query: ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เกิดเมื่อไหร่?

pos:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เกิดเมื่อวันที่ 21 มิถุนายน พ.ศ. 2510 เป็นบุตรของเลิศ และยินดี ชินวัตร (สกุลเดิม ระมิงค์วงศ์) สำเร็จการศึกษาระดับมัธยมต้นจากโรงเรียนเรยีนาเชลีวิทยาลัย มัธยมศึกษาตอนปลายจากโรงเรียนยุพราชวิทยาลัย เข้ารับพระราชทานปริญญารัฐศาสตรบัณฑิต จากมหาวิทยาลัยเชียงใหม่ (สิงห์ขาวรุ่น 21) เมื่อปี พ.ศ. 2531 และสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโท รัฐประศาสนศาสตรมหาบัณฑิต ที่มหาวิทยาลัยเคนทักกีสเตต สหรัฐอเมริกา เมื่อ พ.ศ. 2533

pos:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร (; เกิดวันที่ 21 มิถุนายน พ.ศ. 2510) เป็นนายกรัฐมนตรีไทยคนที่ 28, นายกรัฐมนตรีหญิงคนแรกของประเทศไทย, อดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงกลาโหม และอดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรสังกัดพรรคเพื่อไทย ด้วยวัย 44 ปี จัดว่าเป็นนายกรัฐมนตรีไทยซึ่งอายุน้อยที่สุดในรอบกว่า 60 ปี, กรรมการและเลขานุการมูลนิธิไทยคม และ เจ้าหน้าที่กองอาสารักษาดินแดนยศนายกองใหญ่

neg:
จุฤทธิ์ ลักษณวิศิษฎ์
จุฤทธิ์ ลักษณวิศิษฏ์ เกิดเมื่อวันที่ 16 เมษายน พ.ศ. 2515 เป็นบุตรของนายวีระ กับนางละเอียด ลักษณวิศิษฎ์ และเป็นน้องชายของนายจุรินทร์ ลักษณวิศิษฎ์ แกนนำพรรคประชาธิปัตย์ สำเร็จการศึกษาปริญญาตรี สาขาประวัติศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร

neg:
วิลลี่ แมคอินทอช
วิลลี่ แมคอินทอช หรือ เริงฤทธิ์ ปาตัน เกิดเมื่อวันที่ 4 เมษายน พ.ศ. 2513 ที่กรุงเทพฯ เป็นลูกครึ่ง ไทย-สก็อต และชาติจีน มีอาชีพนักแสดง นายแบบ, พิธีกร ปัจจุบันเป็นประธานบริษัท ลักษ์ 666 มีคุณพ่อชาวสก็อต ชื่อคุณวิลเลียม แมคอินทอชซึ่งเมื่อครั้งยังหนุ่มเป็นนักรบสมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 ประจำฝ่ายบิน เมื่อหมดสงคราม จึงไปสมัครเข้าสายการบินเอส.เอ.เอสของเดนมาร์ค การบินไทยเช่าเครื่องบินจากบริษัทนี้ และยังเป็นหุ้นส่วนกันด้วย ต่อมามิสเตอร์วิลเลี่ยม แมคอินทอชจึงถูกส่งตัวมาทำงานกับการบินไทย และได้เจอกับคุณแม่ของเขาคุณยุรภรณ์ มีน้องสาวเป็นนักแสดง พิธีกร คือ คัทลียา แมคอินทอช สมรสกับนางแบบชื่อดัง เยลหลี ริคอร์เดล มีผลงานชิ้นแรกคือ ธัญญา แม่มดยอดยุ่ง (คู่กับ หมิว ลลิตา)

neg:
อภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ
อภิสิทธิ์เกิดที่ประเทศอังกฤษ เข้าวิทยาลัยอีตัน และสำเร็จการศึกษาปริญญาตรีและปริญญาโทจากมหาวิทยาลัยออกซฟอร์ด เขาได้รับเลือกเป็นสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรกรุงเทพมหานคร ใน พ.ศ. 2535 ขณะอายุได้ 27 ปี และได้ดำรงตำแหน่งหัวหน้าพรรคประชาธิปัตย์หลังพรรคแพ้การเลือกตั้งเป็นการทั่วไป พ.ศ. 2548 อภิสิทธิ์ได้รับโปรดเกล้าฯ แต่งตั้งเป็นนายกรัฐมนตรีเมื่อวันที่ 17 ธันวาคม พ.ศ. 2551 ในวัย 44 ปี หลังศาลรัฐธรรมนูญยุบพรรคพลังประชาชนและพรรคร่วมรัฐบาล ซึ่งเป็นผลให้นายกรัฐมนตรีสมชาย วงศ์สวัสดิ์ พ้นจากตำแหน่ง เขาเป็นนายกรัฐมนตรีอายุน้อยที่สุดในรอบกว่า 60 ปี

neg:
เยาวลักษณ์ ชินวัตร
เยาวลักษณ์ ชินวัตร เกิดวันที่ 9 สิงหาคม พ.ศ. 2488 เป็นบุตรคนโตของนายเลิศ ชินวัตร กับนางยินดี ชินวัตร มีน้อง 9 คน ได้แก่ ดร.ทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี (สมรสกับคุณหญิงพจมาน ณ ป้อมเพชร), นางเยาวเรศ ชินวัตร (สมรสกับนายวีระชัย วงศ์นภาจันทร์), นางปิยนุช (สมรสกับนายสง่า ลิ้มพัฒนาชาติ), นายอุดร ชินวัตร, นางเยาวภา วงศ์สวัสดิ์ (สมรสกับนายสมชาย วงศ์สวัสดิ์), นายพายัพ ชินวัตร (สมรสกับนางพอฤทัย จันทรพันธ์), นางมณฑาทิพย์ (สมรสกับนายแพทย์สมชัย โกวิทเจริญกุล), นางทัศนีย์ ชินวัตร และ นางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี (สมรสกับนายอนุสรณ์ อมรฉัตร)

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ยิ่งลักษณ์จัดตั้งรัฐบาลผสมอย่างรวดเร็ว กับพรรคชาติไทยพัฒนา (19 ที่นั่ง) พรรคชาติพัฒนาเพื่อแผ่นดิน (7 ที่นั่ง) พรรคพลังชล (7 ที่นั่ง) พรรคมหาชน (1 ที่นั่ง) และพรรคประชาธิปไตยใหม่ (1 ที่นั่ง) รวมแล้วมี 300 ที่นั่ง รักษาการรัฐมนตรีว่าการกระทรวงกลาโหม พล.อ. ประวิตร วงษ์สุวรรณกล่าวว่า เขายอมรับผลการเลือกตั้ง และหลังจากที่พูดคุยกับผู้บัญชาการเหล่าทัพแล้ว จะไม่เข้ามาแทรกแซงการเมือง ด้านผู้บัญชาการทหารบก พล.อ. ประยุทธ์ จันทร์โอชา ซึ่งโดยปกติแล้วจะให้สัมภาษณ์วิจารณ์พรรคเพื่อไทย ปฏิเสธจะให้สัมภาษณ์ใด ๆ

neg:
นคร มาฉิม
นคร มาฉิมกลับมาปรากฏเป็นข่าวอีกครั้งเมื่อนครโพสต์ข้อความลงในเฟซบุ๊กส่วนตัวขอโทษ ดร.ทักษิณ ชินวัตร และ ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เมื่อวันที่ 26 กรกฎาคม พ.ศ. 2561 ซึ่งตรงกับวันเกิดของ ทักษิณ โดยได้กล่าวยอมรับว่าเป็นส่วนในการล้มล้างรัฐบาลของอดีตนายกรัฐมนตรีทั้งสอง และกล่าวถึงกลุ่มสมคบคิดเพื่อล้มล้างรัฐบาลจากการเลือกตั้ง ซึ่งทำให้มีความพยายามจากพรรคประชาธิปัตย์ในการออกมาตอบโต้และกล่าวหาว่านครเอาความเท็จมานำเสนอ

neg:
สุทธิลักษณ์ อำพันวงศ์
ศาสตราจารย์กิตติคุณ สุทธิลักษณ์ อำพันวงศ์ เกิดที่จังหวัดสระบุรี เมื่อวันที่ 22 มกราคม พ.ศ. 2466 เป็นบุตรีคนที่สองของรองอำมาตย์เอกหลวงประสานสินธุ์และนางพิสมัย อำพันวงษ์ มีพี่น้อง 4 คน พี่สาวคนโต คือ นางสาวพิสสม เป็นอาจารย์โรงเรียนเตรียมอุดมศึกษา (ถึงแก่กรรม) น้องชาย 2 คน คือ นายพิเศษ อำพันวงษ์ เป็นสถาปนิก และนายแพทย์สุรพงษ์ อำพันวงษ์ รองประธานเจ้าหน้าที่บริหารกลุ่มการแพทย์และธุรกิจต่างประเทศ เครือโรงพยาบาลพญาไท
ศาสตราจารย์กิตติคุณ สุทธิลักษณ์ อำพันวงศ์ ถึงแก่กรรมหลังจากได้รับรางวัลนราธิปไม่นาน คือใน พ.ศ. 2547 ขณะมีอายุได้ 80 ปี ได้รับพระราชทานเพลิงศพที่เมรุวัดเสมียนนารี เมื่อวันที่ 9 พฤศจิกายน พ.ศ. 2547

neg:
วิบูลย์ สงวนพงศ์
ระหว่างวันที่ 21 มกราคม 2557 ถึง 18 มีนาคม 2557 เขาเป็นกรรมการในศูนย์รักษาความสงบ ตามคำสั่งคำสั่งที่ พิเศษ 1/2557 เรื่องจัดตั้งศูนย์รักษาความสงบ โดย ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
วิบูลย์ สงวนพงศ์ เกิดเมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน พ.ศ. 2497 ที่จังหวัดพระนครศรีอยุธยา สำเร็จการศึกษาชั้นมัธยมศึกษา จากโรงเรียนอยุธยาวิทยาลัย ระดับปริญญาตรีจากคณะรัฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และระดับปริญญาโทจากสถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์สมรสกับ นางอัจฉรา สงวนพงศ์ นายด่านศุลกากรท่าอากาศยานเชียงใหม่

neg:
อรุณลักษณ์ กิจเลิศไพโรจน์
อรุณลักษณ์ กิจเลิศไพโรจน์ เกิดเมื่อวันที่ 9 พฤศจิกายน พ.ศ. 2495 เป็นบุตรของนายเปงเชียง และนายใช้ควง แซ่ปึง มีพี่น้อง 5 คน สมรสกับนายสงคราม กิจเลิศไพโรจน์ อดีตรัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงพาณิชย์ในรัฐบาลนายสมชาย วงศ์สวัสดิ์ มีบุตร 2 คน

neg:
วินัย ทองสอง
เกิดเมื่อวันที่ 21 เมษายน พ.ศ. 2500 ที่จังหวัดฉะเชิงเทรา จบการศึกษาจากโรงเรียนนายร้อยตำรวจรุ่นที่ 32 (นรต.32) เริ่มรับราชการด้วยการเป็นนายเวรผู้บังคับการตำรวจภูธร 12 จังหวัดยะลา จนกระทั่งดำรงตำแหน่งผู้บังคับการกองปราบปราม ในปี พ.ศ. 2547 ด้วยยศ พลตำรวจตรี (พล.ต.ต.) ในยุครัฐบาลที่มีพันตำรวจโท ทักษิณ ชินวัตร เป็นนายกรัฐมนตรี

neg:
ลักษณ์ เรขานิเทศ
หมอลักษณ์ มีชื่อจริงว่า "ไพฑูรย์ อ่อนบัว" เกิดเมื่อวันที่ 1 กันยายน พ.ศ. 2514 ที่จังหวัดปราจีนบุรี จบประถมศึกษาปีที่ 6 จากโรงเรียนวัดหัวกรด อำเภอเมือง ปราจีนบุร🏡🐭🔝🏡🏡🏡🔝🐭🐭 เชื้อสายจีน ย้ายภูมิลำเนามาอยู่กรุงเทพฯ ในปี พ.ศ. 2528 เพื่อศึกษามัธยมต้นที่ มัธยมต้น ที่โรงเรียนวรนาถวัฒนา ในเครือสตรีวรนาถ ของคุณหญิงเชิญ พิศัลยบุตร ต่อมัธยมศึกษาปีที่ 4 ที่โรงเรียนมัธยมวัดมกุฏกษัตริย์ แต่มาจบมัธยมศึกษาปีที่ 6 ที่โรงเรียนดอนเมืองทหารอากาศบำรุง และศึกษาระดับอุดมศึกษาที่มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี คณะเศรษฐศาสตร์ สาขา เศรษฐศาสตร์ธุรกิจ และศึกษาต่อในระดับปริญญาโท คณะพุทธศาสตร์ มหาจุฬาลงกรณ์ราชวิทยาลัย

neg:
อภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ
อภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ มีชื่อเล่นว่า "มาร์ค" เกิดเมื่อวันที่ 3 สิงหาคม พ.ศ. 2507 ที่เมืองนิวคาสเซิล ประเทศอังกฤษ เขามีเชื้อสายจีนฮั่น จากฮกเกี้ยน บิดาชื่อ ศาสตราจารย์ นายแพทย์อรรถสิทธิ์ เวชชาชีวะ มารดาชื่อ ศาสตราจารย์ แพทย์หญิงสดใส เวชชาชีวะ

neg:
ยิ่งพันธ์ มนะสิการ
นายยิ่งพันธ์ มนะสิการ เกิดเมื่อวันที่ 23 พฤศจิกายน พ.ศ. 2480 ที่จังหวัดพิษณุโลก เป็นบุตรของบุญชง กับแสง มนะสิการ สำเร็จการศึกษาจากคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

neg:
คณะรัฐมนตรีไทย คณะที่ 60
ในวันที่ 9 สิงหาคม พ.ศ. 2554 พระบาทสมเด็จพระปรมินทรมหาภูมิพลอดุลยเดช มีพระบรมราชโองการโปรดเกล้าฯ แต่งตั้งคณะรัฐมนตรีใหม่ โดยให้ประกาศว่า ตามที่ได้ทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ แต่งตั้งนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เป็นนายกรัฐมนตรี ตามประกาศลงวันที่ 5 สิงหาคม พุทธศักราช 2554 แล้วนั้น บัดนี้ นางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร นายกรัฐมนตรี ได้เลือกสรรผู้ที่สมควรดำรงตำแหน่งรัฐมนตรีเพื่อบริหารราชการแผ่นดินสืบไปแล้ว อาศัยอำนาจตามความในมาตรา 171 ของรัฐธรรมนูญแห่งราชอาณาจักรไทย จึงทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ แต่งตั้งรัฐมนตรี (ตามรายนามข้างล่าง) ประกาศ ณ วันที่ 9 สิงหาคม พุทธศักราช 2554 เป็นปีที่ 66 ในรัชกาลปัจจุบัน โดยมี นางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร นายกรัฐมนตรี เป็นผู้รับสนองพระบรมราชโองการ

neg:
อภิรักษ์ โกษะโยธิน
นายอภิรักษ์ โกษะโยธิน เกิดวันที่ 30 มีนาคม พ.ศ. 2504 ที่ อำเภอปากเกร็ด จังหวัดนนทบุรี จึงทำให้เป็นผู้ว่าราชการกรุงเทพมหานครคนแรกในประวัติศาสตร์ที่เกิดในยุคกึ่งพุทธกาล (พ.ศ. 2500) นายอภิรักษ์มีชื่อเล่นว่า "ต้อม" เป็นบุตรคนโตของ นายบุญลักษณ์ โกษะโยธิน และ นางอมรา โกษะโยธิน (สกุลเดิม จามรมาน) มีน้องสาว 1 คนคือ อภิสรา โกษะโยธิน (ทำงานที่ ธนาคารนครหลวงไทย)นายอภิรักษ์ สมรสกับ นางปฏิมา โกษะโยธิน (สกุลเดิม พงศ์พฤกษทล) มีบุตรชายด้วยกัน 1 คน คือ อนรรฆ โกษะโยธิน (พี)

neg:
ยุทธศักดิ์ ศศิประภา
พลเอกยุทธศักดิ์ ศศิประภา เข้าสู่งานการเมืองโดยการร่วมงานกับพรรคไทยรักไทย และได้รับเลือกตั้งเป็นสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร แบบบัญชีรายชื่อ พรรคไทยรักไทย จนกระทั่งในปี พ.ศ. 2544 จึงได้รับตำแหน่งรัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงกลาโหม ในรัฐบาลของพันตำรวจโททักษิณ ชินวัตร ต่อมาในปี พ.ศ. 2554 ได้รับเลือกตั้ง ส.ส.ในระบบบัญชีรายชื่อสังกัดพรรคเพื่อไทย ลำดับที่ 23 และได้โปรดเกล้าฯ แต่งตั้งเป็นรัฐมนตรีว่าการกระทรวงกลาโหม ในรัฐบาลของนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร และได้ลาออกจากการเป็น ส.ส. เพื่อเปิดทางให้ผู้สมัครในลำดับถัดได้เลื่อนขึ้นมาดำรงตำแหน่งแทน ต่อมาในเดือนมกราคม พ.ศ. 2555 ได้รับตำแหน่งรองนายกรัฐมนตรี และจากการสำรวจความพึงพอใจของประชาชน โดยสำนักเอแบคโพล เมื่อเดือนพฤษภาคม พ.ศ. 2555 พลเอกยุทธศักดิ์เป็นรัฐมนตรีที่ประชาชนพึงพอใจ เป็นลำดับที่ 4 แต่ในเดือนตุลาคมของปี พ.ศ. 2555 ถูกปรับออกจากตำแหน่งรัฐมนตรี และได้กลับเข้ามารับตำแหน่งรัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงกลาโหม ในเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2556 ซึ่งมีนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร นายกรัฐมนตรี ดำรงตำแหน่งเป็น รัฐมนตรีว่าการกระทรวงกลาโหม

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ปลายปี พ.ศ. 2553 ยงยุทธ วิชัยดิษฐแสดงเจตจำนงว่าจะลาออกจากตำแหน่งหัวหน้าพรรค ท่ามกลางภาวะคาดการณ์ว่า จะมีการเลือกตั้งอย่างกะทันหันในช่วงต้นปี พ.ศ. 2554 ยิ่งเพิ่มการโต้เถียงภายในพรรค เกี่ยวกับผู้ที่จะดำรงตำแหน่งหัวหน้าพรรค ตัวเต็งคือยิ่งลักษณ์กับมิ่งขวัญ แสงสุวรรณ ผู้นำการอภิปรายไม่ไว้วางใจต่อรัฐบาลผสม ซึ่งนำโดยพรรคประชาธิปัตย์ แต่ไม่ประสบความสำเร็จ จนถึงวันที่ 28 มกราคม พ.ศ. 2554 ยิ่งลักษณ์ยังคงไม่ยอมรับตำแหน่งหัวหน้าพรรค โดยย้ำว่าเธอต้องการมุ่งความสนใจไปยังการทำธุรกิจ อย่างไรก็ตามเธอได้รับการหนุนหลังจากนักการเมืองอาวุโส (คาดว่าเป็น ร.ต.อ. เฉลิม อยู่บำรุง)

neg:
สุริยะ จึงรุ่งเรืองกิจ
สุริยะ จึงรุ่งเรืองกิจ (10 ธันวาคม พ.ศ. 2497- ) อดีตรองนายกรัฐมนตรี รัฐมนตรีว่าการกระทรวงอุตสาหกรรม ในสมัยรัฐบาลของทักษิณ ชินวัตรและเลขาธิการพรรคไทยรักไทย

neg:
พระบาทสมเด็จพระนั่งเกล้าเจ้าอยู่หัว
พระบาทสมเด็จพระนั่งเกล้าเจ้าอยู่หัวเป็นพระราชโอรสในพระบาทสมเด็จพระพุทธเลิศหล้านภาลัยประสูติแต่สมเด็จพระศรีสุลาไลย เสด็จพระราชสมภพเมื่อวันจันทร์ที่ 31 มีนาคม พ.ศ. 2330 ณ พระราชวังเดิม ตรงกับรัชสมัยพระบาทสมเด็จพระพุทธยอดฟ้าจุฬาโลกมหาราช ในขณะที่พระองค์ประสูตินั้นพระบาทสมเด็จพระพุทธเลิศหล้านภาลัยดำรงพระอิสริยยศที่สมเด็จพระเจ้าลูกเธอ เจ้าฟ้ากรมหลวงอิศรสุนทร พระองค์จึงมีสกุลยศชั้นหม่อมเจ้าพระนามว่า "หม่อมเจ้าชายทับ" จนกระทั่ง สมเด็จพระบรมชนกนาถได้รับอุปราชาภิเษกขึ้นเป็นกรมพระราชวังบวรสถานมงคล ในปี พ.ศ. 2349 พระองค์จึงมีพระอิสริยยศเป็น "พระเจ้าหลานเธอ พระองค์เจ้าชายทับ"

neg:
อนุตตมา อมรวิวัฒน์
อนุตตมา อมรวิวัฒน์ (ชื่อเล่น จิ๊บ) อดีตรองเลขาธิการพรรคเพื่อไทย อดีตรักษาการรองโฆษกพรรคเพื่อไทย อดีตรองโฆษกประจำสำนักนายกรัฐมนตรี ในรัฐบาลของนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตอาจารย์มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ อดีตผู้สมัครสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร กรุงเทพมหานคร เขต 7 และเป็นบุตรสาวของพลตำรวจเอก สมบัติ อมรวิวัฒน์ (น้องชายของนายสมพงษ์ อมรวิวัฒน์)

