การ เรียน รู้ เป็น สาขา หนึ่ง ของ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ซึ่ง เกี่ยว ข้อง กับ การ ฝึก อัลกอริทึม ใน การ เรียน รู้ โดย ไม่ มี การ ติด ป้าย บอก ว่า การ เรียน รู้ เป็น สิ่ง ที่ มี ค่า แต่ ก็ มี ข้อ ท้าทาย หลาย อย่าง ที่ อาจ ส่ง ผล ต่อ ความ สามารถ ของ ตัว อย่าง เช่น การ เข้าใจ ข้อ ท้าทาย เหล่า นี้ และ การ ใช้ กล อุบาย ทาง วิศวกรรม อาจ ช่วย ให้ เรา มี ความ สัมพันธ์ ที่ ดี ขึ้น ได้

ปัญหา ทั่ว ไป ใน การ เรียน โดย ไม่ มี ใคร ควบคุม

การ ทํา อย่าง นี้ ทํา ให้ ยาก ที่ จะ ตัดสิน ว่า แบบ จําลอง นี้ จะ จับ โครง สร้าง ข้อมูล ที่ อยู่ เบื้อง หลัง ได้ ดี แค่ ไหน.

อีกประเด็นหนึ่ง คือ ความไวต่อการเลือกพารามิเตอร์และอัลกอริทึมในระดับสูง การเลือกกลุ่มที่พอดี เช่น จํานวนกลุ่มของอัลกอริทึมที่เรียงตัว อาจมีผลกระทบอย่างมาก ตัวเลือกที่ต่ําๆ อาจนําไปสู่การจัดกลุ่มหรือการสาธิตแบบกลุ่มย่อย

การ ทํา อย่าง นี้ อาจ ทํา ให้ เกิด ปัญหา เรื่อง การ สร้าง ภาพ และ การ ปรับ ปรุง ข้อมูล ให้ ดี ขึ้น ได้

วินัย ทาง วิศวกรรม เพื่อ เอา ชนะ ข้อ ท้าทาย

การ ปรับ ปรุง วิธี การ ประมวล ข้อมูล ให้ ดี ขึ้น เป็น วิธี สําคัญ.

เทคโนโลยี เช่น การ ทํา คะแนน แสง หรือ การ วิเคราะห์ กระจุก ดาว เป็น การ ให้ ความ หยั่ง เห็น เข้าใจ ใน ประสิทธิภาพ ของ ตัว อย่าง.

การ ปรับ ตั้ง และ การ เลือก แบบ อัตโนมัติ สามารถ ลด ปัญหา เรื่อง ความ ไว ได้.

เครื่องมือการมองภาพ เช่น T-SNE หรือ PCA ช่วยแปลข้อมูลที่มีมิติสูง และเข้าใจโครงสร้างที่เรียนโดยโมเดล อุปกรณ์นี้ช่วยระบุปัญหา เช่น การแยกกลุ่มที่มากเกินไปหรือการแยกกลุ่มที่ยากจน