิดค่าบริการเป็นแบบรายเดือนหรือคิดตามมูลค่างาน เช่น ที่ปรึกษาด้านการเงิน ที่ปรึกษาด้านการตลาด ที่ปรึกษาการวางแผนธุรกิจ

 ธุรกิจกับภาครัฐ 
กฎหมายส่วนใหญ่จะกำหนดรูปแบบขององค์กรธุรกิจที่สามารถก่อตั้งได้ ภายใต้กำกับของกฎหมายการค้าหรือกฎหมายพาณิชย์ รูปแบบองค์กรทั่ว ๆ ไป ได้แก่ กิจการเจ้าของคนเดียว, ห้างหุ้นส่วน, และบริษัท

 ธุรกิจกับการจัดการ 
การศึกษาเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการดำเนินธุรกิจ เรียกว่า การจัดการ ซึ่งแยกย่อยได้เป็นสาขาหลัก ๆ ได้แก่ การบัญชี, การเงิน, การตลาด, การวางแผนธุรกิจ, ทรัพยากรบุคคล, การจัดการเชิงกลยุทธ์, การผลิต, การบริการ และระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