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
หลังจากสกุลชินวัตรและดามาพงศ์ ขายหุ้นกลุ่มบริษัทชินคอร์ป ให้แก่เทมาเส็ก โฮลดิ้งส์ ของรัฐบาลสิงคโปร์ ยิ่งลักษณ์ก็ลาออกจากตำแหน่งในเอไอเอส โดยก่อนหน้านั้น เธอขายหุ้นที่มีอยู่ทั้งหมด ตั้งแต่ปลายปี พ.ศ. 2548 เพื่อไปบริหารธุรกิจอสังหาริมทรัพย์คือ บริษัทเอสซี แอสเสท คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) ซึ่งเป็นธุรกิจของครอบครัวชินวัตรโดยตรง ด้วยการเข้ารับตำแหน่งประธานกรรมการบริหาร ดูแลพอร์ตการลงทุนพัฒนาที่ดินทั้งหมดแทนบุษบา ดามาพงศ์ เมื่อวันที่ 1 มีนาคม พ.ศ. 2549 และยังเคยดำรงตำแหน่งกรรมการบริหารสโมสรฟุตบอลแมนเชสเตอร์ซิตี เมื่อปี พ.ศ. 2550 ในยุคที่ทักษิณเป็นประธานสโมสรฯ นอกจากนี้ ยังเป็นอดีตที่ปรึกษาประจำคณะกรรมาธิการต่างประเทศ ของวุฒิสภา ปัจจุบัน ยิ่งลักษณ์ดำรงตำแหน่ง กรรมการและเลขานุการมูลนิธิไทยคม เพื่อการศึกษาของเยาวชนและสาธารณกุศลต่าง ๆ ที่ทักษิณเป็นผู้ก่อตั้ง

neg:
ชยาภา วงศ์สวัสดิ์
ชยาภาเกิดเมื่อวันที่ 10 พฤศจิกายน พ.ศ. 2526 เป็นธิดาคนสุดท้อง ของสมชาย (บิดา) นายกรัฐมนตรีไทย คนที่ 26 กับเยาวภา (มารดา; นามสกุลเดิม: ชินวัตร) จึงเป็นหลานสาวของ ดร. ทักษิณ ชินวัตร นายกรัฐมนตรีไทย คนที่ 23 ด้วย ชยาภามีพี่ชาย 1 คนคือ ยศชนัน (เชน) และพี่สาว 1 คนคือ ชินณิชา (เชียร์)

neg:
อภิวัฒน์ เงินหมื่น
อภิวัฒน์ เงินหมื่น เกิดเมื่อวันที่ 28 เมษายน  พ.ศ. 2519 เป็นบุตรของนายสุทัศน์ เงินหมื่น แกนนำพรรคประชาธิปัตย์ สำเร็จการศึกษาชั้นมัธยมศึกษา จากโรงเรียนสวนกุหลาบวิทยาลัย กรุงเทพมหานคร ระดับปริญญาตรี สาขาระบบเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ จาก Marymouth University ประเทศสหรัฐอเมริกา และปริญญาโท สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ จากมหาวิทยาลัยวอชิงตัน ประเทศสหรัฐอเมริกา

neg:
พินทองทา คุณากรวงศ์
พินทองทา คุณากรวงศ์ (ชื่อเมื่อเกิด พิณทองทา ชินวัตร, ชื่อเล่น: เอม) เกิดวันที่ 17 เมษายน พ.ศ. 2527 เป็นธิดาคนรองของ ดร.ทักษิณ ชินวัตร และคุณหญิงพจมาน ดามาพงศ์ จบการศึกษาชั้นมัธยมศึกษาตอนต้นจากโรงเรียนเซนต์โยเซฟคอนเวนต์ และมัธยมศึกษาตอนปลายจากโรงเรียนมาแตร์เดอีวิทยาลัย ระดับอุดมศึกษา ศิลปศาสตรบัณฑิต (รัฐศาสตร์ บริหารรัฐกิจ) คณะสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ และสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโท บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต จาก CASS Business School, City University ประเทศอังกฤษ

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
วันที่ 23 มกราคม 2558 สภานิติบัญญัติแห่งชาติลงมติถอดถอนยิ่งลักษณ์ออกจากตำแหน่งฐานละเลยต่อหน้าที่ต่อโครงการรับจำนำข้าว เป็นผลให้เธอถูกห้ามเล่นการเมืองห้าปี นอกจากนี้ ยังถูกแจ้งข้อกล่าวหาทางอาญาต่อโครงการ ซึ่งอาจส่งผลให้ได้รับโทษจำคุกอีกหากพบว่ามีความผิด หลังมีมติดังกล่าว ยิ่งลักษณ์ถูกห้ามแถลงข่าว

neg:
ปลอดประสพ สุรัสวดี
ดร.ปลอดประสพ สุรัสวดี (เกิด: 3 มีนาคม พ.ศ. 2488) อดีตรองนายกรัฐมนตรี และอดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี อดีตที่ปรึกษาศูนย์รักษาความสงบ ในรัฐบาลของ ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร และรองหัวหน้าพรรคเพื่อไทย อดีตอธิบดีกรมประมง อดีตอธิบดีกรมป่าไม้ อดีตอธิบดีกรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง อดีตปลัดกระทรวงกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม อดีตผู้อำนวยการเชียงใหม่ไนท์ซาฟารี และศูนย์เตือนภัยพิบัติแห่งชาติ

neg:
กองทัพไทย
กองทัพไทยรัฐประหารรัฐบาลรักษาการพันตำรวจโท ทักษิณ ชินวัตร เมื่อวันที่ 19 กันยายน พ.ศ. 2549 นอกจากนี้ ยังมีข้อสงสัยว่า ผู้บัญชาการกองทัพไทย อยู่เบื้องหลังการจัดตั้งรัฐบาลอภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ เมื่อวันที่ 15 ธันวาคม พ.ศ. 2551 และปรากฏเป็นข่าวว่า รัฐบาลและกองทัพไทยร่วมกันออกคำสั่งให้ทหารใช้อาวุธสงครามเข้าสลายการชุมนุมทางการเมืองของแนวร่วมประชาธิปไตยต่อต้านเผด็จการแห่งชาติสามครั้ง คือ เมื่อวันที่ 13-14 เมษายน พ.ศ. 2552, 10 เมษายน และ 13-19 พฤษภาคม พ.ศ. 2553 เป็นผลให้มีผู้ชุมนุมและประชาชน ทั้งชาวไทยและต่างประเทศ เสียชีวิตเกือบ 100 คน บาดเจ็บกว่า 2,000 คน และยังมีผู้สูญหายอีกไม่ต่ำกว่า 50 คน โดยมีเจ้าหน้าที่และทหารได้รับบาดเจ็บและเสียชีวิตจากเหตุการณ์การชุมนุมด้วยเช่นกัน เมื่อวันที่ 22 พฤษภาคม 2557 ผู้บัญชาการเหล่าทัพประกาศรัฐประหารรัฐบาลรักษาการยิ่งลักษณ์ ชินวัตร

neg:
บัณฑูร สุภัควณิช
บัณฑูร สุภัควณิช (13 เมษายน พ.ศ. 2492 -) อดีตเลขาธิการนายกรัฐมนตรี ในรัฐบาลของนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร พรรคเพื่อไทย และอดีตผู้อำนวยการสำนักงบประมาณ

neg:
พีรพันธุ์ พาลุสุข
พีรพันธุ์ พาลุสุข (10 มิถุนายน พ.ศ. 2489 - 30 เมษายน พ.ศ. 2557) อดีตที่ปรึกษาศูนย์รักษาความสงบ ในรัฐบาล ยิ่งลักษณ์ ชินวัตรอดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดยโสธร เขต 3 ได้รับการเลือกตั้งเป็นสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรครั้งแรกในปี พ.ศ. 2528 ในสังกัดพรรคประชาธิปัตย์ แล้วได้ย้ายมาสังกัดพรรคเพื่อไทย เมื่อตอนการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรไทยเป็นการทั่วไป พ.ศ. 2554

neg:
พระเจ้าบรมวงศ์เธอ พระองค์เจ้าทักษิณชา นราธิราชบุตรี
พระเจ้าบรมวงศ์เธอ พระองค์เจ้าทักษิณชา นราธิราชบุตรี ประสูติเมื่อวันเสาร์ที่ 18 กันยายน พ.ศ. 2395 เป็นพระราชธิดาลำดับที่หกในพระบาทสมเด็จพระจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว ประสูติแต่เจ้าจอมมารดาจันทร์ (สกุลเดิม สุขสถิต) ธิดาของพระยาพิพิธสุนทรการ (สุข สุขสถิต) เจ้าเมืองตราด พระองค์มีพระขนิษฐาและพระอนุชาร่วมเจ้าจอมมารดา คือ พระองค์เจ้ามัณยาภาธร, พระองค์เจ้าศุขสวัสดี และพระองค์เจ้าเกษมศรีศุภโยค

neg:
พงษ์ศักดิ์ รักตพงศ์ไพศาล
พงษ์ศักดิ์ รักตพงศ์ไพศาล (เกิด: 16 กันยายน พ.ศ. 2493 - ) อดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงพลังงานในรัฐบาลนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร และอดีตรัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงพาณิชย์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงอุตสาหกรรม และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงคมนาคมในรัฐบาลทักษิณ ชินวัตร

neg:
จารุพงศ์ เรืองสุวรรณ
จารุพงศ์ เรืองสุวรรณ (15 สิงหาคม พ.ศ. 2489 —) เป็นอดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงมหาดไทย อดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงคมนาคม ในรัฐบาลนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เป็นอดีตหัวหน้าพรรคเพื่อไทย อดีตเลขาธิการพรรคเพื่อไทย อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร พรรคเพื่อไทย และอดีตที่ปรึกษาศูนย์รักษาความสงบ ในรัฐบาล ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เคยรับราชการในตำแหน่งปลัดกระทรวงยุติธรรม ปลัดกระทรวงแรงงาน และนายอำเภอหลายอำเภอ ปัจจุบันเป็นเลขาธิการองค์กรเสรีไทยเพื่อสิทธิมนุษยชนและประชาธิปไตย

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
เมื่อพรรคพลังประชาชนถูกยุบ ในราวปลายปี พ.ศ. 2551 และหลังจากนั้นก็มี ส.ส.กับสมาชิกพรรคจำนวนมาก ย้ายเข้าสังกัดพรรคเพื่อไทย ยิ่งลักษณ์ก็เป็นทางเลือกแรกของทักษิณ ที่จะให้เป็นหัวหน้าพรรคเพื่อไทย อย่างไรก็ตาม ยิ่งลักษณ์ปฏิเสธโดยกล่าวว่า ตนไม่เคยต้องการจะเป็นนายกรัฐมนตรี และเพียงแต่สนใจจะทำธุรกิจของตนเท่านั้น โดยเธอจะเข้าร่วมกิจกรรมทางการเมืองเป็นบางครั้ง เฉพาะเมื่อทางพรรคส่งจดหมายเชิญเท่านั้น ยงยุทธ วิชัยดิษฐจึงได้เป็นหัวหน้าพรรคเพื่อไทยแทน และในสมัยที่ดำรงตำแหน่งนายกรัฐมนตรี อัยการสูงสุดได้มีคำสั่งฟ้องนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร พร้อมกับพวกอีก 28 คน ในคดีโครงการรับจำนำข้าว โดยมีข้อกล่าวหาว่าปล่อยปะละเลยให้มีการทุจริตโดยไม่ยับยั้ง ซึ่งศาลได้นัดพิจารณาคดีในวันที่ 25 สิงหาคม 2560 เวลา 9.00 น. ซึ่งนางสาวยิ่งลักษณ์ ไม่ได่เดินทางไปฟังคำพิพากษาจนกระทั่งนำไปสู่การออกหมายจับ กลายเป็นผู้ต้องหาตามหมายจับศาลฎีกา แผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง

neg:
ชินณิชา วงศ์สวัสดิ์
ชินณิชา วงศ์สวัสดิ์ มีชื่อเล่นว่า "เชียร์" เกิดเมื่อวันที่ เป็นบุตรสาวของนายสมชาย วงศ์สวัสดิ์ นายกรัฐมนตรี คนที่ 26 ของประเทศไทย กับนางเยาวภา วงศ์สวัสดิ์ มีพี่น้องทั้งหมด 3 คน และยังเป็นหลานสาวของ ดร.ทักษิณ ชินวัตร อีกด้วย

neg:
พระเจ้าวรวงศ์เธอ กรมหลวงชินวรสิริวัฒน์ สมเด็จพระสังฆราชเจ้า
พระเจ้าวรวงศ์เธอ กรมหลวงชินวรสิริวัฒน์ สมเด็จพระสังฆราชเจ้า มีพระนามเดิมว่าหม่อมเจ้าภุชงค์ เป็นพระโอรสพระองค์ใหญ่ในพระเจ้าบรมวงศ์เธอ กรมขุนเจริญผลพูลสวัสดิ์ กับหม่อมปุ่น ประสูติเมื่อวันศุกร์ที่ 16 ธันวาคม พ.ศ. 2402 แรม 7 ค่ำ เดือนอ้าย ที่วังหน้าวัดราชบพิธฯ มุมถนนราชบพิธกับถนนเฟื่องนคร ตรงกับรัชสมัยพระบาทสมเด็จพระจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว

neg:
ชัชชาติ สิทธิพันธุ์
รองศาสตราจารย์ ดร.ชัชชาติ สิทธิพันธุ์ (ชื่อเล่น: ทริป; เกิด: 24 พฤษภาคม พ.ศ. 2509) ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร และกรรมการผู้จัดการ บริษัท ควอลิตีเฮาส์ จำกัด (มหาชน) สมาชิกพรรคเพื่อไทย อดีตรัฐมนตรีว่าการ และรัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงคมนาคมในรัฐบาลนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตผู้ช่วยอธิการบดีจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และอาจารย์ประจำภาควิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย กรรมการ บริษัท โฮม โปรดักส์ เซ็นเตอร์ จำกัด (มหาชน)

neg:
คณะรัฐมนตรีไทย คณะที่ 60
เมื่อวันที่ 10 สิงหาคม 2554 เวลาประมาณ 17:27 นาฬิกา พระบาทสมเด็จพระปรมินทรมหาภูมิพลอดุลยเดชเสด็จออก ณ ห้องประชุมสมเด็จพระเจ้าพี่นางเธอ เจ้าฟ้ากัลยาณิวัฒนา กรมหลวงนราธิวาสราชนครินทร์ ชั้น 14 อาคารเฉลิมพระเกียรติ โรงพยาบาลศิริราช พระราชทานพระบรมราชวโรกาสให้ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร นายกรัฐมนตรี นำคณะรัฐมนตรี ซึ่งทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ แต่งตั้ง รวม 36 คน เฝ้าทูลละอองธุลีพระบาทถวายสัตย์ปฏิญาณก่อนเข้ารับหน้าที่ ในการนี้ พระราชทานพระบรมราโชวาทว่า
นางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร นายกรัฐมนตรี พร้อมด้วยคณะรัฐมนตรี ได้แถลงนโยบายต่อรัฐสภา เมื่อวันที่ 23-25 สิงหาคม พ.ศ. 2554 ซึ่งประกอบด้วยนโยบายเร่งด่วน และนโยบายด้านต่าง ๆ คือเนื่องจากท่าอากาศยานสุวรรณภูมิมีความแออัด จำนวนผู้โดยสารมากเกินขีดจำกัดของสนามบิน ดังนั้นในเดือนมีนาคม พ.ศ. 2555 รัฐบาลจึงได้มีคำสั่งให้สายการบินต้นทุนต่ำทั้งหมด ย้ายฐานการบินไปที่ท่าอากาศยานดอนเมืองดังเดิมภายในเดือนตุลาคม พ.ศ. 2552 และได้ยกระดับท่าอากาศยานดอนเมือง เป็นท่าอากาศยานระดับนานาชาติ นอกจากนี้ยังเห็นชอบให้ปรับปรุงท่าอากาศยานนานาชาติดอนเมืองให้มีความทันสมัย และขยายขีดความสามารถรับผู้โดยสารได้เป็น 30 ล้านคนต่อปี จากเดิม 18.5 ล้านคนต่อปี

neg:
นพดล ปัทมะ
นพดล ปัทมะ (เกิด 23 เมษายน พ.ศ. 2504 ที่อำเภอสีดา จังหวัดนครราชสีมา) ทนายความประจำตระกูลชินวัตร เป็นผู้แทนทางกฎหมายในประเทศไทยของ พ.ต.ท.ดร.ทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี ปัจจุบันยุติบทบาทอาชึพทนายความของสำนักกฎหมายสากล ออกซ์ตัน ที่ตนเป็นเจ้าของเอาไว้เพราะได้เข้ามารับตำแหน่งเป็น รัฐมนตรีว่าการกระทรวงการต่างประเทศและงานในพรรคพลังประชาชนตำแหน่งรองเลขาธิการพรรค แต่ได้ลาออกจากตำแหน่งรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการต่างประเทศเมื่อวันที่ 10 กรกฎาคม พ.ศ. 2551 เพื่อแสดงความรับผิดชอบทางการเมืองจากการที่ศาลรัฐธรรมนูญตัดสินว่าคำแถลงการณ์ร่วมเป็นหนังสือสัญญาตามมาตรา 190

neg:
โกวิท วัฒนะ
พลตำรวจเอก โกวิท วัฒนะ (11 มีนาคม พ.ศ. 2490 — ) อดีตรองนายกรัฐมนตรี ในรัฐบาลของนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงมหาดไทย อดีตผู้บัญชาการสำนักงานตำรวจแห่งชาติ

neg:
สมชาย วงศ์สวัสดิ์
สมชาย วงศ์สวัสดิ์ เกิดเมื่อวันที่ 31 สิงหาคม พ.ศ. 2490 ที่ตำบลสวนขัน อำเภอฉวาง (ปัจจุบันคือ อำเภอช้างกลาง) จังหวัดนครศรีธรรมราช เป็นบุตรของนายเจิม-นางดับ วงศ์สวัสดิ์ สมรสกับ นางเยาวภา วงศ์สวัสดิ์ ซึ่งเป็นน้องสาวของทักษิณ ชินวัตร นายกรัฐมนตรีคนที่ 23

neg:
จุติ ไกรฤกษ์
จุติ ไกรฤกษ์ เกิดวันที่ 14 ธันวาคม พ.ศ. 2499 เป็นบุตรชายคนเดียวของนายโกศล ไกรฤกษ์ อดีตรองนายกรัฐมนตรี และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงพาณิชย์ กับ นางประดับ ไกรฤกษ์ มีศักดิ์เป็นหลานปู่ ร้อยโทจงกล ไกรฤกษ์ อดีต ส.ส. พิษณุโลก หนึ่งในสมาชิกผู้ก่อตั้งพรรคประชาธิปไตย ที่ต่อมาได้รวมตัวกับพรรคก้าวหน้า ของหม่อมราชวงศ์คึกฤทธิ์ ปราโมช กลายเป็นพรรคประชาธิปัตย์ในปัจจุบัน นายจุติจึงนับเป็นทายาททางการเมืองรุ่นที่ 3 ของตระกูลไกรฤกษ์
เมื่อวันที่ 6 สิงหาคม พ.ศ. 2554 พรรคประชาธิปัตย์ได้จัดการประชุมใหญ่วิสามัญประจำปี เพื่อเลือกตั้งคณะกรรมการบริหารพรรคชุดใหม่อีกครั้ง โดยนายจุติได้รับเลือกให้ดำรงตำแหน่ง รองหัวหน้าพรรคประชาธิปัตย์ พร้อมกับ นายอภิรักษ์ โกษะโยธิน และ นายชำนิ ศักดิเศรษฐ์ และเมื่อวันที่ 17 ธันวาคม 2556 นายจุติได้รับเลือกให้ดำรงตำแหน่งเลขาธิการพรรคประชาธิปัตย์นอกจากนี้ยังมีอีกหลายโครงการทั้งบัตรประจำตัวประชาชนอิเล็กทรอนิกส์ หรือ สมาร์ทการ์ด 3 จี โปรเจกต์อินเทอร์เน็ต เพื่อลดช่องว่างการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต และสนองนโยบายบรอดแบรนด์แห่งชาติ ธนาคารไปรษณีย์ ลดช่องว่าง สร้างโอกาสให้ประชาชน การปิดกั้นหรือบล็อกเว็บหมิ่นสถาบัน เว็บพนันฟุตบอล เว็บลามกอนาจารและเว็บยาเสพติด 14 พฤษภาคม 2558 ศาลอาญารัชดา อ่านคำพิพากษาศาลฎีกาในที่ บริษัท บอดี้เชพ จำกัด โดยนางปราณี สืบวงศ์ลี กรรมการผู้มีอำนาจ เป็นโจทก์ยื่นฟ้องนายจุติ ไกรฤกษ์ อดีต ส.ส.พรรคประชาธิปัตย์ เป็นจำเลยในความผิดฐานหมิ่นประมาทโดยการโฆษณา จากกรณีเมื่อวันที่ 28 พ.ค. 2546 นายจุติ ได้กล่าวอภิปรายไม่ไว้วางใจ น.พ.สุรพงษ์ สืบวงศ์ลี สามีโจทก์ซึ่งขณะนั้นดำรงตำแหน่ง รัฐมนตรีว่ากระกระทรวงไอซีที ทำนองว่า น.พ.สุรพงษ์ ออกกฎหมายเพื่อเอื้อให้ภรรยา เปิดสถานบริการอาบอบนวด โดยไม่ต้องเสียภาษี ทั้งที่ความจริงแล้วนางปราณีไม่เคยเปิดสถานบริการอาบอบนวด แต่ทำธุรกิจเกี่ยวกับสถานเสริมความงามและขายอุปกรณ์ลดน้ำหนักอย่างถูกต้องตามกฎหมาย

neg:
อรุณลักษณ์ กิจเลิศไพโรจน์
นางอรุณลักษณ์ กิจเลิศไพโรจน์ (เกิด 9 พฤศจิกายน พ.ศ. 2495) สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดสมุทรปราการ เขต 1 ได้รับการเลือกตั้งเป็นสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรครั้งแรกในปี พ.ศ. 2552 (การเลือกตั้งซ่อม) สังกัดพรรคเพื่อไทย จนถึงปัจจุบัน

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ยิ่งลักษณ์พ้นจากตำแหน่งนายกรัฐมนตรีด้วยการยุบสภาผู้แทนราษฎรในวันที่ 9 ธันวาคม พ.ศ. 2556 และรักษาการในตำแหน่งนายกรัฐมนตรี จนกระทั่งศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัยให้พ้นจากการรักษาการในวันที่ 7 พฤษภาคม พ.ศ. 2557 เนื่องจากการย้ายถวิล เปลี่ยนศรี จากตำแหน่งเลขาธิการสภาความมั่นคงแห่งชาติ

neg:
อภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ
ร้อยตรี อภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ หรือชื่อเกิดว่า มาร์ค อภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ (ละติน: Mark Abhisit Vejjajiva, เกิด 3 สิงหาคม พ.ศ. 2507) เป็นนักการเมืองไทยผู้ดำรงตำแหน่งนายกรัฐมนตรีคนที่ 27 ดำรงตำแหน่งระหว่าง พ.ศ. 2551−2554 เป็นหัวหน้าพรรคประชาธิปัตย์คนปัจจุบัน ตั้งแต่วันที่ 5 มีนาคม พ.ศ. 2548 และ เป็นอดีตอาจารย์ประจำโรงเรียนนายร้อยพระจุลจอมเกล้า และ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

neg:
การลงมติเลือกนายกรัฐมนตรีไทย
และมีพระบรมราชโองการ โปรดเกล้าฯ ให้แต่งตั้งยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เป็นนายกรัฐมนตรี ประกาศลง ณ วันที่ 17 ธันวาคม พ.ศ. 2554

neg:
ศิริวัฒน์ ขจรประศาสน์
นายศิริวัฒน์ ขจรประศาสน์ รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ อดีตรัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงพาณิชย์ ในรัฐบาลของนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร และเป็นอดีต ส.ส.พิจิตร มีชื่อเล่นว่า "ยอด" หรือ "ลูกยอด" เกิดวันที่ 8 สิงหาคม พ.ศ. 2516 เป็นบุตรของ "เสธ.หนั่น" พล.ต.สนั่น ขจรประศาสน์ ประธานที่ปรึกษาพรรคชาติไทยพัฒนา กับ นางฉวีวรรณ ขจรประศาสน์ เป็นลูกคนที่ 3 ในบรรดาพี่น้อง 4 คน ด้านชีวิตครอบครัวสมรสกับ สิชา อัญชนานันท์

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ยิ่งลักษณ์เป็นบุตรสาวคนสุดท้องของเลิศ ชินวัตร อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดเชียงใหม่ และยินดี ชินวัตร ซึ่งเป็นธิดาของเจ้าจันทร์ทิพย์ ระมิงค์วงศ์ (หลานตาของเจ้าไชยสงคราม สมพมิตร ณ เชียงใหม่ ซึ่งสืบเชื้อสายจากพระเจ้าช้างเผือกธรรมลังกา พระเจ้านครเชียงใหม่) ยิ่งลักษณ์มีพี่น้อง 10 คน เช่น พ.ต.ท. ทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี, เยาวเรศ ชินวัตร อดีตประธานสภาสตรีแห่งชาติ, เยาวภา วงศ์สวัสดิ์ และพายัพ ชินวัตร อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดเชียงใหม่ อีกทั้งยังเป็นน้องสะใภ้ของสมชาย วงศ์สวัสดิ์ อดีตนายกรัฐมนตรี ผ่านทางเยาวภาผู้เป็นพี่สาว

neg:
เขมนิจ จามิกรณ์
เขมนิจ มีแรงบันดาลใจในวัยเด็กว่าอยากเป็นพนักงานต้อนรับบนเครื่องบิน เนื่องมาจากมารดาของเขมนิจเคยทำงานที่การบินไทย ในวัยเด็กประมาณ 2 ปี บิดาและมารดาของเขมนิจได้พาเขมนิจไปยังสหรัฐอเมริกาด้วย เมื่อครั้งไปศึกษาต่อระดับปริญญาโทที่มหาวิทยาลัยเคนทักกีสเตต ซึ่งการเดินทางไปสหรัฐอเมริกาครั้งนี้ทำให้ครอบครัวจามิกรณ์ได้รู้จักกับ ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร ผู้ซึ่งกำลังศึกษาอยู่ในสถาบันเดียวกัน และเช่าบ้านหลังเดียวกันกับครอบครัวจามิกรณ์ เขมนิจจึงรู้จักยิ่งลักษณ์ ชินวัตรในฐานะเพื่อนรุ่นน้องของบิดาและมารดาของเขมนิจ และเขมนิจได้เรียกยิ่งลักษณ์ ชินวัตรว่า "อาปู" ด้วยความสนิทสนมชิดเชื้อกันอยู่บ้างแล้ว

neg:
เลิศ ชินวัตร
นายเลิศ เดิมมีชื่อว่า "บุญเลิศ แซ่คู" เกิดเมื่อปี พ.ศ. 2462 ที่อำเภอสันกำแพง จังหวัดเชียงใหม่ เป็นบุตรคนที่ 4 จากบุตรจำนวน 12 คน ของนายเชียง (คู ชุนเชียง) และนางแสง ชินวัตร ชาวไทยเชื้อสายจีนแคะอพยพจากจังหวัดจันทบุรี จบการศึกษาจากโรงเรียนยุพราชวิทยาลัย หลังจากจบมัธยม 8 ได้ไปศึกษาต่อที่มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ แต่ไม่สำเร็จการศึกษา เนื่องจากครอบครัวขาดผู้สืบทอดธุรกิจ

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ยิ่งลักษณ์ยังถูกกล่าวหาว่า ช่วยทักษิณปกปิดทรัพย์สิน โดยยิ่งลักษณ์ได้รับหุ้น บมจ.ชินคอร์ปอเรชั่น 0.68% จาก ทั้งหมด 46.87% ที่ทักษิณและคุณหญิงพจมานมีอยู่ เมื่อปี พ.ศ. 2542 และคณะกรรมการตรวจสอบการกระทำที่ก่อให้เกิดความเสียหายแก่รัฐ (คตส.) ระบุว่ายิ่งลักษณ์ทำธุรกรรมเท็จ โดยเธอกล่าวว่า "ครอบครัวของเธอตกเป็นเหยื่อทางการเมือง"

neg:
สะแกวัลย์ ยงใจยุทธ
สะแกวัลย์ ยงใจยุทธ ดารานักแสดง นางแบบ และพิธีกรไทย เป็นหลานสาวของ พล.อ.ชวลิต ยงใจยุทธ เกิดเมื่อวันที่ 6 พฤษภาคม พ.ศ. 2517 ที่จังหวัดกรุงเทพฯ มีพี่น้องสามคนโดยเธอเป็นคนสุดท้อง ที่บ้านจึงเรียกเธอว่า "น้อง" ส่วนชื่อเล่น "ปิงปอง" นั้นเพื่อนๆ สมัยมัธยมต้นเป็นคนตั้งให้ เธอสำเร็จการศึกษาระดับมัธยมต้นจากโรงเรียนสามเสนวิทยาลัย และต่อมัธยมปลายที่โรงเรียนดรุณพิทยา ก่อนจะเบนเข็มไปเรียนด้านเลขานุการ และคอมพิวเตอร์ที่ IMBS ในตึกชาญอิสระทาวเวอร์

neg:
ประวัฒน์ อุตโมท
ประวัฒน์ อุตโมท เกิดเมื่อวันที่ 22 มิถุนายน พ.ศ. 2497 เป็นบุตรของนายประกิต อุตตะโมต อดีตรองปลัดกระทรวงมหาดไทย และนางอำไพวรรณ มีน้อง 5 คน หนึ่งในนั้นคือนางพนิตา กำภู ณ อยุธยา อดีตปลัดกระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์ สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี ด้านรัฐศาสตร์ จากมหาวิทยาลัยเอ็มโพเรียสเตท ประเทศสหรัฐอเมริกา ระดับปริญญาโท ด้านรัฐประศาสนศาสตร์ จากมหาวิทยาลัยมิดเดิ้ลเทนเนสซี่สเตท สหรัฐอเมริกา และปริญญาเอก ด้านรัฐศาสตร์ จากมหาวิทยาลัยฮูสตัน ประเทศสหรัฐอเมริกา และเป็นนักการเมืองที่มีความสนิทสนมกับ พ.ต.ท.ทักษิณ ชินวัตร และพล.ต.อ.ชิดชัย วรรณสถิตย์

neg:
ธวัชวงศ์ ณ เชียงใหม่
ธวัชวงศ์ ณ เชียงใหม่ เกิดเมื่อวันที่ 14 ธันวาคม พ.ศ. 2488 เป็นบุตรของเจ้าไชยสุริวงศ์ ณ เชียงใหม่ นักธุรกิจเจ้าของโรงภาพยนตร์แห่งแรกของจังหวัดเชียงใหม่ กับแม่นายเต็ม ณ เชียงใหม่ มีศักดิ์เป็นหลานของเจ้าไชยณรงค์ ณ เชียงใหม่ อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร จังหวัดเชียงใหม่ และมีศักดิ์เป็นลูกพี่ลูกน้องกับยินดี ชินวัตร (มารดาของทักษิณ ชินวัตร และยิ่งลักษณ์ ชินวัตร) ธวัชวงศ์ มีพี่สาวคือ ช่อแก้ว วิสุทธิ์เสรีวงศ์

neg:
อานิก อัมระนันทน์
นางอานิก อัมระนันทน์ (30 มิถุนายน พ.ศ. 2499 - ) กรรมการที่ปรึกษาพรรคประชาธิปัตย์ อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร แบบบัญชีรายชื่อ พรรคประชาธิปัตย์ และเป็นผู้ดูแลเว็บไซต์ส่วนตัวของนายอภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
เมื่อปี พ.ศ. 2534 ยิ่งลักษณ์เริ่มเข้าทำงานที่บริษัทชินวัตร ไดเร็กทอรี่ส์ จำกัด (ภายหลังเปลี่ยนชื่อเป็น บริษัทเทเลอินโฟมีเดีย จำกัด (มหาชน)) ซึ่งเป็นธุรกิจสื่อสิ่งพิมพ์ ฐานข้อมูลและการสื่อสาร ในตำแหน่งพนักงานฝึกหัดด้านการตลาดและการขาย หลังจากนั้นในปีเดียวกัน เลื่อนตำแหน่งเป็นผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อ จนกระทั่งสู่ตำแหน่งผู้อำนวยการฝ่ายผลิตในเวลาต่อมา จากนั้น พ.ศ. 2537 จึงมาเป็นผู้จัดการทั่วไป ของบริษัทเรนโบว์ มีเดีย ซึ่งเดิมเป็นแผนกงานโฆษณา ของบริษัทอินเตอร์เนชั่นแนล บรอดคาสติ้ง คอร์ปอเรชั่น จำกัด (ไอบีซี; ปัจจุบันคือทรูวิชั่นส์) โดยตำแหน่งสุดท้ายก่อนลาออกจากไอบีซีคือรองกรรมการผู้อำนวยการ จากนั้นในปี พ.ศ. 2545 เข้าสู่แวดวงธุรกิจเครือข่ายโทรศัพท์และการสื่อสาร ดำรงตำแหน่งกรรมการผู้อำนวยการใหญ่ และรองกรรมการผู้อำนวยการสายงานตลาด บริษัทแอดวานซ์ อินโฟร์ เซอร์วิส จำกัด (มหาชน) หรือเอไอเอส ในเครือชิน คอร์ปอเรชั่น โดยขึ้นถึงประธานกรรมการบริหารบริษัทเป็นตำแหน่งสุดท้าย

neg:
ภักดีหาญส์ หิมะทองคำ
ดร.ภักดีหาญส์ หิมะทองคำ (เกิด 29 มีนาคม พ.ศ. 2516) อดีตรองโฆษกประจำสำนักนายกรัฐมนตรี ในรัฐบาลของนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร เป็นอดีตสมาชิกสภากรุงเทพมหานคร เขตวังทองหลาง และอดีตนักแสดงสังกัดดาราวิดีโอทางสถานีโทรทัศน์สีกองทัพบกช่อง 7

neg:
เสาวลักษณ์ ศรีอรัญญ์
เสาวลักษณ์ ศรีอรัญญ์ (ปุ๋ย) เกิดเมื่อวันที่ 16 มิถุนายน 2515 เริ่มจากได้รับตำแหน่ง มิสทีนไทยแลนด์ คนแรก ในปี 2532 หลังจากนั้นได้เข้าสู่วงการภาพยนตร์ในปี พ.ศ. 2532 โดยแสดงเรื่อง "ขอชื่อ สุธี สามสี่ชาติ" คู่กับ วรุฒ วรธรรม ต่อมาจึงหันมาเล่นละครทางช่อง 7 โดยรับบทเป็นนางเอกคู่กับศตวรรษ ดุลยวิจิตร เรื่อง "ขมิ้นกับปูน" ของค่ายกันตนา และละครจักรๆ วงศ์ๆ เรื่อง "ดิน น้ำ ลม ไฟ" คู่กับพร้อมพงษ์ นพฤทธิ์ หลังจากนั้นจึงรับนางรองและนางร้าย ปัจจุบันมีธุรกิจของตัวเอง ชื่อ "บุหงาบาหลี" บริการนวดตัวนวดเท้า

neg:
ประสิทธิ์ กาญจนวัฒน์
ประสิทธิ์ กาญจนวัฒน์ เกิดเมื่อวันที่ 20 มิถุนายน พ.ศ. 2458 เป็นบุตรคนที่ 4 ในจำนวน 5 คน ของหมื่นสุวรรณศิริพงษ์ (ติ๊ดเส่ง แซ่โค้ว หรือ ชัย กาญจนวัฒน์) กับนางสาวส้มจีน แซ่เซียว สำเร็จการศึกษาปริญญาตรี ธรรมศาสตรบัณฑิต จากมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์และการเมือง สมรสกับนางศิริเพ็ญ กาญจนวัฒน์ มีบุตร-ธิดา 6 คน

neg:
นภัสธนันท์ นิมจิรวัฒน์
ด.ญ.นภัสธนันท์ นิมจิรวัฒน์ (ชื่อเล่น: มายด์) เกิดเมื่อวันที่ 17 พฤศจิกายน พ.ศ. 2546 เป็นนักแสดงเด็กและนางแบบเด็กชาวไทย มีชื่อเสียงจากละครโทรทัศน์เรื่อง "ปัญญาชนก้นครัว" ในบท หนูอ้อย และ ละครโทรทัศน์เรื่อง นางทาส ในบท "คุณหนูแดง" และเป็นพี่สาวของ ณัฐพัชร์ นิมจิรวัฒน์ (ชื่อเล่น:แม็ค) ขณะนี้น้องมายด์กำลังศึกษาอยู่ในระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 โรงเรียนอัสสัมชัญคอนแวนต์

neg:
ประมวล รุจนเสรี
ประมวล รุจนเสรี เกิดเมื่อวันที่ 21 มีนาคม พ.ศ. 2482 ที่ อ.แม่สะเรียง จ.แม่ฮ่องสอน จบการศึกษาจากคณะรัฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ รับราชการในกระทรวงมหาดไทยมาโดยตลอด จนกระทั่งเกษียณอายุราชการในตำแหน่งอธิบดีกรมการปกครอง จากนั้นจึงเข้าสู่วงการการเมืองด้วยการเป็นรองหัวหน้าพรรคไทยรักไทย เคยดำรงตำแหน่งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร (ส.ส.) ระบบบัญชีรายชื่อ สังกัดพรรคไทยรักไทย รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงมหาดไทย และที่ปรึกษานายกรัฐมนตรีในรัฐบาล พ.ต.ท.ทักษิณ ชินวัตร

neg:
คณวัฒน์ วศินสังวร
คณวัฒน์ วศินสังวร เกิดเมื่อวันที่ 18 พฤศจิกายน พ.ศ. 2505 จบการศึกษาด้านบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต และนิติศาสตรบัณฑิตจากมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ผ่านการศึกษาหลักสูตรวิทยาลัยป้องกันราชอาณาจักร รุ่น 51 รุ่นน้องของพลเอกประยุทธ์ จันทร์โอชา มีเพื่อนร่วมรุ่น วปอ.51 ที่เป็นนายทหารระดับคุมกำลัง เช่น พลตรีอุดมเดช สีตบุตร และผ่านการอบรมหลักสูตรการเมืองการปกครอง รุ่น 8 สถาบันพระปกเกล้า อีกทั้งยังเป็น Candidate for Phd หลักสูตรปริญญาเอกด้านการบริหารธุรกิจของมหาวิทยาลัยแห่งชาติออสเตรเลีย โดยศึกษาและสอบผ่านรายวิชาตามหลักสูตรปริญญาเอก แต่ไม่ได้ทำดุษฎีนิพนธ์จนเสร็จ เนื่องจากต้องลาออกมารับตำแหน่งผู้ช่วยรัฐมนตรีกระทรวงเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร ในปี พ.ศ. 2548 ปัจจุบันนายคณวัฒน์ ดำรงตำแหน่งเป็นรองหัวหน้าพรรคเพื่อไทย ดูแลด้านเศรษฐกิจ การจัดทำนโยบายพรรค และวางยุทธศาสตร์ campaign การหาเสียง

neg:
สุดารัตน์ เกยุราพันธุ์
คุณหญิง ดร.สุดารัตน์ เกยุราพันธุ์ (เกิด 1 พฤษภาคม พ.ศ. 2504) เป็นนักการเมือง เคยร่วมประท้วงในเหตุการณ์พฤษภาทมิฬ อดีตรัฐมนตรีเคยดำรงตำแหน่งที่สำคัญทั้งในรัฐบาล ดร.ทักษิณ ชินวัตร และนายชวน หลีกภัย ปัจจุบันเป็นประธานมูลนิธิไทยพึ่งไทย และประธานยุทธศาสตร์การเลือกตั้ง พรรคเพื่อไทย

neg:
อองซาน ซูจี
อองซานซูจี เกิดเมื่อวันที่ 19 มิถุนายน พ.ศ. 2488 ณ ย่างกุ้ง พม่าของอังกฤษ (British Burma) บิดาของเธอ นายพลอองซาน ผู้ได้รับการสนับสนุนจากประเทศญี่ปุ่น ช่วยให้ญี่ปุ่นยึดพม่าจากสหราชอาณาจักรได้ในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง โดยมีข้อแลกเปลี่ยนกับทางญี่ปุ่นให้แต่งตั้งตนเป็นนายกรัฐมนตรี อย่างไรก็ดี นายพล ออง ซาน ถูกลอบสังหารเมื่อ วันที่ 19 กรกฎาคม พ.ศ. 2490 เมื่อเธอได้อายุได้ 2 ปี ดอว์ขิ่นจี ผู้เป็นภรรยาของนายพลอองซาน ต้องรับภาระเลี้ยงดูบุตรชายหญิง 3 คนโดยลำพังหลังจากสามีถูกลอบสังหาร ซูจีเป็นลูกคนเล็ก และเป็นบุตรสาวคนเดียวของครอบครัว ภายหลังบิดาเสียชีวิตไม่นาน พี่ชายคนรองของเธอประสบอุบัติเหตุ จมน้ำตายในบริเวณบ้านพัก ซูจีและพี่ชายคนโตคือ อองซาน อู เติบโตมากับการดูแลของมารดา ที่เข้มแข็ง และความเอ็นดูของเครือข่ายอำนาจเก่าของบิดา

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
วันที่ 19 มีนาคม 2558 ศาลฎีกาแผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมืองมีคำสั่งประทับรับฟ้องคดีหมายเลขดำที่ อม.22/2558 ที่อัยการสูงสุดยื่นฟ้องยิ่งลักษณ์ ชินวัตร กรณีปล่อยปละละเลยไม่ระงับยับยั้งการทุจริตโครงการรับจำนำข้าว เริ่มไต่สวนเมื่อวันที่ 15 มกราคม 2559 และไต่สวนนัดสุดท้ายเมื่อวันที่ 21 กรกฎาคม 2560

neg:
อิทธิ ศิริลัทธยากร
อิทธิ ศิริลัทธยากร เกิดเมื่อวันที่ 18 มิถุนายน พ.ศ. 2497 เป็นชาวตำบลพนม อำเภอพนมสารคาม จังหวัดฉะเชิงเทรา จบการศึกษา ปริญญาตรี สาขารัฐศาสตร์บัณฑิต จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เป็นนักการเมืองชาวฉะเชิงเทรา เป็นอดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร หลายสมัยของจังหวัดฉะเชิงเทรา
อิทธิ ศิริลัทธยากร เคยเข้าร่วมกับกลุ่มแนวร่วมประชาธิปไตยต่อต้านเผด็จการแห่งชาติเมื่อวันที่ 26 มีนาคมท พ.ศ. 2553

neg:
ทักษิณ ชินวัตร
เมื่อวันที่ 14 กรกฎาคม พ.ศ. 2541 ทักษิณก่อตั้งพรรคไทยรักไทย และดำรงตำแหน่งหัวหน้าพรรค จนในที่สุดก็ขึ้นสู่ตำแหน่งนายกรัฐมนตรี ในวันที่ 9 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2544

neg:
ทนุศักดิ์ เล็กอุทัย
นายทนุศักดิ์ เล็กอุทัย (เกิด 14 มิถุนายน พ.ศ. 2500) อดีตรัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงการคลังในรัฐบาลนางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรอุตรดิตถ์ เขต 3 ได้รับการเลือกตั้งเป็นสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรครั้งแรกในปี พ.ศ. 2539 ในสังกัดพรรคประชากรไทย ปัจจุบันสังกัดพรรคเพื่อไทย

neg:
นิพิฏฐ์ อินทรสมบัติ
นิพิฏฐ์ อินทรสมบัติ รองหัวหน้าพรรคประชาธิปัตย์ ดูแลพื้นที่ภาคใต้ อดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงวัฒนธรรม ในรัฐบาลอภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ และสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดพัทลุงพรรคประชาธิปัตย์หลายสมัย เกิดวันที่ 30 เมษายน พ.ศ. 2500 ที่ อำเภอควนขนุน จังหวัดพัทลุง เป็นบุตรของ ชม และหนูเรียง อินทรสมบัติ สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี สาขานิติศาสตรบัณฑิต จากมหาวิทยาลัยรามคำแหง ปริญญาโท รัฐศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์(เป็นศิษย์เก่าดีเด่นคณะรัฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์) และสอบได้เป็นเนติบัณฑิตไทย สำนักอบรมศึกษากฎหมายแห่งเนติบัณฑิตยสภา ในพระบรมราชูปถัมภ์

neg:
เลขา อภัยวงศ์
คุณหญิงเลขา อภัยวงศ์ (นามเดิม: เจน เล็ก คุณะดิลก; 10 ธันวาคม พ.ศ. 2456 - พ.ศ. 2526) เป็นนักการเมือง และนักธุรกิจชาวไทย เป็นภริยาของควง อภัยวงศ์ นายกรัฐมนตรีไทย

neg:
เชิดชัย ตันติศิรินทร์
เชิดชัย ตันติศิรินทร์ เกิดเมื่อวันที่ 10 กันยายน พ.ศ. 2493 ที่จังหวัดอุบลราชธานี เป็นน้องชายแท้ ๆ ของ พล.ต.อ.ชิดชัย วรรณสถิตย์ รักษาการนายกรัฐมนตรีในสมัยรัฐบาล ดร.ทักษิณ ชินวัตร เพียงแต่ใช้คนละนามสกุล สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีวิทยาศาสตรบัณฑิต (วท.บ.) สาขาวิทยาศาสตร์การแพทย์ ระดับปริญญาโท แพทย์ศาสตรบัณฑิต (พบ.) สาขาแพทย์ศาสตร์ และประกาศนียบัตรชั้นสูง สาขาศัลยศาสตร์ จากมหาวิทยาลัยมหิดล รวมถึงปริญญาตรี นิติศาสตร์บัณฑิต (นบ.) สาขานิติศาสตร์ จากมหาวิทยาลัยรามคำแหง นายแพทย์ เชิดชัย ตันติศิรินทร์ สมรสกับ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ พรรณวดี ตันติศิรินทร์ ซึ่งเป็นอาจารย์พยาบาลแห่งมหาวิทยาลัยขอนแก่น และ อดีตแกนนำคนเสื้อแดง จังหวัดขอนแก่น
ในขณะที่เขาอยู่ระหว่างการศึกษา เคยได้เข้าร่วมกิจกรรมและได้รับมอบหมายให้ทำหน้าที่กรรมการศูนย์กลางนิสิตนักศึกษาแห่งประเทศไทย ในปี พ.ศ. 2516

neg:
นราพร จันทร์โอชา
รศ. นราพร จันทร์โอชา เกิดเมื่อวันที่ 20 มิถุนายน พ.ศ. 2497 มีบิดาชื่อร.ต.อ.ประสิทธิ์ เป็นนายตำรวจรับราชการในจังหวัดนราธิวาส และมารดาชื่อ นางยาใจ โรจนจันทร์ ด้วยเหตุนี้จึงตั้งนามให้บุตรสาวนี้ว่า "นราพร" มีพี่สาวฝาแฝดชื่อ สุวรรณา โรจนจันทร์ ด้วยเหตุที่บิดารับราชการอยู่ต่างจังหวัด มารดาจึงดูแลเอาใจใส่บุตรทั้งสองจนเป็นที่ชินตาของเพื่อนในโรงเรียน

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ทั้งนี้ ในช่วงปลายปี 2548 ซึ่งเป็นช่วงที่ครอบครัวชินวัตรและดามาพงศ์ มีการเจรจาขายหุ้นชินคอร์ปครั้งประวัติศาสตร์กว่า 70,000 ล้านบาท ให้แก่กลุ่มเทมาเส็ก เพื่อขจัดข้อครหาผลประโยชน์แฝง ในการบริหารประเทศของทักษิณ ที่ถูกกล่าวหาว่าอาศัยอำนาจทางการเมือง เอื้อต่อธุรกิจของครอบครัวนั้น พบว่าระดับราคาหุ้นมีการปรับตัวขึ้นอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้พบว่า ผู้บริหารกลุ่มชินคอร์ปก็มีการขายหุ้นออกมาอย่างต่อเนื่อง และเป็นที่น่าสังเกตว่า กรณีที่ยิ่งลักษณ์ ซึ่งเป็นผู้ถือหุ้นในชินคอร์ปจำนวน 20 ล้านหุ้น ซึ่งได้ขายหุ้นให้กลุ่มเทมาเส็ก ไปพร้อมกับครอบครัวนั้น ในช่วงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2548-มกราคม พ.ศ. 2549 ซึ่งเป็นช่วงที่มีการเจรจาการซื้อขายหุ้นอย่างชัดเจน โดยในช่วงเดือนเศษ มีการเทขายหุ้น บมจ.เอไอเอส 11 ครั้ง เป็นจำนวน 278,400 หุ้น ในระดับราคาตั้งแต่ 101-113 บาทต่อหุ้น ในกรณีนี้ถือเป็นข้อกังขาว่า ยิ่งลักษณ์ใช้ข้อมูลอินไซเดอร์หรือไม่ เพราะยิ่งลักษณ์เป็นหนึ่งในผู้ที่ตกลงขายหุ้นให้แก่เทมาเส็ก ยอมรับทราบข้อมูลการเจรจาตกลงเป็นอย่างดี การที่ขายหุ้น บมจ.เอไอเอสอย่างต่อเนื่องเช่นนั้น ในขณะที่ต่อมาทางกลุ่มผู้ซื้อ ประกาศทำเทนเดอร์ออฟเฟอร์หุ้น บมจ.เอไอเอส ในราคาเพียงหุ้นละ 72.31 บาท

neg:
เยาวลักษณ์ ชินวัตร
เยาวลักษณ์เสียชีวิตเมื่อวันที่ 21 มีนาคม พ.ศ. 2552

neg:
จักรทิพย์ ชัยจินดา
พลตำรวจเอก จักรทิพย์ ชัยจินดา (ชื่อเล่น: แป๊ะ, เกิด 19 ตุลาคม พ.ศ. 2502) ผู้บัญชาการตำรวจแห่งชาติ, สมาชิกคณะรักษาความสงบแห่งชาติ, นายตำรวจราชสำนักเวร, กรรมการในคณะกรรมการนโยบายป่าไม้แห่งชาติ , กรรมการในคณะกรรมการเตรียมการด้านการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ, กรรมการในคณะกรรมการสำนักงานคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน , กรรมการในคณะกรรมการบริหารการพัฒนาระเบียงเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก , กรรมการในคณะกรรมการขับเคลื่อนการแก้ไขปัญหาจังหวัดชายแดนภาคใต้, กรรมการในคณะกรรมการนโยบายการจัดการปัญหาแรงงานต่างด้าวและการค้ามนุษย์, กรรมการในคณะกรรมการป้องกันและแก้ไขปัญหาทางพระพุทธศาสนา, กรรมการในคณะกรรมการนโยบายแก้ไขปัญหาการค้ามนุษย์และการทำประมงผิดกฎหมาย, ประธานกรรมการคณะกรรมการกำกับธุรกิจรักษาความปลอดภัย, กรรมการในคณะกรรมการนโยบายทรัพย์สินทางปัญญาแห่งชาติ, กรรมการศูนย์อำนวยการต่อต้านการทุจริตแห่งชาติ ,กรรมการในคณะกรรมการนโยบายการบริหารจัดการ การทำงานของคนต่างด้าว , กรรมการ ในคณะกรรมการจัดกิจกรรมเฉลิมฉลองครบรอบ 100 ปี การประกาศใช้ธงไตรรงค์เป็นธงชาติไทย ตามคำสั่งนายกรัฐมนตรีที่ 210/2559
, กรรมการในคณะกรรมการเพื่อเตรียมการเพื่อสร้างความสามัคคีปรองดอง และ กรรมการในคณะกรรมการยุทธศาสตร์ชาติกรรมการบริหาร มูลนิธิราชประชานุเคราะห์ ในพระบรมราชูปถัมภ์กรรมการในคณะกรรมการการบริหารการแก้ไขบำบัดฟื้นฟูเด็กและเยาวชนที่กระทำผิดใน รัฐบาล พลเอก ประยุทธ์ จันทร์โอชา ประธาน บริษัท พรีเมียร์ลีกไทยแลนด์ จำกัด ประธานสโมสร โปลิศ เทโร กรรมการในคณะกรรมการมูลนิธิโรงพยาบาลสมเด็จพระยุพราช

neg:
ทักษิณ ชินวัตร
ทักษิณ ชินวัตร (เกิด 26 กรกฎาคม 2492) เป็นนายกรัฐมนตรีไทยคนที่ 23 ดำรงตำแหน่งระหว่างปี พ.ศ. 2544 ถึง พ.ศ. 2549 เป็นพี่ชายของยิ่งลักษณ์ ชินวัตร นายกรัฐมนตรีไทยคนที่ 28 และ เป็นศาสตราจารย์อาคันตุกะแห่งมหาวิทยาลัยทากุโชกุ เคยเป็นนักธุรกิจโทรคมนาคมและการสื่อสาร ผู้ก่อตั้งกลุ่มบริษัท ชิน คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) บริษัทโทรคมนาคมและการสื่อสารขนาดใหญ่ที่สุดในประเทศไทย เจ้าหน้าที่กองอาสารักษาดินแดน (ชั้นยศสูงสุดที่ นายกองใหญ่) อดีตข้าราชการตำรวจ (ชั้นยศสูงสุดที่ พันตำรวจโท) อดีตเจ้าของและประธานสโมสรฟุตบอลแมนเชสเตอร์ซิตี อดีตที่ปรึกษาทางเศรษฐกิจของรัฐบาลกัมพูชา มีสัญชาติไทยโดยการเกิด ปัจจุบันถือสัญชาติมอนเตเนโกร

neg:
เอกยุทธ อัญชันบุตร
เอกยุทธ อัญชันบุตร (24 มิถุนายน พ.ศ. 2497—7 มิถุนายน พ.ศ. 2556) หรือชื่อภาษาอังกฤษว่า จอร์จ ตัน (George Tan) เป็นนักธุรกิจการเงินและอสังหาริมทรัพย์ มีชื่อจากการเป็นเจ้าของเว็บไซต์ ไทยอินไซเดอร์ซึ่งต่อต้านรัฐบาลพันตำรวจโท ทักษิณ ชินวัตร เคยต้องคดีแชร์ชาร์เตอร์และกบฏ 9 กันยาเมื่อพ.ศ. 2528 ก่อนหนีคดีออกนอกประเทศแล้วเดินทางกลับเมื่อขาดอายุความแล้ว

neg:
ชุมพล ศิลปอาชา
ชุมพล ศิลปอาชา (6 มิถุนายน พ.ศ. 2483 — 21 มกราคม พ.ศ. 2556) เป็น รองนายกรัฐมนตรี และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา ในรัฐบาลยิ่งลักษณ์ ชินวัตร หัวหน้าพรรคชาติไทยพัฒนา และเคยดำรงตำแหน่งรัฐมนตรีหลายสมัย ตลอดจนตำแหน่งทางการเมืองอื่น ๆ และยังเคยดำรงตำแหน่งนายกสภามหาวิทยาลัยศิลปากร

neg:
พายัพ ชินวัตร
นายพายัพ ชินวัตร (เกิด 19 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2500) เป็นผู้ดูแลภาคอีสานของพรรคเพื่อไทย อดีตสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดเชียงใหม่ น้องชายคนเดียวของ ดร.ทักษิณ ชินวัตร

neg:
ยิ่งลักษณ์ วัชรพล
นางยิ่งลักษณ์ วัชรพล ผู้อำนวยการหนังสือพิมพ์ไทยรัฐ บุตรสาวคนโต ของ นายกำพล วัชรพล ผู้ก่อตั้งหนังสือพิมพ์ไทยรัฐ กับ คุณหญิงประณีตศิลป์ วัชรพล ประธานกรรมการ บริษัท วัชรพล จำกัด

neg:
ทักษิณ ชินวัตร
ปี พ.ศ. 2537 ทักษิณเข้าสู่วงการเมืองสังกัดพรรคพลังธรรม โดยการชักนำของพลตรี จำลอง ศรีเมือง ต่อมาก่อตั้งพรรคไทยรักไทย ในปี 2541 หลังการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรเป็นการทั่วไป พ.ศ. 2544 ซึ่งพรรคไทยรักไทยได้รับเสียงข้างมากในสภา จึงดำรงตำแหน่งนายกรัฐมนตรีเป็นสมัยแรก ทักษิณใช้หนี้กองทุนการเงินระหว่างประเทศได้ก่อนกำหนดเดิม และดำเนินนโยบายต่าง ๆ เพื่อลดความยากจนในชนบท โดยสามารถลดความยากจนได้ถึงครึ่งหนึ่งภายในสี่ปี ริเริ่มระบบหลักประกันสุขภาพถ้วนหน้าเป็นครั้งแรกของประเทศ ตลอดจนการกวาดล้างยาเสพติด ซึ่งทั้งหมดช่วยให้เขามีความนิยมอย่างสูง ทักษิณเริ่มดำเนินโครงการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนานใหญ่ รวมทั้งท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ หนี้สาธารณะลดลงจากร้อยละ 57 ของจีดีพีในเดือนมกราคม 2544 เหลือร้อยละ 41 ในเดือนกันยายน 2549 รวมทั้งระดับการฉ้อราษฎร์บังหลวงลดลง โดยดัชนีภาพลักษณ์คอร์รัปชันขององค์กรเพื่อความโปร่งใสนานาชาติ เพิ่มขึ้นจาก 3.2 เป็น 3.8 ระหว่างปี 2544 และ 2549 ทักษิณดำรงตำแหน่งจนครบวาระสี่ปี เป็นนายกรัฐมนตรีที่มาจากการเป็นสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรซึ่งดำรงตำแหน่งจนครบวาระคนแรก และจากผลการเลือกตั้งเป็นการทั่วไป พ.ศ. 2548 ทำให้ทักษิณดำรงตำแหน่งนายกรัฐมนตรีสมัยที่สอง ด้วยคะแนนเสียงสูงที่สุดเป็นประวัติการณ์

neg:
รัชต์ยุตม์ ศิรโยธินภักดี
การเข้ามาบริหารประเทศ ของคุณยิ่งลักษณ์ ชินวัตร สร้างความไม่พอใจกับประชาชน ที่เคยคัดค้านระบอบทักษิณ บรรยากาศโดยรวมเกิดแรงกดดันมีการเคลื่อนไหวใต้ดิน จนในที่สุด ก็เกิดการรวมตัวของกลุ่มต่างๆที่ใช้ชื่อว่า องค์การพิทักษ์สยามเปิดตัวขึ้นในวันที่ 16 มิถุนายน พ.ศ. 2555 ที่ท้องสนามหลวง โดยมี พลเอก บุญเลิศ แก้วประสิทธิ์ (เสธ.อ้าย) ประธานศิษย์เก่าโรงเรียนเตรียมทหาร เป็นประธาน มีจุดมุ่งหมายเพื่อที่จะขับไล่รัฐบาลยิ่งลักษณ์ ชินวัตรให้พ้นจากตำแหน่ง โดยมีเหตุผลหลัก คือ รัฐบาลปล่อยปละละเลยให้มีการจาบจ้วงล่วงละเมิดสถาบันพระมหากษัตริย์ รวมไปถึงการบริหารงานที่ผิดพลาดของรัฐบาล เป็นต้น

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
ยิ่งลักษณ์เกิดที่จังหวัดเชียงใหม่ สำเร็จการศึกษาปริญญาตรีจากมหาวิทยาลัยเชียงใหม่ และปริญญาโทจากมหาวิทยาลัยเคนทักกีสเตต ต่อมาเป็นผู้บริหารในธุรกิจซึ่งก่อตั้งขึ้นโดยทักษิณ ชินวัตร นายกรัฐมนตรีไทยคนที่ 23 ผู้เป็นพี่ชาย และภายหลัง เป็นประธานบริษัท เอสซี แอสเสท คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) และประธานกรรมการบริหาร บริษัท แอดวานซ์ อินโฟร์ เซอร์วิส จำกัด (มหาชน)

neg:
ยงยุทธ ยุทธวงศ์
ศาสตราจารย์ ยงยุทธ ยุทธวงศ์ (เกิด 4 พฤษภาคม พ.ศ. 2487 ที่จังหวัดลพบุรี) ราชบัณฑิตกิตติมศักดิ์ นักวิจัย นักวิทยาศาสตร์ดีเด่นสาขาเคมี อดีตรองนายกรัฐมนตรีในรัฐบาลพลเอก ประยุทธ์ จันทร์โอชาและอดีตรัฐมนตรีกระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี เป็นบุคคลหนึ่งที่มีบทบาทในการศึกษาและวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ในประเทศไทย ปัจจุบันเป็นที่ปรึกษาคณะรักษาความสงบแห่งชาติและประธานกรรมการในคณะกรรมการติดตามและประเมินผลการสนับสนุนการวิจัย

neg:
ทักษิณ ชินวัตร
ทักษิณ ชินวัตร เกิดเมื่อวันที่ 26 กรกฎาคม พ.ศ. 2492 ที่อำเภอสันกำแพง จังหวัดเชียงใหม่ เป็นบุตรคนที่สอง ในจำนวน 10 คนของนายเลิศ และนางยินดี ชินวัตร ธิดาของเจ้าจันทร์ทิพย์ (ณ เชียงใหม่) ระมิงค์วงศ์ ผู้เป็นธิดาในเจ้าไชยสงคราม (สมพมิตร ณ เชียงใหม่)

neg:
ชินวรณ์ บุณยเกียรติ
นายชินวรณ์ เกิดวันที่ 18 ธันวาคม พ.ศ. 2499 สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี สาขารัฐศาสตร์การปกครอง จากมหาวิทยาลัยรามคำแหง ปี พ.ศ. 2525 และระดับปริญญาโท สาขาบริหารการศึกษา จากมหาวิทยาลัยทักษิณ

neg:
วัชระ พรรณเชษฐ์
วัชระ พรรณเชษฐ์ หรือ ดร.วัชระ พรรณเชษฐ์ เกิดวันที่ 2 สิงหาคม พ.ศ. 2504 ที่ กรุงเทพมหานคร เป็นบุตรของ ร้อยโทอนันต์ พรรณเชษฐ์ และ นางกัลยาณี พรรณเชษฐ์ วัชระเคยเป็นหนึ่งในผู้บริหารพรรคไทยรักไทยเคยดำรงตำแหน่งเป็น กรรมการผู้ช่วยรัฐมนตรีประจำกระทรวงอุตสาหกรรม ที่มี นายพินิจ จารุสมบัติ เป็นรัฐมนตรีว่าการใน (คณะรัฐมนตรีคณะที่ 54 ของไทย) ที่มี พ.ต.ท.ดร.ทักษิณ ชินวัตรเป็นนายกรัฐมนตรี โดยได้รับมอบหมายให้ดูแลรับผิดชอบงานด้านอุตสาหกรรมยานยนต์ ซึ่งถือว่าตรงกับความถนัด ที่ ดร.วัชระ อยู่ในธุรกิจรถยนต์รายใหญ่มาก่อน และรัฐบาลขณะนั้นมีโครงการผลักดันประเทศไทยให้เป็น “ดีทรอยต์แห่งเอเชีย” ซึ่งเป็น 1 ใน 5 ยุทธศาสตร์ทางอุตสาหกรรมที่สำคัญของรัฐบาลทักษิณ

neg:
เอ็มคอตเอชดี
จากนั้นเมื่อวันที่ 25 เมษายน พ.ศ. 2555 ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร นายกรัฐมนตรีขณะนั้น เป็นประธานในงานครบรอบ 60 ปี การสถาปนา อสมท พร้อมทั้งเริ่มออกอากาศรายการข่าวโทรทัศน์ รูปแบบใหม่ของสำนักข่าวไทย ตามดำริของ จักรพันธุ์ ยมจินดา รองประธานกรรมการ และรักษาการ กรรมการผู้อำนวยการใหญ่ บริษัท อสมท จำกัด (มหาชน) ประกอบด้วย การนำเทคโนโลยีวิดีโอวอลล์ ขนาดความยาว 20 เมตร ความกว้าง 3 เมตร มาใช้กับการรายงานข่าวในห้องส่ง ร่วมกับการนำเฮลิคอปเตอร์ มาใช้ประกอบรายงานข่าวนอกสถานที่ เป็นครั้งแรกของสำนักข่าวไทย โดยใช้ชื่อว่า "เบิร์ดอายส์นิวส์" (Bird Eye's News) รวมทั้งจัดสำรวจความเห็นผู้ชมในชื่อ "เอ็มคอตโพลล์" (MCOT Poll) นอกจากนี้จะออกแบบตราสัญลักษณ์ ของสำนักข่าวไทยขึ้นใหม่ ให้มีความทันสมัยมากขึ้น (ทว่าแบบที่จัดทำในยุคของจักรพันธุ์ มิได้นำมาใช้จริงแต่อย่างใด ซึ่งหลังจากนั้นมีการออกแบบใหม่ แล้วจึงนำออกใช้จริงต่อมา)

neg:
วิไล เบญจลักษณ์
วิไล เบญจลักษณ์ (ชื่อเดิม : แวและ เบญอาบัชร์) เกิดเมื่อวันที่ 5 พฤศจิกายน พ.ศ. 2453 สำเร็จการศึกษาระดับมัธยมศึกษาปีที่ 6 จาก โรงเรียนเบญจมราชูทิศ ปัตตานี

neg:
ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร
วันที่ 28 สิงหาคม พ.ศ. 2546 วีไอเอฟสละสิทธิ์การซื้อหุ้นเพิ่มทุน บมจ.เอสซีแอสเสทฯ ในราคาพาร์ให้บุตรสาวสองคนของทักษิณ ทั้งที่ในการประชุมครั้งเดียวกันนั้น มีวาระให้เสนอขายหุ้นเพิ่มทุนต่อประชาชนทั่วไป เพื่อนำหุ้นเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยด้วย เป็นเหตุให้วีไอเอฟต้องเสียผลประโยชน์ จากส่วนต่างของราคาหุ้น ต่อมาใน พ.ศ. 2547 บจก.วินมาร์คขายหุ้นบริษัทของครอบครัวชินวัตร 5 แห่ง ให้พิณทองทา ชินวัตร และบริษัทของครอบครัวชินวัตรอื่นอีก 2 บริษัทรวมเป็นเงิน 18.8 ล้านดอลลาร์ โดย บจก.วินมาร์คไม่ได้รับประโยชน์จากการลงทุน ทำให้กรมสอบสวนคดีพิเศษสงสัยว่า บจก.วินมาร์ค วีไอเอฟ โอจีเอฟ และโอดีเอฟ อาจเป็นนิติบุคคลอำพรางการถือหุ้น (นอมินี) ของทักษิณและครอบครัว อย่างไรก็ตาม เมื่อถามว่าความเป็นธุรกิจของครอบครัวชินวัตร กับความวุ่นวายของคดีความที่เกิดขึ้น ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อของลูกค้าเอสซีแอสเสทหรือไม่ ยิ่งลักษณ์ตอบว่า ""90% ของลูกค้าที่เข้าชมโครงการ รับรู้อยู่แล้วว่าธุรกิจเราเป็นของใครตั้งแต่ทำมา เพิ่งมีลูกค้าเพียงรายเดียวเท่านั้นที่ขอเงินคืน หลังจากที่รู้ว่าเราเป็นใคร เพราะไม่มั่นใจว่าอนาคตเราจะเป็นอย่างไร""

neg:
เยาวเรศ นิสากร
เกิดที่ จ.นครสวรรค์ วันที่ 11 เมษายน 2484 ชื่อจริงคือ พวงเพ็ญ แสงสว่างวัฒนะ บิดาเป็นนักการเมืองของจังหวัดและที่ปรึกษารองนายกรัฐมนตรี ประมาณ อดิเรกสาร รวมทั้งเจ้าของธุรกิจห้างแสงอรุณ ข้างโรงหนังควีนส์ วังบูรพา ซึ่งเป็นห้างสรรพสินค้าใหญ่ที่สุดแห่งแรกในย่านนั้นก่อนมีห้างเซ็นทรัล

neg:
วีรวิท คงศักดิ์
พลอากาศเอก วีรวิท คงศักดิ์ เกิดเมื่อวันที่ 15 สิงหาคม พ.ศ. 2491 เป็นกรรมการในคณะกรรมการปฏิรูปประเทศด้านการป้องกันและปราบปรามการทุจริตและประพฤติมิชอบ ในรัฐบาล พลเอก ประยุทธ์ จันทร์โอชา จบการศึกษาระดับมัธยมศึกษาปีที่ 6 จากโรงเรียนสาธิตปทุมวัน, โรงเรียนเตรียมทหารรุ่นที่ 6 (ตท.6-ร่วมรุ่นกับ พล.อ.ประวิตร วงษ์สุวรรณ, พล.อ.สนธิ บุญยรัตกลิน, พล.อ.วินัย ภัททิยกุล, พล.ร.อ.สถิรพันธุ์ เกยานนท์, พล.อ.อ.ชลิต พุกผาสุข, พล.ต.อ.โกวิท วัฒนะ, พล.อ.บุญสร้าง เนียมประดิษฐ์), โรงเรียนนายเรืออากาศรุ่นที่ 13, ศิลปศาสตรมหาบัณฑิต (รัฐศาสตร์) มหาวิทยาลัยรามคำแหง, การป้องกันประเทศภาครัฐร่วมเอกชน วปอ.สปท.(ปรอ.10), การบริหารงานภาครัฐและกฎหมายมหาชน สถาบันพระปกเกล้า (ปรม.2)

neg:
นิธิ เอียวศรีวงศ์
ศ.นิธิ เอียวศรีวงศ์ หรือ ศ.ดร.นิธิ เอียวศรีวงศ์ เกิดเมื่อวันที่ 23 พฤษภาคม พ.ศ. 2483 ที่เชียงใหม่ ในครอบครัวคนไทยเชื้อสายจีน ซึ่งเจ้าตัวมักเรียกตัวเองว่าเป็น เจ๊กปนลาว (จ.ป.ล.) (มาจากการที่เป็นคนจีนที่เกิดในเชียงใหม่ ซึ่งมีวัฒนธรรมร่วมกับลาว) จบการศึกษาระดับมัธยมศึกษาที่โรงเรียนอัสสัมชัญศรีราชา และสำเร็จการศึกษาสาขาประวัติศาสตร์ ทั้งปริญญาตรี และโท จากคณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ต่อมาเข้ารับราชการในตำแหน่งอาจารย์ภาควิชาประวัติศาสตร์ คณะมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ และได้ลาศึกษาต่อระดับปริญญาเอก ณ มหาวิทยาลัยมิชิแกน สหรัฐอเมริกา จนสำเร็จในปี พ.ศ. 2519 กลับมารับราชการตามเดิม จนได้รับตำแหน่งศาสตราจารย์โดยวิธีพิเศษ และเข้าโครงการลาเกษียณอายุราชการก่อนกำหนดใน พ.ศ. 2543 หลังจากสิ้นภาระการสอนในระบบมหาวิทยาลัยปกติ ปัจจุบัน ยังคงเป็นผู้มีส่วนสำคัญในการแสดงความคิดสู่สังคมผ่านมหาวิทยาลัยเที่ยงคืน ซึ่งได้บุกเบิกมาก่อนหน้านี้แล้ว และผ่านรูปแบบบทความทางหนังสือพิมพ์ นิตยสารอยู่เป็นประจำ ในการลงประชามติรับร่างธรรมนูญปี พ.ศ. 2550 ศ.ดร.นิธิ เอียวศรีวงศ์เป็นผู้หนึ่งที่ไม่เห็นด้วยกับร่างรัฐธรรมนูญฉบับดังกล่าว

neg:
ผัน จันทรปาน
นายผัน จันทรปาน ตุลาการศาลรัฐธรรมนูญ เกิดเมื่อวันที่ 6 สิงหาคม 2481 เป็นตุลาการศาลรัฐธรรมนูญแต่งตั้งจากตุลาการศาลปกครองสูงสุด และเป็นตุลาการที่ได้เข้าร่วมตัดสิน "คดีซุกหุ้น" ของ พ.ต.ท.ทักษิณ ชินวัตร ในปี พ.ศ. 2544 โดยอยู่ในฝ่ายตุลาการเสียงข้างมากที่ตัดสินให้ พ.ต.ท.ทักษิณ พ้นความผิดและให้เหตุผลเหมือนกับตุลาการอีก 3 คนคือ กระมล ทองธรรมชาติ จุมพล ณ สงขลา และศักดิ์ เตชาชาญ ว่า พ.ต.ท.ทักษิณ ชินวัตร ขณะแสดงบัญชีทรัพย์สินได้พ้นตำแหน่งทางการเมืองแล้ว เพียงแต่ยังรักษาการในตำแหน่ง ซึ่งไม่อยู่ในข่ายต้องแสดงบัญชีทรัพย์สิน จึงไม่ต้องวินิจฉัยว่า พ.ต.ท.ทักษิณ จงใจปกปิดบัญชีทรัพย์สินหรือไม่

neg:
เอนก เหล่าธรรมทัศน์
ศาสตราจารย์พิเศษ เอนก เหล่าธรรมทัศน์ นักวิชาการและนักการเมืองชาวไทย สมาชิกและกรรมการบริหารพรรครวมพลังประชาชาติไทย กรรมการสภาผู้ทรงคุณวุฒิมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ที่ปรึกษาและกรรมการคณะกรรมการเตรียมการเพื่อสร้างความสามัคคีปรองดอง ประธานกรรมการในคณะกรรมการปฏิรูปประเทศด้านการเมือง ในรัฐบาล พลเอก ประยุทธ์ จันทร์โอชา ตามคำสั่งนายกรัฐมนตรีที่ 7/2560 ประธานคณะกรรมการในคณะกรรมการพัฒนาพรรคการเมืองเพื่อการปฏิรูปประเทศตามรัฐธรรมนูญ ตามคำสั่งคณะกรรมการการเลือกตั้งที่ 14/2560 อธิการ วิทยาลัยบริหารรัฐกิจ มหาวิทยาลัยรังสิต นักวิชาการและนักการเมือง อดีตหัวหน้าพรรคมหาชน และอดีตคณบดีคณะรัฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เกิดวันที่ 20 มกราคม พ.ศ. 2497 ที่ จ.ลำปาง เป็นเจ้าของทฤษฎี "สองนคราประชาธิปไตย" ที่สรุปว่า "คนต่างจังหวัดตั้งรัฐบาล คนกรุงเทพฯล้มรัฐบาล" เคยได้รับสมญานามจาก พ.ต.ท.ทักษิณ ชินวัตร ว่า "ไอ้หนุ่มซินตึ๊ง"

neg:
ศิริลักษณ์ ผ่องโชค
ศิริลักษณ์ ผ่องโชค ชื่อเล่น จอย เกิดเมื่อวันเสาร์ที่ 3 ธันวาคม พ.ศ. 2520 ที่โรงพยาบาลรามาธิบดี โดยเป็นบุตรสาวของนายสมคิด (พนักงานการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย หรือ กฟผ.) (ปัจจุบันเสียชีวิต) และนางปิยะอร ผ่องโชค

neg:
อุดมลักษณ์ เพ็งนรพัฒน์
อุดมลักษณ์ เพ็งนรพัฒน์ เกิดเมื่อวันที่ 6 มีนาคม พ.ศ. 2508 ที่จังหวัดศรีสะเกษ เป็นบุตรของนายฮวด กับนางจือเฮียง ไตรสรณกุล เป็นน้องสาวของนายธีระ ไตรสรณกุล สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดศรีสะเกษ สังกัดพรรคเพื่อไทย และนายวิชิต ไตรสรณกุล นายกองค์การบริหารส่วนจังหวัดศรีสะเกษ สำเร็จการศึกษาพยาบาลศาสตรและผดุงครรภ์ชั้นสูง จากวิทยาลัยนครราชสีมา สมรสกับนายแพทย์จาตุรงค์ เพ็งนรพัฒน์ มีบุตร 2 คน

neg:
หม่อมยิ่ง
หม่อมยิ่ง หรือ พระองค์เจ้ายิ่งเยาวลักษณ์ อรรคราชสุดา ประสูติเมื่อวันพุธที่ 21 มกราคม พ.ศ. 2395 เป็นพระราชธิดาพระองค์ที่สามในพระบาทสมเด็จพระจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว ประสูติแต่เจ้าจอมมารดาแพ (สกุลเดิม ธรรมสโรช) พระชนกนาถทรงเรียกว่า ""แม่หนูใหญ่"" ส่วนชาววังออกพระนามว่า "เสด็จพระองค์ใหญ่" หรือ "เสด็จพระองค์ใหญ่ยิ่ง" มีพระอนุชาและพระขนิษฐาร่วมมารดา ได้แก่ พระองค์เจ้าพักตร์พิมลพรรณ, พระองค์เจ้าเกษมสันต์โสภาคย์, พระองค์เจ้ามนุษยนาคมานพ และพระองค์เจ้าบัญจบเบญจมา

neg:
ยิ่งยง ยอดบัวงาม
ยิ่งยง ยอดบัวงาม มีชื่อจริงว่า ประยงค์ บัวงาม เป็นบุตรนายพลอย นางใน บัวงาม เกิดเมื่อวันอังคารที่ 25 ธันวาคม พ.ศ. 2505 ที่บ้านเลขที่ 39 หมู่ 3 บ้านโคกโพน ตำบลกันทรารมย์ อำเภอขุขันธ์ จังหวัดศรีสะเกษ ในครอบครัวเกษตรกรที่มีฐานะยากจน เข้ารับการศึกษาในชั้นประถมที่โรงเรียนประชาบาลกันทรารมย์ ต้องหาเช้ากินค่ำ ทำให้ไม่ค่อยมีเวลาเรียนหนังสือ เมื่อต้องออกไปทำงานช่วยครอบครัว จึงต้องเรียนซ้ำชั้น ประยงค์มีพี่น้อง 5 คน สมัยเรียนอยู่ชั้น ป.3 หลังจากที่ได้ดูหนังเรื่อง " นักเลงสามสลึง " ประยงค์เริ่มชอบร้องเพลง และพอถึง ป.6 ก็เริ่มประกวดร้องเพลง หลังจบ ป.6 ประคงได้บวชเป็นสามเณร และระหว่างที่มาเที่ยวที่กรุงเทพ ก็ได้พบกับ "ภมร อโนทัย " นักแต่งเพลง และนักจัดรายการวิทยุชื่อดังเป็นครั้งแรก

neg:
หม่อมหลวงภาสันต์ สวัสดิวัตน์
ม.ล.ภาสันต์ สวัสดิวัตน์ หรือชื่อเล่น คุณอิงค์ เกิดวันที่ 22 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2508 เป็นบุตรชายของ หม่อมราชวงศ์ถนัดศรี สวัสดิวัตน์ กับนางโรจนา สวัสดิวัตน์ ณ อยุธยา มีพี่ชายต่างมารดาซึ่งเป็นที่รู้จัก คือ ม.ล.ศิริเฉลิม สวัสดิวัตน์ หรือนามปากกา คือ คุณหมึกแดง เป็นพระราชนัดดาใน สมเด็จพระนางเจ้ารำไพพรรณี พระบรมราชินี

neg:
อนุสรณ์ อมรฉัตร
อนุสรณ์ กับยิ่งลักษณ์ ชินวัตร ได้คบหากันช่วงที่อนุสรณ์ทำงานบริษัทในเครือเจริญโภคภัณฑ์ ที่สุดเขาจึงตัดสินขอเธอแต่งงานด้วยชอบพอในอัธยาศัย พิธีวิวาห์ของทั้งสองจึงเกิดขึ้นเมื่อปี พ.ศ. 2538 แต่มิได้จดทะเบียนสมรสกัน โดยมีธนินท์ เจียรวนนท์ ประธานกลุ่มเครือเจริญโภคภัณฑ์ และพันตำรวจโททักษิณ ชินวัตร เป็นประธานในพิธีมงคลสมรส


query: การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลแบบใด?

pos:
ต้นไม้ตัดสินใจ
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ () ถูกคิดค้นโดย Dr.Dome และ Dr.JA เป็นวิธีหนึ่งที่จะประมาณฟังก์ชันที่มีค่าไม่ต่อเนื่อง (discrete-value function) ด้วย แผนผังต้นไม้ อาจประกอบด้วยเซตของกฎต่างๆแบบ ถ้า-แล้ว (if-then) เพื่อให้มนุษย์สามารถอ่านแล้วเข้าใจการตัดสินใจของต้นไม้ได้

pos:
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง

pos:
ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล เช่นหากต้องการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬาหรือไม่ก็จะมีตัวแปรต้นที่จะต้องพิจารณาคือ ทัศนียภาพ ลม ความชื้น อุณหภูมิ เป็นต้น และมีตัวแปรตามซึ่งเป็นผลลัพธ์จากต้นไม้คือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่า ซึ่งแต่ละตัวแปรนั้นก็จะมีค่าของตัวเอง (value) เกิดเป็นชุดของตัวแปร-ค่าของตัวแปร (attribute-value pair) เช่น ทัศนียภาพเป็นตัวแปร ก็อาจมีค่าได้เป็น ฝนตก แดดออก หรือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่านั้นก็อาจมีค่าได้เป็นใช่ กับ ไม่ใช่ เป็นต้น() การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย

neg:
ความจำเชิงกระบวนวิธี
งานนี้แม้จะเป็นงานเรียนรู้โดยความน่าจะเป็น แต่ก็มีการให้ผู้ร่วมการทดลองแสดงด้วยว่า ใช้อะไรเป็นกลยุทธ์ในการไขปัญหา
คือเป็นงานที่อาศัยประชานแต่เกิดการเรียนรู้โดยกระบวนวิธี
เป็นงานที่ใช้สิ่งเร้าหลายแบบ (เช่นรูปร่างและสี) โดยมีการให้ไพ่พยากรณ์อากาศชุดหนึ่งกับผู้ร่วมการทดลอง ที่ประกอบด้วยรูปร่างและสีต่าง ๆ ซึ่งผู้ร่วมการทดลองต้องอาศัยในการพยากรณ์อากาศ
หลังจากผู้ร่วมการทดลองทำการพยากรณ์ก็จะได้รับข้อมูลป้อนกลับ (ว่าถูกผิดแค่ไหน) แล้วก็ให้ทำการจัดประเภทอาศัยข้อมูลป้อนกลับนั้น
ยกตัวอย่างเช่น จะแสดงไพ่ชุดหนึ่งให้กับผู้ร่วมการทดลองเพื่อให้พยากรณ์ว่าชุดที่ให้นั้นแสดงว่าจะมีอากาศดีหรือไม่ดี
ผลอากาศจะเป็นอย่างไรจะเป็นไปตามกฏความน่าจะเป็นที่อาศัยไพ่แต่ละแผ่น
ผลงานวิจัยพบว่า คนไข้ภาวะเสียความจำสามารถเรียนรู้งานนี้ (คือยังมีการเรียนรู้โดยกระบวนวิธี) แต่จะมีปัญหาเกี่ยวกับเรียนรู้ในช่วงหลัง ๆ (ที่มีการเรียนรู้เกิน ~50 ครั้ง) เทียบกับกลุ่มควบคุม

neg:
บทนำวิวัฒนาการ
สาขาอณูอนุกรมวิธาน (molecular systematics) วัดความคล้ายคลึงกันของโมเลกุลเหล่านี้แล้วใช้ข้อมูลเพื่อแสดงว่า สิ่งมีชีวิตต่าง ๆ สัมพันธ์ทางวิวัฒนาการกันอย่างไร
ซึ่งช่วยสร้าง ต้นไม้ความสัมพันธ์ (relationship tree) เกี่ยวกับวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิตในโลก
และช่วยไขความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งมีชีวิตที่มีบรรพบุรุษร่วมกันในอดีตที่ไกล จนกระทั่งไม่ปรากฏรูปร่างอะไร ๆ เหมือนกันภายนอก
การคัดเลือกพันธุ์เป็นการเพาะพันธุ์พืชและสัตว์เลี้ยงโดยเฉพาะ
มนุษย์เป็นผู้กำหนดว่า สัตว์หรือพืชไหนจะสืบพันธุ์ต่อไป และพืชสัตว์รุ่นลูกหน่วยไหนจะรอดชีวิต
ดังนั้น จึงเป็นผู้กำหนดยีนที่ถ่ายทอดต่อไปยังสิ่งมีชีวิตรุ่นต่อ ๆ ไป
การคัดเลือกพันธุ์โดยทำขึ้น (artificial selection) เช่นนี้มีผลสำคัญต่อวิวัฒนาการของสัตว์เลี้ยง
ยกตัวอย่างเช่น มนุษย์ได้สร้างสุนัขพันธุ์ต่าง ๆ โดยการคัดเลือกพันธุ์
ขนาดที่ต่างกันระหว่างสุนัขพันธุ์ชีวาวากับเกรตเดนเป็นผลของการคัดเลือกพันธุ์โดยทำขึ้น
และถึงแม้จะมีลักษณะร่างกายที่ต่างกันมาก สุนัขทั้งหมดก็วิวัฒนาการมาจากหมาป่าที่มนุษย์เริ่มไม่เกิน 15,000 ปีก่อนได้ปรับมาเป็นสัตว์เลี้ยง

neg:
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม
ถ้า Switch มันตรวจสอบพบว่ามีการเปลี่ยนแปลงอะไรเกิดขึ้นภายใน Switch และถ้ามันมีค่า cost พอที่จะเปลี่ยนสถานะมาเป็น Designated port มันก็จะทำการเปลี่ยนสถานะจาก Blocking ไปจนถึง Forward port ตามสถานการณ์นั้นๆ port ที่ Blocking จะไม่ส่ง User ของมัน แต่จะมีการส่ง BPDU ส่งไปให้ Port ที่ Block แต่ข้อมูลของ User ไม่ส่ง ถ้าเกิด หายไปหรือเริ่มมีการผิดปกติ มันก็จะเปลี่ยนจาก มาเป็นทันที ถ้า หายไปในช่วงระยะเวลาหนึ่งมันก็จะเปลี่ยนเป็น ประมาณ 15 วินาที ถ้ามัน Listening แล้ว port นี้ต้องเปลี่ยนตัวเองไปอีก และมันก็จะเข้าสู่ Mode Learning มันก็จะดูว่ามีอะไรเกิดขึ้น ถ้าเกิดว่ายังไม่ได้รับ BPDU เข้ามามันก็จะ Learning ทันที ข้อมูลที่ส่งเข้ามาหาตัวมันก็จะเก็บที่ Mac Table ทันที เพื่อที่จะเก็บเป็นข้อมูลตั้งต้น พอผ่านมา 15 วินาทีมันก็จะเข้าสู่ Mode Forwarding ทันที Forward เป็นการส่งข้อมูล User ตามปกติ

neg:
ต้นไม้ (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ถูกใช้ในการจัดการข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ (comparable) อย่างรวดเร็วเช่น ตัวเลข หรือ การเรียงลำดับความสำคัญของข้อมูล เช่น การคำนวณที่มีวงเล็บ เป็นอาทิต้นไม้เป็นโครงสร้างที่เน้นข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ (comparable) เช่นต้นไม้ค้นหา หรือมีลำดับความสำคัญเป็นขั้นตอน เช่นฮีป มักใช้ในการจัดการค้นหาอย่างรวดเร็วเป็น O (log n) หรือการจัดลำดับความสำคัญ เช่นการจัดนิพจน์ ซึ่งเรียงลำดับการทำงานโดยต้นไม้นิพจน์

neg:
การเรียนรู้ของเครื่อง
ในการเรียนรู้ด้วยความคล้ายนั้น เครื่องจะมีตัวอย่างของคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายมากและคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายน้อย เครื่องจะต้องหาฟังก์ชันความคล้ายออกมาที่สามารถทำนายได้ว่าวัตถุใหม่นั้นมีความคล้ายมากน้อยเพียงใด มักใช้ในระบบแนะนำ (recommendation system)

neg:
ต้นไม้ 2–3–4
2.ปมแบบ 3 (3-node) คือ ใน 1 node จะมี ข้อมูล 2 ตัว และมี child node ได้ 3 nodes

neg:
การปรับตัวเป็นสัตว์เลี้ยง
การปรับตัวเป็นสัตว์เลี้ยง (หรือ การทำให้เชื่อง) หรือ การปรับตัวเป็นไม้เลี้ยง
เป็นทฤษฎีวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันระหว่างพืชหรือสัตว์ กับมนุษย์ผู้มีอิทธิพลในการดูแลรักษาและการสืบพันธุ์ของพวกมัน
เป็นกระบวนการที่ประชากรสิ่งมีชีวิตเปลี่ยนแปลงพันธุกรรมผ่านรุ่นโดยการคัดเลือกพันธุ์ (selective breeding) เพื่อเน้นลักษณะสืบสายพันธุ์ที่เป็นประโยชน์ต่อมนุษย์ โดยมีผลพลอยได้เป็นความเคยชินของสิ่งมีชีวิตต่อการพึ่งมนุษย์ ทำให้พวกมันสูญเสียความสามารถในการดำรงชีวิตอยู่ตามธรรมชาติ

neg:
การสืบเชื้อสายร่วมกัน
หลักฐานสำคัญอีกอย่างก็คือมันเป็นไปได้ที่จะสร้างต้นไม้วิวัฒนาการชาติพันธุ์ (phylogenetic trees) หรือ "พงศาวลี" ของสปีชีส์อย่างละเอียดลออ
ที่แสดงหมวดหมู่และบรรพบุรุษร่วมกันของสปีชีส์ที่ยังมีชีวิตอยู่ทั้งหมด
เช่น งานศึกษาปี 2553 วิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรมที่มีอยู่โดยใช้สถิติ
แล้วสร้างต้นไม้วิวัฒนาการชาติพันธุ์ ซึ่งแสดง "หลักฐานเชิงปริมาณที่เข้มแข็ง โดยการทดสอบแบบรูปนัย สำหรับความเป็นเอกภาพของชีวิต"
อย่างไรก็ดี มีนักวิชาการที่ไม่เห็นด้วยกับข้ออ้างว่าเป็น "การทดสอบแบบรูปนัย"
เพราะไม่พิจารณาวิวัฒนาการเบนเข้า แม้เจ้าของงานจะได้ตอบโต้ข้อคัดค้านการใช้คำนี้
ทั่วไปแล้ว ต้นไม้เยี่ยงนี้จะสร้างโดยใช้การเปรียบเทียบทางสัณฐานวิทยา เช่น รูปร่างที่ปรากฏ สภาพของเอ็มบริโอ เป็นต้น
แต่เร็ว ๆ นี้ ก็ยังสามารถสร้างต้นไม้ด้วยข้อมูลโมเลกุล คือเทียบความคล้ายความต่างของลำดับยีนและลำดับโปรตีน
วิธีการเหล่านี้ทั้งหมดแสดงผลที่คล้ายกันถึงแม้ความแตกต่างของยีนจะไม่มีผลต่อสัณฐานรูปร่างภายนอก
ความเข้ากันได้ของต้นไม้ที่สร้างโดยข้อมูลต่าง ๆ จึงเป็นหลักฐานที่เข้มแข็งของการสืบทอดเชื้อสายร่วมกันที่เป็นมูล

neg:
ต้นไม้ 2–3–4
1.ปมแบบ 2 (2-node) คือ ใน 1 node จะมี ข้อมูล 1 ตัว และมี child node ได้ 2 nodes

neg:
กลยุทธ์การจัดการเรียนรู้
กลยุทธ์การจัดการเรียนรู้ () คือทฤษฎีการเรียนรู้และการสอน รูปแบบการเรียนรู้และพัฒนารูปแบบการเรียนรู้ การบูรณาการเนื้อหาในกลุ่มสาระการเรียนรู้ การบูรณาการการเรียนรู้แบบรวม การใช้ กาารเลือก การผลิตสื่อ และพัฒนานวัตกรรมการเรียนรู้ที่ส่งเสริมผลการเรียนรู้ของผู้เรียน เทคนิคและวิทยาการการจัดการเรียนรู้ รอบรู้ในเนื้อหาวิชาที่สอนและกลยุทธ์การสอนเพื่อให้ผู้เรียน คิดวิเคราะห์ สังเคราะห์ สร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้ปฏิสัมพันธ์ระหว่างครูกับผู้เรียนที่ส่งเสริมการพัฒนาศักยภาพของผู้เรียน การนำประมวลรายวิชามาจัดทำแผนการเรียนรู้รายภาค ปฏิบัติการออกแบบ แผนการจัดการเรียนรู้และการจัดการเรียนรู้แบบยึดผู้เรียนเป็นสำคัญ การพัฒนาการจัดการเรียนการสอนและสื่อการสอนสำหรับผู้เรียนในแต่ละระดับการศึกษาได้เหมาะสมกับวัยของผู้เรียน ผู้เรียนที่มีความสามารถแตกต่างกัน การประเมินผลการเรียน กิจกรรมที่ส่งเสริมผลการเรียนรู้ของผู้เรียนจากการประเมินผล ปฏิบัติการจัดการชั้นเรียนและสร้างสรรค์กิจกรรมเพื่อเสริมสร้างพลังอำนาจในการเรียนรู้และพัฒนาด้านอารมณ์ สังคม

neg:
การแทนความรู้
ในการอ่านหัวข้อนี้ถ้าผู้อ่านมีความรู้เรื่องโมเดลเชิงวัตถุ (object-oriented model) จะสามารถเข้าใจได้ดี เพราะเราสามารถมองความรู้ให้อยู่ในรูปของวัตถุและความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุได้

neg:
งานศึกษาตามยาว
ประเภทต่าง ๆ ของการศึกษาตามยาวรวมทั้งงานศึกษาตามรุ่น (cohort study) และ panel study
งานแบบแรกสุ่มตัวอย่างจากคนในรุ่น ซึ่งกำหนดเป็นกลุ่มบุคคลที่ประสบเหตุการณ์อย่างหนึ่ง (ปกติคือการเกิด) ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง แล้วติดตามศึกษาเป็นระยะ ๆ
ส่วนงานแบบที่สองสุ่มตัวอย่างตามขวาง คือจากทั้งกลุ่มประชากร แล้วสำรวจข้อมูลต่าง ๆ เป็นระยะ ๆ

neg:
การเรียนรู้ของเครื่อง
ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน เป็นหนึ่งในวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ใช้เพื่อการการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถอดถอย เมื่อมีข้อมูลฝึกมาให้และแต่ละข้อมูลถูกจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งจากสองประเภท ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนจะสร้างแบบจำลองที่สามารถพยากรณ์ได้ว่าตัวอย่างใหม่นี้จะตกอยู่ในกลุ่มใด

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อตัวแปรต้นมีค่าต่อเนื่องจำเป็นที่จะต้องมีการแบ่งค่าต่อเนื่องออกมาเป็นช่วงๆแบบไม่ต่อเนื่อง ซึ่งไม่ต่อเนื่องทำให้สามารถประมวลผลได้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจ แต่หากต้องการข้อมูลนำเขาและส่งออกที่ต่อเนื่องจริงๆจำเป็นที่จะต้องใช้วิธีอื่นๆ เช่น ข่ายงานประสาทเทียม (Neural Network)

neg:
ต้นไม้ 2–3–4
ตัวเลข 2 3 และ 4 บอกถึงรูปแบบของ node ที่ใช้ใน tree มี 3 แบบ ดังนี้

neg:
ต้นไม้ (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ () เป็น แบบชนิดข้อมูลนามธรรม ประเภทหนึ่ง มีลักษณะการเรียงเป็นกิ่งก้านสาขาแตกแขนงออกไป จะไม่มีวงวน (loop) โยงในสมาชิกตัวต่างๆ
โดยสมาชิกจะถูกเก็บไว้ในประเภทข้อมูลชนิดวัตถุ (Object) หรือโครงสร้าง (Structure) เรียกว่าปม (node) ซึ่งจะมีตัวแปรซึ่งเก็บตัวชี้ (Pointer) ไปยังปมอื่นๆได้

neg:
ต้นไม้สเปลย์
ปมของ splay treeนั้นจะไม่แตกต่างจากปมของต้นไม้ค้นหาทวิภาคแบบปกติเลย นี่เป็นจุดเด่นอีกอย่างหนึ่งของ splay tree ซึ่งไม่ต้องใช้การเก็บข้อมูลเสริมในปม ในการจัดการกับการช่วยประกันความเร็วของการบริการ แต่ตัวต้นไม้นอกจากที่จะต้องเก็บรากแล้ว ยังต้องเก็บการจัดเรียงตัวเพื่อใช้ในการหมุนปมด้วย

neg:
พื้นที่สงวนชีวมณฑลสวนสัก-ห้วยทาก
สมควรคงไว้ซึงระบบนิเวศที่สมบูรณ์ เป็นแหล่งศึกษาการเปลี่ยนแปลงธรรมชาติ ตลอดจนการศึกษาการเปลี่ยนแปลงของธรรมชาติ ตลอดจน เป็นการศึกษารูปแบบการใช้ที่ดินตามจารีต ประเพณีของท้องถิ่น นอกจากนี้ พื้นที่แห่งนี้ยังเป็นต้นน้ำลำธารที่สำคัญของแม่น้ำยม เป็นแหล่งผลิตเมล็ดพันธุ์ไม้หลายชนิด โดยเฉพาะเมล็ดไม้สัก เป็นป่าสาธิตในด้านการทำป่าไม้ในอดีต (ปัจจุบัน ได้ดำเนินการตามโครงการ ป่าต้นแบบเพื่อการจัดการป่าไม้แบบยั่งยืน) เป็นสถานที่ฝึกอบรมผู้บริหารและนักวิจัยป่าไม้ และยังเป็นแหล่งศึกษาวิจัยเพื่อเป็นต้นแบบ ในการสนับสนุนการพัฒนาระดับท้องถิ่นระดับชาติและระดับโลก

neg:
มหาวิทยาลัยมหิดล วิทยาเขตกาญจนบุรี
D - Determination แน่วแน่ทำ กล้าตัดสินใจ

neg:
การเรียนรู้ของเครื่อง
ศาสตร์ด้านการเรียนรู้ของเครื่องเติบโตไปพร้อมๆกับปัญญาประดิษฐ์ ในความจริงนั้น การเรียนรู้ของเครื่องมีมาตั้งแต่ยุคแรกๆของปัญญาประดิษฐ์ นักวิทยาศาสตร์หลายคนสนใจการสร้างเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ จึงเริ่มทดลองวิธีการหลายๆอย่าง ที่เด่นชัดสุดคือ โครงข่ายประสาทเทียม และในเวลาต่อมา ได้มีการคิดค้นโมเดลเชิงเส้นทั่วไปจากหลักการทางสถิติศาสตร์ ไปจนถึงการพัฒนาวิธีการให้เหตุผลตามหลักความน่าจะเป็น โดยเฉพาะในการประยุกต์ด้านการวินิจฉัยโรคอัตโนมัติ

neg:
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค () เป็นโครงสร้างข้อมูล ซึ่งใช้โครงสร้างต้นไม้ในการทำต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคต่างจากต้นไม้แบบทวิภาคตรงที่ส่วนของต้นไม้ด้านซ้ายของข้อมูลใดๆ จะน้อยกว่าข้อมูลนั้น และส่วนของต้นไม้ด้านขวาของข้อมูลใดๆ จะมากกว่าข้อมูลนั้นเสมอ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคสร้างขึ้นมาเพื่อให้เติมลบ หรือหาได้ง่าย สำหรับข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคมักใช้ในการทำโครงสร้างข้อมูลชนิดอื่นๆต่อไป

neg:
การทำไม้
การตัดไม้เฉพาะที่มีมูลค่าสูงและทิ้งไม้ที่มีมูลค่าต่ำกว่า โดยมักเป็นต้นที่เป็นโรคหรือผิดรูปผิดส่วน มักเรียกว่าเป็น การเลือกชั้นคุณภาพสูง (high grading) บางครั้งเรียก การทำไม้ระบบเลือกตัด (selective logging) และมักสับสนกับการเลือกตัด (selection cutting) การปฏิบัติจัดการขึ้นกับการทำสัดส่วนต้นไม้

neg:
โครงสร้างข้อมูลเซตไม่มีส่วนร่วม
ป่าไม้เซตไม่มีส่วนร่วมเป็นโครงสร้างข้อมูลซึ่งจะใช้โครงสร้างข้อมูลต้นไม้ในการแทนแต่ละเซต และโครงสร้างข้อมูลต้นไม้นี้ก็จะจัดเก็บโดยใช้รูปแบบ Spaghetti stack กล่าวคือแต่ละจุดยอดจะโยงไปยังพ่อของตัวมัน ป่าไม้เซตไม่มีส่วนร่วมได้มีการคิดค้นโดย
Bernard A. Galler และ Michael J. Fischer ใน พ.ศ. 2507 โดยที่การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโครงสร้างข้อมูลนี้อย่างละเอียดตามมาหลังจากนั้นหลายปี

neg:
อคติที่เกิดจากการเลือกตัวอย่าง
ความเอนเอียงนี้สัมพันธ์กับ

neg:
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม () หรือ เอสทีพี เป็นตัวช่วยในการหาเส้นทาง หรือ Spanning Tree Protocol หน้าที่ของมันคือ ช่วยป้องกันการเกิด loop ได้ และก็ช่วยเสริมให้มีเส้นทางสำรอง เช่น สมมุติว่าเรามีจุดหมายปลายทางอยู่จุดหนึ่งแล้วเส้นทางนี้เกิดมีปัญหาทำให้ระบบใช้งานไม่ได้เลย ก็ทำให้ระบบทั้งหมดมีปัญหาไปด้วย ตัว Spanning Tree มันก็จะมีระบบช่วยป้องกันไม่ให้ระบบหยุดการทำงาน ถ้าเส้นทางหนึ่งมีปัญหาก็สามารถไปใช้เส้นทางอื่นได้ Redundancy ของ Spanning Tree มันทำให้ระบบมีเสถียรภาพ เพราะใช้ตลอดเวลาก็ไม่ Down ถึงแม้เส้นทางใดเส้นทางหนึ่งใช้ไม่ได้ก็ตาม Spanning tree ก็จะมีเส้นทางขึ้นมาใช้แทนโดยรวมทำให้มีเสถียรภาพมากขึ้นเพื่อป้องกันการเกิดลูป (loop) ในเน็ตเวิร์ก (network) อุปกรณ์สวิทช์ (switch) ทั้งหมดในเน็ตเวิร์ก จะต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกัน เพื่อกำหนดจุดอ้างอิงเดียวกันในการป้องกันลูป ซึ่งจุดอ้างอิงที่ว่านี้เรียกว่ารูทบริดจ์ (หรือรูทสวิตช์ Root Switch)
ในกระบวนการเลือกรูทบริดจ์นี้สวิตช์ทุกตัวจะอาศัยบริดจ์ไอดี ซึ่งเป็นค่าเฉพาะตัวของสวิทช์แต่ละตัวเป็นเงื่อนไขในการเลือก โดยค่าบริดจ์ไอดีมีขนาด 8 ไบต์ (byte) แบ่งออกเป็น 2 ส่วนได้แก่

neg:
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน () เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสร้างฟังก์ชันจากข้อมูลสอน () ข้อมูลสอนประกอบด้วยวัตถุเข้า (มักจะเป็น เวกเตอร์) และผลที่ต้องการ ผลจากการเรียนรู้จะเป็นฟังก์ชันที่อาจจะให้ค่าต่อเนื่อง (จะเรียกวิธีการว่า การถดถอย -- regression) หรือ ใช้ทำนายประเภทของวัตถุ (เรียกว่า การแบ่งประเภท -- classification) ภารกิจของเครื่องเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการทำนายค่าของฟังก์ชันจากวัตถุเข้าที่ถูกต้องโดยใช้ตัวอย่างสอนจำนวนน้อย (training examples -- คู่ของข้อมูลเข้าและผลที่เป็นเป้าหมาย) โดยเครื่องเรียนรู้จะต้องวางนัยทั่วไป (generalize) จากข้อมูลที่มีอยู่ไปยังกรณีที่ไม่เคยพบอย่างมีเหตุผล (ดู )

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อเราสามารถบอกความดีของตัวแปรต้นได้จึงสามารถนำไปช่วยในการหาต้นไม้การตัดสินใจด้วย ID3 ได้โดยมีกระบวนการดังนี้นำมาเขียนเป็นรหัสเทียม (pseudo code) ได้ดังนี้ โดยยกตัวอย่างมาเฉพาะกรณีที่ตัวแปรตามมีแค่เพียงใช่กับไม่ใช่เท่านั้น

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อ

neg:
ต้นไม้คาร์ทีเซียน
แนวคิดนี้ถูกนำมาใช้โดย Seidel & Aragon (1996) ซึ่งแนะนำให้ใช้ตัวเลขสุ่มเป็นลำดับความสำคัญ โครงสร้างข้อมูลที่เกิดจากการเลือกแบบสุ่มนี้เรียกว่า treap เนื่องจากมีการรวมโครงสร้างการค้นหาแบบไบนารีและคุณลักษณะกองกองไบนารี แทรกเข้าไปใน treap อาจทำได้โดยการใส่กุญแจใหม่เป็นใบของต้นไม้ที่มีอยู่เลือกลำดับความสำคัญของมันแล้วดำเนินการดำเนินการหมุนเวียนต้นไม้ตามเส้นทางจากโหนดไปยังรากของต้นไม้เพื่อซ่อมแซมการละเมิดใด ๆ ทรัพย์สินกองที่เกิดจากการแทรกนี้; การลบในทำนองเดียวกันสามารถทำได้โดยจำนวนคงที่ของการเปลี่ยนแปลงไปยังต้นไม้ตามด้วยลำดับของการหมุนตามเส้นทางเดียวในต้นไม้

neg:
ต้นไม้นิพจน์ทวิภาค
3. หากตัวที่อ่านได้เป็น Operator (ตัวดำเนินการ) ให้ทำการ pop ข้อมูลออกจาก Stack 2 ครั้ง เนื่องจาก Operator ใช้เป็น Binary Operator (Operator 1 ตัว ต้องการ Operand 2 ตัว) ซึ่งจะได้ trees "T" และ "T" ("T" นำออกก่อน) แล้วให้นำมาสร้างเป็น tree ใหม่ที่มีราก (root) เป็นตัว operator และมี left และ right children เป็น "T" และ "T" ตามลำดับ จากนั้นให้ใส่ tree ใหม่นี้กลับลง stack

neg:
ศึกษาสำนึก
โดยส่วนใหญ่ เราสามารถสร้างและยกตัวอย่างปัญหาเป็นพิเศษให้กับวิธีแบบศึกษาสำนึก และเป็นกรณีที่ทำให้วิธีแบบศึกษาสำนึกให้คำตอบที่ผิด หรือทำงานอย่างเชื่องช้าได้ แต่อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโครงสร้างของปัญหาตัวอย่างนั้นเป็นกรณีที่พิเศษมากๆ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วมีโอกาสเกิดขึ้นได้น้อย หรือ อาจไม่เกิดขึ้นเลย ดังนั้นเราจึงพบเห็นการนำวิธีแบบศึกษาสำนึกไปใช้แก้ปัญหาในโลกจริงอยู่ทั่วไป

neg:
การค้นหาแบบทริปเพิลเอสสตาร์
แนวคิดของ SSS* นี้จะเป็นไปในลักษณะการค้นหาแบบกว้าง ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับขั้นตอนวิธีของขั้นตอนวิธีเอสตาร์ ในที่นี้ SSS* จะมีแนวคิดพื้นฐานอยู่บนต้นไม้ของคำตอบ (solution tree) โดยทั่วไปต้นไม้ของคำตอบนี้จะสามารถเกิดจากต้นไม้ของเกม โดยการลดจำนวนของกิ่งในแต่ละปมที่เป็น MAX ให้เหลือ 1 กิ่ง (ปม Max ที่ว่านี้หมายถึงปมที่มีโอกาสชนะในการเล่นเกม ซึ่งในที่นี้จะเกี่ยวข้องกับ ) แล้วเราจะได้แนวทางการแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับปม MAX เนื่องจากเป็นการปรับปม MAX สำหรับทุกลำดับของการเล่นที่เป็นไปได้ซึ่งเกิดจากการเล่นของฝ่ายตรงข้าม

neg:
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
formula_2

neg:
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
โครงสร้างข้อมูลที่นิยมในการอิมพลีเมนต์ต้นไม้ลักษณะนี้ยกตัวอย่างเช่น ต้นไม้เอวีแอล, ต้นไม้แดงดำ, ต้นไม้สเปลย์ เป็นต้น

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
ซึ่งจากการนิยามเอนโทรปีข้างต้น ทำให้เราสามารถนิยามลักษณะของตัวแปรต้นที่ดีได้ โดยตัวแปร A จะเป็นตัวแปรต้นที่ดีก็ต่อเมื่อหากว่าแบ่งข้อมูลตัวอย่าง (Example) ออกเป็นชุดๆมีจำนวนชุดตามจำนวนค่าของ A ที่เป็นไปได้เพื่อให้แต่ละกรณี (Instance) ในชุดนั้นมีค่า A เพียงค่าเดียวและค่าเฉลี่ยของเอนโทรปีของชุดข้อมูลที่ถูกแบ่งออก (partition) มานั้นต่ำที่สุด เรียกค่าคาดหวังของการลดลงของเอนโทรปีหลังจากข้อมูลถูกแบ่งด้วย A ว่าเกนความรู้ของ A นิยามโ้ดย

neg:
การเรียนรู้เชิงลึก
นักวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องได้เสนอสถาปัตยกรรมการเรียนรู้หลายแบบบนหลักการของการเรียนรู้เชิงลึกนี้ ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก (Deep Artificial Neural Networks) โครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (Convolutional Neural Networks) โครงข่ายความเชื่อแบบลึก (Deep Belief Networks) และโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (Recurrent Neural Network) ซึ่งมีการนำมาใช้งานอย่างแพร่หลายในทางคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การรู้จำเสียงพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การรู้จำเสียง และชีวสารสนเทศศาสตร์

neg:
ต้นไม้แบบที
ในสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ต้นไม้แบบที (T-tree) เป็นโครงสร้างข้อมูลประเภท ต้นไม้ทวิภาค ที่ถูกใช้เป็น ฐานข้อมูลหน่วยความจำหลัก () เช่น , , , และ Kairos

neg:
กาลานุกรมต้นไม้
กาลานุกรมต้นไม้ ( มาจากภาษากรีกว่า , "dendron", "ต้นไม้"; , "khronos", "เวลา"; และ , "-logia") หรือ tree-ring dating เป็นวิธีการวัดหาอายุทางวิทยาศาสตร์โดยการวิเคราะห์รูปแบบวงเติบโตของต้นไม้ เทคนิคนี้ได้รับการพัฒนาขึ้นมาครั้งแรกระหว่างช่วงครึ่งแรกของศตวรรษที่ 20 จากความคิดแรกเริ่มของ A. E. Douglass นักดาราศาสตร์ผู้ก่อตั้งห้องปฏิบัติการวิจัยวงเติบโตของต้นไม้ที่มหาวิทยาลัยแอริโซนา Douglass ได้ค้นหาความเข้าใจในรอบของจุดดับบนดวงอาทิตย์และให้เหตุผลเอาไว้ได้อย่างถูกต้องว่าการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของดวงอาทิตย์จะมีผลต่อรูปแบบภูมิอากาศบนโลกซึ่งได้ถูกบันทึกไว้ในรูปแบบของวงเติบโตของต้นไม้ (กล่าวคือ จุดดับบนดวงอาทิตย์ → ภูมิอากาศ → วงเติบโตของต้นไม้) เทคนิคทางกาลานุกรมต้นไม้นี้สามารถหาอายุของวงเติบโตต้นไม้จากไม้หลายชนิดเป็นปีปฏิทินได้อย่างแม่นยำของปีที่วงเติบโตเกิดขึ้น

neg:
การศึกษา
การศึกษาทางเลือกเป็นการศึกษาที่มีความแตกต่างจากการศึกษาในกระแสหลัก โดยยึดความต้องการของชุมชนในท้องถิ่นเป็นหลัก ใช้กระบวนการสอนที่มีความหลากหลายรูปแบบ และหยิบยกปรัชญาการศึกษาหลายๆปรัชญาเข้ามาประยุกต์ใช้ โดยการศึกษาในรูปแบบนี้ถือได้ว่าเป็นการศึกษาที่เป็นอุดมคติ และลดบทบาทของการจัดการศึกษาในรูปแบบของโรงเรียนลง สำหรับการจัดการศึกษาทางเลือกนั้นมีทั้งรูปแบบที่เรียนในโรงเรียนการศึกษาทางเลือก โฮมสคูล รวมไปถึงรูปแบบอันสคูลลิ่ง สำหรับโรงเรียนการศึกษาทางเลือกในประเทศไทยยกตัวอย่างเช่น โรงเรียนรุ่งอรุณ เป็นต้น

neg:
ต้นไม้และ–หรือ
ต้นไม้ (อังกฤษ: Tree) เป็น แบบชนิดข้อมูลนามธรรม ประเภทหนึ่ง มีลักษณะการเรียงเป็นกิ่งก้านสาขาแตกแขนงออกไป จะไม่มีวงวน (loop) โยงในสมาชิกตัวต่างๆ โดยสมาชิกจะถูกเก็บไว้ในประเภทข้อมูลชนิดวัตถุ (Object) หรือโครงสร้าง (Structure) เรียกว่าปม (node) ซึ่งจะมีตัวแปรซึ่งเก็บตัวชี้ (Pointer) ไปยังปมอื่นๆได้ต้นไม้ถูกใช้ในการจัดการข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ (comparable) อย่างรวดเร็วเช่น ตัวเลข หรือ การเรียงลำดับความสำคัญของข้อมูล เช่น การคำนวณที่มีวงเล็บ เป็นต้น

neg:
ความจำเชิงกระบวนวิธี
ผลงานวิจัยในปี ค.ศ. 2006 ช่วยอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างความจำเชิงกระบวนวิธี การเรียนรู้ และสภาพพลาสติกของไซแนปส์ในระดับโมเลกุล
งานวิจัยหนึ่งใช้สัตว์เล็ก ๆ ที่ไม่มีแฟ็กเตอร์การถอดรหัส (transcription factor) ตระกูล CREB ในระดับที่ปกติเพื่อตรวจดูการประมวลข้อมูลใน striatum ในระหว่างการเรียนรู้แบบต่าง ๆ
แม้ว่าจะยังไม่เป็นที่เข้าใจกันดี ผลงานทดลองแสดงว่า การทำงานของ CREB ที่ไซแนปส์จำเป็นเพื่อที่จะเชื่อมต่อการเรียนรู้ (acquisition) กับการเก็บ (storage) ของความจำเชิงกระบวนวิธี

neg:
ต้นไม้เซกเมนต์
ต้นไม้เซกเมนต์ หรือ Segment Tree เป็นโครงสร้างข้อมูลชนิดหนึ่งมีลักษณะเป็นต้นไม้ทวิภาค (Binary Tree)  ที่มีจุดเด่นในการเก็บ และ ถามข้อมูลเป็นช่วงมีขนาดคงที่ เมื่อโครงสร้างของข้อมูลถูกสร้างขึ้น โครงสร้างของไฟล์จะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ แต่สามารถปรับปรุงค่าของโหนดได้

neg:
ต้นไม้แบบทวิภาค
ต้นไม้ทวิภาค () ในศาสตร์คอมพิวเตอร์ เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ซึ่งแต่ละปมมีปมลูกได้ไม่เกิน 2 ปม โดยแยกออกเป็นปมด้านซ้าย และปมด้านขวา ปมที่มีปมลูก เรียกว่า ปมพ่อแม่ และปมลูกอาจมีรีเฟอร์เรนซ์ไปยังปมพ่อแม่ของมัน ในโครงสร้างแบบต้นไม้จะมีปม ๆ หนึ่งเป็นปมบรรพบุรุษของทุกปม เราเรียกปมนี้ว่าปมราก การเข้าถึงปมทุกปมในโครงสร้างแบบต้นไม้ทำได้โดยเริ่มต้นจากปมราก และใช้รีเฟอร์เรนซ์ของปมนั้นท่องไปตามปมลูกด้านซ้ายและด้านขวาของมัน ต้นไม้ที่มีเฉพาะปมราก เรียกว่าต้นไม้ว่าง (null tree) ในต้นไม้ทวิภาค กิ่งหรือดีกรีของทุก ๆ ปมมีค่ามากที่สุดได้ไม่เกิน 2 ต้นไม้ที่มีปมจำนวน 'n' ปมจะมีกิ่งได้ไม่เกิน 'n-1' กิ่ง
ต้นไม้ทวิภาคมักใช้สำหรับต้นไม้ค้นหาทวิภาค (binary search trees) และฮีพทวิภาค (binary heaps)

neg:
ต้นไม้แบบทอดข้าม
ถ้าต้นไม้ formula_1 เป็นกราฟย่อยของกราฟ formula_2 และเซ็ตของจุดยอดของ formula_1 เท่ากับเซ็ตของจุดยอดของ formula_2 เราจะกล่าวว่าต้นไม้ formula_1 นั้น ทอดข้าม (spanning) formula_2 และเรียก formula_1 ว่า ต้นไม้ทอดข้าม ของ formula_2

neg:
ต้นไม้ 2–3
โหนดภายในเป็นโหนด 3 หากมีองค์ประกอบข้อมูลสองชุดและมีลูกสามคน

neg:
ต้นไม้แบบบี
จำนวนกิ่ง(หรือปมลูก) จากปมนั้นจะมีมากกว่าจำนวนคีย์ในปมอยู่ 1 ในต้นไม้แบบ 2-3 ปมภายในอาจเก็บหนึ่งคีย์ (โดยมีปมลูก 2 ปม) หรือมี 2 คีย์ (โดยมีปมลูก 3 ปม) บางครั้งต้นไม้แบบีถูกอธิบายโดยใช้พารามิเตอร์ (d + 1) - (2d+1) หรือโดยใช้ลำดับกิ่งที่สูงที่สุด (2d + 1)

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
การจัดการกับตัวแปรต้นที่มีค่าต่อเนื่อง

neg:
การเรียน
การเรียนรู้ หมายถึง การได้รับความรู้ พฤติกรรม ทักษะ คุณค่า หรือความพึงใจ ที่เป็นสิ่งแปลกใหม่หรือปรับปรุงสิ่งที่มีอยู่ และอาจเกี่ยวข้องกับการสังเคราะห์สารสนเทศชนิดต่าง ๆ ผู้ประมวลทักษะของการเรียนรู้เป็นได้ทั้งมนุษย์ สัตว์ และเครื่องจักรบางชนิด ความก้าวหน้าในการเรียนรู้เมื่อเทียบกับเวลามีแนวโน้มเป็นเส้นโค้งแห่งการเรียนรู้ (learning curve)

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
โดยสำหรับต้นไม้การตัดสินใจที่มีผลลัพธ์เป็นแค่เพียงค่าตรรกะ (boolean) ใช่กับไม่ใช่เหมือนกับที่ยกมาตอนต้นของบทความนั้น จะมีเอนโทรปีคือ

neg:
กาลานุกรมต้นไม้
เพื่อที่จะกำจัดความแปรผันโดดๆที่ผิดปรกติในวงเติบโตของต้นไม้ นักกาลานุกรมต้นไม้จะทำการหาค่าเฉลี่ยในความกว้างของวงเติบโตต้นไม้จากหลายๆตัวอย่างเพื่อที่จะสร้างประวัติของวงเติบโต กระบวนการนี้เรียกว่าการสร้างจำลอง (replication) ประวัติของวงเติบโตหนึ่งๆที่ไม่ทราบเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดจะเรียกว่ากาลานุกรมลอย (floating chronology) ซึ่งสามารถยึดโยงได้ด้วยการเปรียบเทียบลักษณะโดยการเชื่อมโยงรูปแบบกับกาลานุกรมอื่นๆที่รู้ช่วงเวลา ได้มีการยึดโยงในกาลานุกรมอย่างเต็มรูปแบบย้อนหลังกลับไปได้มากกว่า 10,000 ปีสำหรับต้นโอ๊คแม่น้ำ (river oak) ในเยอรมนีใต้ (จากแม่น้ำเมนและแม่น้ำไรน์) ได้มีการยึดโยงในกาลานุกรมอย่างเต็มรูปแบบอีกตัวอย่างหนึ่งซึ่งย้อนหลังกลับไปได้ถึง 8,500 ปีสำหรับสนไพน์บริสเทิลโคนทางตะวันตกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกา (ไวต์เมาเทนส์ แคลิฟอร์เนีย). นอกจากนี้ลำดับกาลานุกรมจากการศึกษากาลานุกรมต้นไม้ทั้งสองแห่งนี้ได้รับการศึกษาเปรียบเทียบยืนยันกับการหาอายุโดยวิธีเรดิคาร์บอนแล้ว
ในปี 2004 ได้มีการสร้างเส้นกราฟปรับชดเชยค่าอายุ (calibration curve) "INTCAL04" ขึ้นมาใหม่ ที่ถูกนำไปใช้ปรับชดเชยค่าอย่างเป็นสากลย้อนหลังกลับไปได้ถึง 26,000 ปีก่อนปัจจุบันจากค่าที่ได้รับการยอมรับทั่วโลกของชุดข้อมูลวงเติบโตต้นไม้และตะกอนทะเล

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
ซึ่งในกระบวนการตัดแต่งนั้นจะพิจารณาบัพในต้นไม้ว่าหากตัดบัพใดทิ้งแล้วความแม่นยำใน validating set ไม่ลดลงก็จะตัดทิ้งและจะตัดไปเรื่อยๆจนกว่าจะไม่สามารถตัดทิ้งตามเงื่อนไขได้อีก

neg:
การแบ่งประเภทข้อมูล
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การแบ่งประเภทข้อมูล () เป็นปัญหาพื้นฐานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยปัญหาคือการทำนายประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติต่าง ๆ ของวัตถุ ซึ่งการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะสร้างฟังก์ชันเชื่อมโยง ระหว่างคุณสมบัติของวัตถุ กับประเภทของวัตถุจากตัวอย่างสอน แล้วจึงใช้ฟังก์ชันนี้ทำนายประเภทของวัตถุที่ไม่เคยพบ เครื่องมือหรือขั้นตอนวิธีที่ใช้สำหรับการแบ่งประเภทข้อมูลเช่น โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไมตัดสินใจ

neg:
ศึกษาสำนึก
สำหรับปัญหาเส้นทางสั้นที่สุด (s) นั้น วิธีแบบศึกษาสำนึกจะกำหนดให้ "การศึกษาสำนึก" เป็น ฟังก์ชันศึกษาสำนึก , formula_1 อยู่บนปม (s) ของต้นไม้สำหรับค้น (), ซึ่งทำงานโดยการประมาณค่าของวิถี() สั้นที่สุดหรือมีค่าน้อยสุด จากปมปัจจุบันไปยังปมเป้าหมาย () วิธีการศึกษาสำนึกใช้ใน เช่น การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ หรือ และ การค้นหาเอสตาร์ สำหรับเป็นผู้เลือกหรือตัวตัดสินใจเลือกปมที่ดีที่สุดก่อนการค้นหาปมต่อไป. การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ (Greedy best-first search) จะเลือกปมที่มีค่าน้อยที่สุดสำหรับฟังก์ชันศึกษาสำนึก ส่วน เอสตาร์ (A*) จะค้นหาปมที่มีค่าน้อยที่สุดจากสมการ formula_2, โดยที่ฟังก์ชัน formula_3 คือ ค่าที่แท้จริง (exact cost) สำหรับเส้นทางจาก สถานะกำหนดเริ่มต้น (initial state) มายังสถานะปัจจุบัน. และโดยที่ฟังก์ชัน formula_1 จะส่งค่าประมาณการศึกษาสำนึกที่ยอมรับได้ นั่นคือ ถ้าฟังก์ชัน formula_1 เป็นค่าประมาณที่ไม่เคยประมาณมากกว่าค่าจริงจนถึงเป้าหมาย (goal) — สำหรับกรณีนี้เอสตาร์ (A*) ได้มีการพิสูจน์แล้วว่าได้ผลเฉลยที่เหมาะที่สุดเสมอ ()

neg:
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่อง () เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ อัลกอริทึมนั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์

neg:
ลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
สไตล์การเรียนรู้ได้คำพรรณนาว่าเป็น "วิธีการที่อยู่ได้นานเกี่ยวกับการคิดและการประมวลข้อมูล"
แม้ว่าจะไม่มีหลักฐานว่าบุคลิกภาพเป็นตัวกำหนดสไตล์การคิด แต่ว่าสไตล์การคิดก็อาจจะสัมพันธ์กับลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
แม้ว่าจะไม่มีมติส่วนใหญ่เกี่ยวกับสไตล์การเรียนรู้ แต่ก็มีข้อเสนอหลายอย่าง
งานวิจัยปี 1997 (Smeck, Ribicj, and Ramanaih) กำหนดสไตล์การเรียนรู้เป็น 4 อย่าง คือ

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
ID3 นั้นสร้างต้นไม้การตัดสินใจจากบนลงล่างด้วยการถามว่าลักษณะใด (ขอใช้คำว่าลักษณะแทนตัวแปรต้น) ควรจะเป็นรากของต้นไม้การตัดสินใจต้นนี้ และถามซ้ำๆไปเรื่อยๆเพื่อหาต้นไม้ทั้งต้นด้วยการเขียนโปรแกรมด้วยความสัมพันธ์แบบเวียนเกิด () โดยในการเลือกว่าลักษณะใดดีที่สุดนั้นดูจากค่าของลักษณะเรียกว่าเกนความรู้ (Information gain)
ก่อนที่จะรู้จักเกนความรู้จะต้องนิยามค่าหนึ่งที่ใช้บอกความไม่บริสุทธิ์ของข้อมูลก่อน เรียกว่าเอนโทรปี (Entropy) โดยนิยามเอนโทรปีของต้นไม้การตัดสินใจในตัวในเซตของตัวอย่าง S คือ E (S) ดังนี้

neg:
เทคโนโลยีการศึกษา
ปัจจัยที่กำหนดทิศทาง

neg:
ต้นไม้แบบที
ปมที่มีต้นไม้ย่อย () สองต้น เรียกว่า "ปมภายใน" (internal nodes) ปมที่ไม่มีต้นไม้ย่อย เรียกว่า "ปมใบ" (leaf nodes) และปมที่มีต้นไม้ย่อยเพียงแต่ต้นเดียว เรียกว่า "ปมครึ่งใบ" (half-leaf nodes) ปมจะถูกเรียกว่า "ปมขอบเขต" (bounding node) สำหรับค่าหนึ่ง ถ้าค่านั้นอยู่ระหว่างค่าน้อยสุดและมากสุดของปมนั้น
ค่าที่มากที่สุดในต้นไม้ย่อยซ้ายของแต่ละปมภายใน เรียกว่า "ขอบเขตล่างมากสุด" (greatest lower bound) ค่าที่น้อยที่สุดในต้นไม้ย่อยขวาของแต่ละปมภายใน เรียกว่า "ขอบเขตบนน้อยสุด" (least upper bound) ซึ่งค่าทั้งสองนี้จะอยู่ที่ปมใบหรือปมครึ่งใบเสมอ ปมใบและปมครึ่งใบสามารถมีจำนวนข้อมูลได้ตั้งแต่หนึ่งจนถึงขนาดของแถวลำดับข้อมูล แต่จำนวนข้อมูลขั้นต่ำและมากสุดของปมภายในจะถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าแล้ว
ถ้ามีการเพิ่มปมใหม่ ต้นไม้อาจจำเป็นต้องปรับสมดุล (rebalanced) จะอธิบายด้านล่างต้นไม้แบบทีจะดำเนินการบนพื้นฐานของ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้ () โดยเฉพาะตามที่บทความของ Lehman และ Carey ได้อธิบายไว้ว่าต้นไม้แบบทีจะปรับสมดุลเหมือนกับต้นไม้เอวีแอล ที่ว่ามันจะไม่สมดุลเมื่อปมลูกมีความสูงต่างกันอย่างน้อยสองระดับ กรณีนี้จะเกิดขึ้นหลักจากทำการเพิ่มหรือลบปม ซึ่งหลังจากทำการเพิ่มหรือลบปมแล้ว ต้นไม้จะถูกตรวจจากใบไปยังราก ถ้าตรวจพบว่าไม่สมดุลก็จะทำหนึ่งหรือสองครั้ง ทำให้สามารถประกันได้ว่าต้นไม้จะสมดุลเสมอ

neg:
ต้นไม้ 2–3–4
- ถ้าไม่ใช่ลงไปที่ child node ของ node นั้น และเริ่มทำ step 1 ใหม่

neg:
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน () เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน การเรียนรู้แบบนี้จะพิจารณาวัตถุเป็นเซตของตัวแปรสุ่ม แล้วจึงสร้างโมเดลความหนาแน่นร่วมของชุดข้อมูล

neg:
ต้นไม้คาร์ทีเซียน
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ต้นไม้คาร์ทีเซียน (อังกฤษ : ) เป็นต้นไม้ไบนารีที่ได้จากลำดับของตัวเลข มันสามารถกำหนดได้ไม่ซ้ำกันจากคุณสมบัติที่เป็น heap-ordered และการ แบบสมมาตร (ตามลำดับ) ของต้นไม้จะส่งกลับลำดับเริ่มต้น แนะนำโดย Vuillemin (1980) ในบริบทของโครงสร้างข้อมูลการค้นหาช่วงทางเรขาคณิต ต้นไม้คาร์ทีเซียนยังถูกนำมาใช้ในการนิยามโครงสร้างข้อมูล Tree Treap และ Randomized Binary Search Tree สำหรับปัญหาการค้นหาแบบไบนารี ต้นไม้คาร์ทีเซียน สำหรับลำดับอาจจะสร้างในเชิงเส้นเวลาโดยใช้ขั้นตอนวิธี stack - based สำหรับการค้นหาค่าที่เล็กที่สุดใกล้ที่สุดในลำดับ

neg:
ลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
ตามงานวิจัยในปี 2011 ความเปิดรับประสบการณ์สัมพันธ์กับสไตล์การเรียนรู้ เช่น การวิเคราะห์โดยสังเคราะห์และการเรียนเป็นระบบ ที่บ่อยครั้งนำไปสู่ความสำเร็จทางการเรียนและการได้เกรดที่สูงกว่า
และเพราะว่า ความพิถีพิถันและความเปิดรับประสบการณ์ เป็นตัวพยากรณ์สไตล์การเรียนทั้ง 4 นี่แสดงนัยว่า บุคคลที่มีลักษณะต่าง ๆ เช่น วินัย ความมุ่งมั่น และความอยากรู้อยากเห็น มีโอกาสสูงกว่าที่จะใช้วิธีการเรียนทั้ง 4 อย่าง
ความพิถีพิถันและความยินยอมเห็นใจ สัมพันธ์กับสไตล์การเรียนทั้ง 4 อย่าง เทียบกับ neuroticism ที่สัมพันธ์ในเชิงผกผันกับสไตล์ทั้ง 4
นอกจากนั้นแล้ว ความสนใจต่อสิ่งภายนอกและความเปิดรับประสบการณ์ สัมพันธ์กับการประมวลแบบขยายเพิ่มเท่านั้น และ ความเปิดรับประสบการณ์โดยลำพังมีสหสัมพันธ์กับความสำเร็จการศึกษาที่ดี

neg:
ลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
เมื่อใช้ทั้ง 4 สไตล์ในการเรียน แต่ละอย่างก็น่าจะทำให้เรียนได้เก่งขึ้น
แบบจำลองนี้ยืนยันว่า นักเรียนนักศึกษาจะพัฒนาสไตล์การเรียนเป็นแบบประมวลข้อมูลอย่างตื้น ๆ (agentic/shallow processing) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้สอบได้ดี หรือเป็นแบบประมวลข้อมูลอย่างลึกซึ้ง (reflective/deep processing)
ผู้ที่ประมวลข้อมูลอย่างลึก บ่อยครั้งพิถีพิถัน เปิดรับความคิด และสนใจสิ่งภายนอกมากกว่า เปรียบเทียบกับผู้ประมวลข้อมูลอย่างตื้น ๆ
การประมวลข้อมูลอย่างลึก สัมพันธ์กับวิธีการเรียนที่เหมาะสม (คือเป็นการเรียนอย่างเป็นระบบ) และความสามารถที่ดีกว่าในการวิเคราะห์ข้อมูล (การวิเคราะห์โดยสังเคราะห์และแบบขยายเพิ่ม) เทียบกับผู้ประมวลข้อมูลอย่างตื้น
หน้าที่หลักของสไตล์การเรียน 4 อย่างนี้ เป็นดังต่อไปนี้

neg:
โครงสร้างข้อมูลเซตไม่มีส่วนร่วม
วิธีแรก เรียกว่า "union by height" ใช้แนวคิดว่าให้นำต้นไม้ที่มีความสูงต่ำกว่าไปต่อต้นไม้ที่มีความสูงมากกว่าเสมอเหมือนแนวคิดของ "weighted-union heuristic" ด้วยวิธีนี้จะทำให้ต้นไม้มีความสูงเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อนำต้นไม้ที่มีความสูงเท่ากันพอดีมายูเนียนกัน และความสูงจะเพิ่มเพียงแค่ 1 ด้วย ดังนั้นเนื่องจากสามารถมีการ"ยูเนียน"ได้เพียง log "n" ครั้ง ความสูงของต้นไม้จึงเป็น log "n" ด้วย ส่งผลให้การดำเนินการทั้ง"ค้นหา" และ"ยูเนียน" ในแต่ละครั้งใช้เวลา O(log "n") สามารถเขียนเป็นรหัสเทียมได้ดังนี้

neg:
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม
บริดจ์ไอดีเป็นพารามิเตอร์หนึ่งใน BPDU ที่สวิตช์แลกเปลี่ยนกัน เพื่อใช้ในการกำหนดว่า สวิตช์ใดจะทำหน้าที่เป็นรูทบริดจ์ในเน็ตเวิร์กนั้นๆ

neg:
ร็อบ บรูเนีย
ร็อบ บรูเนีย มีแนวโน้มที่จะเป็นผู้นำสำหรับเยาวชน เขาได้ร่วมกับ กอร์ ฟาน เวเกอร์เดน ออกแบบวิธีการศึกษาสำหรับการเรียนรู้ทางหมากรุก ที่เรียกว่า สตัพเพนเมทอเดอ (ขั้นตอนวิธีการ) วิธีนี้ได้ใช้ในโรงเรียนหลายแห่ง รวมถึงสโมสรและสันทนาการในระดับนานาชาติ

neg:
พันธุ์ป่า
หลักการว่าด้วยการมีอยู่ของไวลด์ไทป์มีประโยชน์ในการศึกษาสิ่งมีชีวิตต้นแบบเช่นแมลงวันผลไม้ "Drosophila melanogaster" ซึ่งลักษณะปรากฎ (ฟีโนไทป์) บางอย่างของแมลงวันนี้ เช่น สีตา หรือรูปร่างปีก สามารถถูกเปลี่ยนแปลงโดยการเกิดการกลายพันธุ์ในรูปแบบต่างๆ ได้ เช่น การมีตาสีขาว การมีร่องที่ปีก เป็นต้น อัลลีลที่เป็นไวลด์ไทป์จะถูกกำหนดด้วยสัญลักษณ์ "+" ที่ด้านบน

neg:
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับโครงสร้างข้อมูลที่ต้องการเรียงลำดับอยู่ตลอดเวลา (เมื่อใส่ข้อมูลใหม่เข้าไปก็สามารถใส่ได้อย่างรวดเร็ว) ตัวอย่างเช่นแถวคอยลำดับความสำคัญ หรือนำมาใช้เป็นแถวลำดับแบบจับคู่หรือพจนานุกรม โดยใส่แต่ละคู่ (คีย์-ข้อมูล) ลงไปในต้นไม้แล้วเรียงลำดับตามค่าคีย์ ดังที่ได้กล่าวมาจะเห็นได้ว่าลักษณะคุณประโยชน์ของต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้นั้นจะคล้ายคลึงกับตารางแฮช

neg:
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
แต่หากไม่มีการปรับสมดุลของต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคแล้ว จะมีบางกรณีที่ทำให้ความสูงของต้นไม้มีค่าเท่ากับจำนวนปม ยกตัวอย่างเช่นหากใส่ข้อมูลที่ผ่านการเรียงลำดับเข้าไปในต้นไม้แล้ว ลักษณะของต้นไม้จะดูเหมือนกับรายการโยงที่มี n ปมเสียมากกว่า ในเชิงเปรียบเทียบหาก n = 1,000,000 ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่ไม่ได้ปรับสมดุลอาจมีความสูงถึง 1,000,000 เปรียบเทียบกับต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่ปรับสมดุลเพื่อลดความสูงแล้วนั้นจะมีความสูงไม่เกิน formula_3

neg:
แอลฟาโกะ
ตั้งแต่ปี ค.ศ. 2016 ขั้นตอนวิธีของแอลฟาโกะใช้การรวมกันของการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการคำนวณแบบการค้นหาต้นไม้ รวมกับการฝึกแบบกว้าง ทั้งจากการเล่นของมนุษย์และคอมพิวเตอร์ มันใช้การคำนวณแบบการค้นหาต้นไม้มงเต การ์โล ที่นำโดย "เครือข่ายคุณค่า" และ "เครือข่ายนโยบาย" ซึ่งดำเนินการโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก จำนวนจำกัดของการตรวจจับคุณลักษณะเฉพาะเกมก่อนการประมวลผล (ตัวอย่างเช่น เพื่อเน้นว่าการเดินตรงกับรูปแบบนากาเดะ) ได้นำมาใช้กับอินพุตก่อนที่จะถูกส่งไปยังโครงข่ายประสาทเทียม

neg:
ต้นไม้ 2–3–4
ต้นไม้ 2-3-4 (2-3-4 tree) มีโครงสร้างเหมือนกับ ต้นไม้แดงดำ(red-black trees) เพราะ ต้นไม้แดงดำประยุกต์แนวคิดมาจาก ต้นไม้ 2-3-4 ซึ่งทุกๆ ต้นไม้ 2-3-4 จะมี ต้นไม้แดงดำ อย่างน้อย 1 ต้นกับ data element ในอันดับเดียวกัน แล้วการเพิ่มและลบข้อมูลของ 2-3-4 trees ที่ทำให้แต่ละ node ขยาย แยก หรือรวมกัน ก็เหมือนกับการสลับสีและการหมุนของ node ใน red-black trees และการจะ implement 2-3-4 trees ในการเขียนโปรแกรมมักจะยาก เพราะมีกรณีเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของต้นไม้แบบนี้เยอะ ส่วนใหญ่จึงหันไปใช้ red-black trees แทนเพราะ implement ได้ง่ายกว่า

neg:
ต้นไม้บีเค
ต้นไม้ BK เป็นต้นไม้เมตริกที่แนะนำโดย Walter Austin Burkhard และ Robert M. Keller ที่ปรับให้เหมาะกับพื้นที่เมตริกแบบไม่ต่อเนื่อง สำหรับความเรียบง่ายให้เราพิจารณาเมตริกแบบไม่ต่อเนื่อง จำนวนเต็ม {\ displaystyle d (x, y)} d (x, y) จากนั้น ต้นไม้บีเคมีการกำหนดในลักษณะดังต่อไปนี้ มีการเลือกองค์ประกอบตามอำเภอใจ a เป็นโหนดราก โหนดรากอาจมี subtrees เป็นศูนย์หรือมากกว่า ทรีย่อย k-th สร้างขึ้นใหม่จากทุกองค์ประกอบ b เช่น {\ displaystyle d (a, b) = k} d (a, b) = k ต้นไม้บีเคสามารถใช้สำหรับการจับคู่สายโดยประมาณในพจนานุกรม

neg:
ต้นไม้แบบที
เหตุผลหลักน่าจะเป็นเพราะว่าสมมติฐานแบบเดิมที่บอกว่าอัตราการเข้าถึงแคชและหน่วยความจำหลักเท่ากันใช้ไม่ได้อีกต่อไป เนื่องจากในปัจจุบันอัตราการเข้าถึงแคชจะเร็วกว่าหน่วยความจำหลักมาก

neg:
การค้นหาแบบทริปเพิลเอสสตาร์
สมมติให้มีต้นไม้สถานะของเกมมาให้แล้ว SSS* จะทำการค้นหาผ่านทางช่องว่างของส่วนหนึ่งของต้นไม้ของคำตอบ และทำการพิจารณาต้นไม้ย่อยต่างๆ และค่อยๆ ขยายขนาดของต้นไม้ย่อยๆ นั้นจนกระทั่งสามารถสร้างต้นไม้ของคำตอบเพียงต้นเดียวที่มีราก (root) ร่วมกัน และค่า Minimax นั้นยังคงค่าเดิมของต้นไม้ที่รับมา ในที่นี้ SSS* จะไม่พิจารณาปมที่ alpha-beta pruning จะทำการตัด และ SSS* อาจจะตัดกิ่งของปมที่ alpha-beta ไม่ได้ทำการตัด ซึ่ง George Stockman เห็นว่าขั้นตอนวิธี SSS* นี้น่าจะเป็นขั้นตอนวิธีที่ดีกว่า alpha-beta pruning อย่างไรก็ตาม Steve Rozen และ Judea Pearl ได้แสดงให้เห็นว่าจำนวนของตำแหน่งที่จะทำการบันทึกข้อมูลของ SSS* เมื่อเปรียบเทียบกับ alpha-beta แล้วจะเห็นว่ามันมีขอบเขตที่จำกัด และโดยทั่วไปนั้นอาจจะไม่พอที่จะเพิ่มทรัพยากรอื่นๆ

neg:
การเรียนรู้เชิงลึก
ส่วนการตีความด้วยหลักความน่าจะเป็นนั้น มีแนวคิดมาจากการเรียนรู้ของเครื่อง เสนอขึ้นครั้งแรกโดยเจฟฟรีย์ ฮินตัน โยชัว เบนโจ ยานน์ เลอคุน และเยอร์เกน ชมิดฮูเบอร์ นักวิทยาศาสตร์ผู้บุกเบิกสาขาการเรียนรู้เชิงลึกยุคใหม่ แนวคิดนี้จะเน้นการปรับโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกด้วยการหาโมเดลค่าที่ดีที่สุด (optimization) ที่ดีทั้งสำหรับข้อมูลการสอน (training) และข้อมูลการทดสอบ (testing) ทั้งนี้ การอนุมานด้วยความน่าจะเป็นนั้นจะมองว่า activation nonlinearity นั้นเป็นฟังก์ชันการกระจายแบบสะสม (Cumulative distribution function) ทำให้เกิดเทคนิคการใช้ dropout เป็นตัวควบคุม (regularizer) สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม

neg:
ต้นไม้แบบทอดข้าม
ต้นไม้ทอดข้าม หรือ ต้นไม้แผ่ทั่ว () หมายถึง กราฟย่อยซึ่งมีลักษณะเป็นต้นไม้และมีทุกจุดยอดของกราฟเป็นจุดยอดทุกจุดของต้นไม้ด้วย การหาต้นไม้ทอดข้ามในกราฟใดๆ โดยเฉพาะต้นไม้ทอดข้ามน้อยสุด เป็นปัญหาที่พบบ่อยในวิทยาการคอมพิวเตอร์รูปแบบหนึ่ง

neg:
การศึกษาตามแผน
แผนภาพแสดงจุดเริ่มต้นและทิศทางการดำเนินงานของงานศึกษามีกลุ่มควบคุม (case-control study) เทียบกับงานศึกษาตามรุ่น
ในงานศึกษามีกลุ่มควบคุม เริ่มต้นจากข้อมูลการเกิดโรค จะมีการตรวจสอบและการวิเคราะห์เพื่อหาเหตุของโรค
ส่วนในงานศึกษาตามรุ่น เริ่มต้นจากสมมุติฐานของโรค
จะมีการสังเกตดูสาร (หรือเงื่อนไข) ที่เป็นสมมุติฐานของโรคสัมพันธ์กับอุบัติการณ์ของโรค
การศึกษาตามแผน หรือในอนาคต (prospective) จะศึกษาการเกิดของโรคในอนาคต ส่วนการศึกษาย้อนหลัง (retrospective) จะศึกษาการเกิดของโรคที่มีแล้ว

neg:
ต้นไม้เซกเมนต์
1. แบบสอบถาม

neg:
ขั้นตอนวิธีโบรน-เคอร์โบสท์
กราฟในตัวอย่างมีความเสื่อมเป็น 2 ซึ่งหนึ่งในการลำดับที่เป็นไปได้คือ 6,4,3,1,2,5 ถ้าเป็นแบบที่มีการลำดับจุดยอดของขั้นตอนวิธีโบรน-เคอร์โบสท์ จะได้ต้นไม้ของการเรียกเป็นดังนี้

neg:
ปรากฏการณ์การวางกรอบ
มีงานศึกษาหลายงานที่แสดงว่า หนุ่มสาวจะทำการตัดสินใจที่มีความเอนเอียงน้อยกว่าผู้ใหญ่อายุมาก
เพราะว่า พวกเขาตัดสินใจโดยตีความตามรูปแบบของเหตุการณ์
และสามารถใช้กลยุทธ์การตัดสินใจที่ดีกว่า ที่ต้องใช้ทรัพยากรทางประชาน เช่นทักษะต่าง ๆ ที่ต้องใช้ความจำใช้งาน (working-memory)
เทียบกับผู้ใหญ่อายุมาก ผู้จะทำการตัดสินใจอาศัยปฏิกิริยาที่เกิดขึ้นทันทีต่อการได้หรือการเสีย

neg:
การศึกษาตามแผน
prospective cohort (งานศึกษาตามรุ่นตามแผน) จะกำหนดกลุ่มการทดลองก่อนที่จะเริ่มดำเนินการ ในขณะที่ retrospective cohort (งานศึกษาตามรุ่นย้อนหลัง) ซึ่งก็คืองานศึกษาตามรุ่นตามประวัติ จะกำหนดกลุ่มหลังจากที่ได้ข้อมูลแล้ว
ตัวอย่างของงานศึกษาตามรุ่นย้อนหลังก็คือ ""Long-Term Mortality after Gastric Bypass Surgery (อัตราความตายระยะยาวหลังจาก Gastric Bypass Surgery)""
และ The Lothian Birth Cohort Studies (ซึ่งศึกษาความเสื่อมทางประชานที่เป็นไปตามวัย)

neg:
ขั้นตอนวิธีมินิแมกซ์
ในการเลือกค่าเสียโอกาสนั้น ต้นไม้ค้นหาจะทำการค้นค่าเสียโอกาสที่สูงที่สุดมาจากใบ (leaf node) และตัดสินว่าเส้นทางนั้นเป็นเส้นทางที่ดีที่สุด สังเกตว่าเกมที่มีความซับซ้อนสูงอย่างหมากรุกหรือโกะจะไม่สามารถบันทึกทุกความเป็นไปได้ของทั้งเกมได้ทั้งหมดตั้งแต่ต้นเกม เพราะจะต้องบันทึกเยอะมาก หากแต่พอจะอ่านล่วงหน้าไปก่อนได้หลายตาเพื่อหาความได้เปรียบที่มากที่สุดไปเรื่อยๆจนไปจบที่ค่าอนันต์หรือลบอนันต์

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจในการบริหารธุรกิจ เป็นแผนผังต้นไม้ช่วยในการตัดสินใจ โดยแสดงถึงมูลค่าของทรัพยากรที่จะใช้ ความเสี่ยงในการลงทุนและและผลลัพธ์ที่มีโอกาสเกิดขึ้น ต้นไม้ตัดสินใจสร้างขึ้นเพื่อช่วยการตัดสินใจเพื่อใช้ในการสร้างแผนงาน นิยมใช้มากในการบริหารความเสี่ยง (risk management) ต้นไม้ตัดสินใจเป็นส่วนหนึ่งของทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) และ ทฤษฎีกราฟ ต้นไม้ตัดสินใจเป็นวิธีการพื้นฐานอย่างหนึ่งสำหรับการทำเหมืองข้อมูล

neg:
Hierarchical data model
Hierarchical data model เป็นระบบจัดการข้อมูล (Information Management System:IMS) แบบจำลองฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบต้นไม้ หรือเป็นลำดับชั้น
คิดค้นโดยบริษัท North American Rockwell ต่อมาช่วงศตวรรษที่ 60 ร่วมมือกับ IBM ในโครงสร้างจะมี parent/child เป็นตัวบอกความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลและ parent เปรียบเสมือนพ่อแม่ ส่วน child เปรียบเสมือนลูก โดย parent สามารถมี child ได้หลายคน แต่ child สามารถมี parent ได้เพียงหนึ่งเดียวเท่านั้น ซึ่งประเภทของความสัมพันธ์จะเป็นแบบ 1:N หรือ one-to-many

neg:
กาลานุกรมต้นไม้
กล่าวว่า - สิ่งกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่กำลังจะศึกษาสามารถเพิ่มขึ้นได้และลดจำนวนสิ่งรบกวน (noise) ลง ได้โดยการเก็บตัวอย่างชิ้นไม้จากต้นไม้หนึ่งๆมากกว่าหนึ่งชิ้นของลำต้นและมากกว่าหนึ่งต้นต่อหนึ่งพื้นที่ การเก็บตัวอย่างไม้มากกว่าหนึ่งแท่งตัวอย่างจากต้นไม้ต้นหนึ่งๆจะลดจำนวนความแปรผันภายในของต้นไม้ หรือกล่าวได้อีกอย่างหนึ่งว่า จำนวนสิ่งกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่ไม่ปรารถนาก่อให้เกิดความผิดปกติกับต้นไม้เพียงต้นเดียวเท่านั้น การเก็บชิ้นตัวอย่างไม้หลายๆชิ้นจากแหล่งหนึ่งๆทำให้มั่นใจได้ว่าจะลดจำนวนของลักษณะที่ถูกรบกวนลง (ปัจจัยสิ่งแวดล้อมที่ยังไม่ได้รับการศึกษาอย่างเช่นมลพิษทางอากาศ)

neg:
ความจำ
มีการใช้เทคนิค Habituation (แปลว่า การเกิดความเคยชิน ซึ่งเป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่สิ่งมีชีวิตลดหรือระงับการตอบสนองต่อสิ่งเร้าหลังจากที่สิ่งเร้าปรากฏซ้ำ ๆ กัน) และเทคนิค operant conditioning (แปลว่า การปรับพฤติกรรมโดยตัวดำเนินการ ซึ่งเป็นรูปแบบการรเรียนรู้ที่พฤติกรรมมีการเปลี่ยนไปเพราะการกระทำที่มีมาก่อนและผลของการกระทำนั้น) เพื่อประเมินความจำโดยรู้จำ
และ deferred imitation (การให้เลียนแบบมีการรอ) กับ elicited imitation (การให้เลียนแบบโดยชักจูง) เพื่อประเมินความจำโดยระลึก

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อพิจารณาเอนโทรปีแล้วจะเห็นว่าเอนโทรปีจะมีค่าอยู่ระหว่าง 0 กับ 1 โดยจะมีค่าเป็นศูนย์เมื่อทุกๆกรณีมีผลลัพธ์เพียงแบบเดียว เช่น ใช่ทั้งหมด หรือ ไม่ใช่ทั้งหมด และจะมีค่ามากขึ้นเมื่อเริ่มมีค่าที่แตกต่างกันมากขึ้น หรือจะพูดอีกนัยหนึ่งก็คือเอนโทรปีจะมีค่ามากขึ้นหากข้อมูลไม่บริสุทธิ์ และจะตัดสินใจได้ว่าผลลัพธ์จะเป็นอะไรเมื่อเอนโทรปีเป็น 0 เท่านั้น

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
ในหลายๆครั้งการเรียนรู้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจทำให้ฟังก์ชันที่ได้ออกมาจำกัดอยู่กับข้อมูลที่นำมาสอน ตัวอย่างเช่น สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 90% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 30% แต่สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h' อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 70% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 50% จะเรียนสมมติฐาน h ว่าโอเวอร์ฟิต (overfit)

neg:
การเรียนรู้ของเครื่อง
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม เป็นการค้นหาแบบฮิวริสติกที่เลียนแบบกระบวนการคัดเลือกตามธรรมชาติในช่วงวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิต โดยใช้เทคนิคการกลายพันธุ์ของยีนและการไขว้เปลี่ยนของโครโมโซมในการหาประชากรที่น่าจะอยู่รอดเพื่อพาไปสู่คำตอบของปัญหาได้ อัลกอริทึมนี้ได้รับความสนใจมากในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 และเทคนิคทางการเรียนรู้ของเครื่องก็ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมและขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการเช่นกัน

neg:
การเรียนรู้ของเครื่อง
การแบ่งกลุ่มข้อมูล เป็นการจัดกลุ่มของข้อมูลสำรวจให้ตกอยู่ในเซ็ตย่อย (เรียกว่า กลุ่ม หรือ cluster) โดยที่ข้อมูลที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันจะมีความคล้ายคลึงกันตามเกณฑ์ที่ตั้งเอาไว้ ในข้อมูลที่อยู่คนละกลุ่มจะมีความแตกต่างกัน เทคนิคการแบ่งกลุ่มข้อมูลแต่ละเทคนิคก็มีสมมติฐานของโครงสร้างข้อมูลไม่เหมือนกัน โดยปกติแล้วมักจะมีการนิยาม "การวัดค่าความเหมือน" "การเกาะกลุ่มภายใน" และ "การแยกกันระหว่างกลุ่ม" ที่แตกต่างกัน การแบ่งกลุ่มข้อมูลจัดเป็นวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และเป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
เครือข่ายแบบเบย์ เป็นโมเดลความน่าจะเป็นเชิงกราฟที่แทนกลุ่มของตัวแปรสุ่มและความเป็นอิสระแบบมีเงื่อนไขด้วยกราฟอวัฏจักรระบุทิศทาง ตัวอย่างเช่น เครือข่ายแบบเบย์สามารถใช้แทนความสัมพันธ์เชิงความน่าจะเป็นระหว่างอาการแสดงกับโรคได้ เมื่อมีอาการแสดง เครือข่ายจะคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเป็นโรคแต่ละโรค มีหลายอัลกอริทึมที่สามารถอนุมานและเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

neg:
ต้นไม้ 2–3–4
- ถ้าไม่ใช่ ดันค่าที่เก็บไว้ขึ้นไปที่ parent node แล้วย้อนกลับไปพิจารณาขั้นต่อไปที่ parent

neg:
การค้นหาแบบเบสท์บินเฟิร์สท์
ต้นไม้เคดี () เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ในการแบ่งส่วนในปริภูมิในรูปของต้นไม้ (tree) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการค้น หลักการทำงานโดยย่อคือจะเริ่มแบ่งส่วนของจุดในปริภูมิจากมิติที่มีความแปรปรวน () ของจุดสูงที่สุด แล้วแบ่งจุดออกเป็น 2 กลุ่มที่มีจำนวนจุดในแต่ละกลุ่มเท่ากัน แล้วในแต่ละกลุ่มก็จะทำการแบ่งเช่นนี้ลงไปเรื่อย ๆ จนสุด ซึ่งจะเหลือจุดเพียงจุดเดียว แล้วเก็บข้อมูลการแบ่งแต่ละขั้นเป็นปม เชื่อมกันเป็นต้นไม้ อย่างไรก็ตาม รายละเอียดในการนำไปใช้งานจริงอาจจะไม่ตายตัว ขึ้นอยู่กับการออกแบบของนักเขียนโปรแกรมด้วย อย่างเช่น หลักในการแบ่งครึ่งว่าจะหาจุดที่อยู่กึ่งกลางที่สุดในมิตินั้นแล้วแบ่งครึ่งที่จุดนั้นหรือแบ่งที่ค่ามัธยฐานของจุดในมิตินั้นแทน ซึ่งจะได้จุดอยู่ในปมใบ (leaf node) ของต้นไม้แทนที่จะได้จุดอยู่ประจำปมทุกปมในต้นไม้ โดยสำหรับการค้นแบบเบสท์บินเฟิร์สท์นี้จะใช้วิธีการแบ่งอย่างหลัง คือแบ่งที่ค่ามัธยฐาน เพื่อให้ปมที่มีจุดเป็นใบของต้นไม้ แต่ให้สังเกตด้วยว่าปมใบแต่ละปมนี้ ไม่ได้แทนจุด 1 จุด แต่แทนส่วนของปริภูมิที่ถูกแบ่งจนเหลือส่วนที่มีจุดอยู่ภายในเพียง 1 จุด

neg:
โรงเรียนการป่าไม้
อ้างอิง

neg:
การรู้จำแบบ
รูปแบบ (pattern) ในที่นี้หมายถึง รูปร่าง หรือ คุณลักษณะ ของวัตถุ ที่เราสนใจ โดยวัตถุนั้นอาจเป็น รูปธรรม หรือ นามธรรม ก็ได้ หรือจะเป็นรูปแบบ ที่กระจายบนพื้นที่ หรือ เปลี่ยนแปลงตามเวลา ก็ได้คำ การแบ่งประเภท (classification) และ การแบ่งกลุ่ม (clustering) นี้ในทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ จะใช้ในความหมายที่เฉพาะเจาะจง โดย การแบ่งประเภท คือ การแยกแบบมีผู้สอน และ การแบ่งกลุ่ม คือ การแยกแบบไม่มีผู้สอน

neg:
ต้นไม้ 2–3–4
3.ปมแบบ 4 (4-node) คือ ใน 1 node จะมี ข้อมูล 3 ตัว และมี child node ได้ 4 nodes

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
การจัดการกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้ที่ให้ค่าลักษณะของตัวแปรมาไม่ครบ

neg:
ต้นไม้ตัดสินใจ
การเข้ากันมากเกินไปของข้อมูลเกิดได้ดังตัวอย่างด้านบน ในตอนแรกต้นไม้ยังว่างเปล่าแล้วค่อยๆมีบัพเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆตามขั้นตอนวิธีการ ID3 ทำให้ความถูกต้องของข้อมูลในชุดที่นำมาเรียนรู้นั้นมากขึ้นเรื่อยๆตามลำดับ เมื่อพิจารณาความถูกต้องในข้อมูลจริงก็เพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน แต่เมื่อจำนวนบัพเพิ่มขึ้นถึงจุดหนึ่งความถูกต้องในข้อมูลจริงกลับลดลง เรียกเหตุการณ์นี้ว่าการเข้ากันมากเกินไป อาจเกิดจากการที่มีบางตัวแปรต้นที่ต้นไม้การตัดสินใจนำมาพิจารณาที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือเกี่ยวข้องน้อยมากกับตัวแปรตาม เมื่อนำตัวแปรนี้มาพิจารณาด้วยจึงเกิดการแบ่งส่วนของข้อมูลเพิ่มจึ้นโดยไม่จำเป็น ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เรียกว่าการเข้ากันมากเกินไปขึ้น ซึ่งมีกระบวนการการแก้ไขเหตุการณ์นี้ได้ด้วยสองวิธีคือซึ่งแบบแรกนั้นในทางปฏิบัติเป็นไปได้ยากกว่าแบบที่สองเพราะเราไม่รู้ว่าเมื่อไรควรจะหยุดการเจริญเติบโตของต้นไม้ จึงใช้วิธีที่สองมากกว่าซึ่งในวิธีที่สองนี้เริ่มต้นจะแบ่งตัวอย่าง (Example) ออกเป็น 3 ส่วนด้วยกันคือ

neg:
ฮิวริสติกในการประเมินและการตัดสินใจ
นักประชานศาสตร์ชาวอเมริกันเฮอร์เบิร์ต ไซมอนดั้งเดิมเป็นผู้เสนอว่า การตัดสินใจของมนุษย์ต้องอาศัยฮิวริสติก
โดยใช้แนวความคิดจากวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
ในต้นคริสต์ทศวรรษ 1970 นักจิตวิทยาแดเนียล คาฮ์นะมัน และอะมอส ทเวอร์สกี้ แสดงฮิวริสติก 3 ประเภทที่เป็นฐานของการตัดสินใจโดยรู้เองที่ใช้อย่างกว้างขวาง
งานวิจัยเหล่านี้ จุดชนวนโปรแกรมงานวิจัยเกี่ยวกับ ฮิวริสติกและความเอนเอียง (Heuristics and Biases)
ซึ่งศึกษาการตัดสินใจในชีวิตจริงของมนุษย์ และศึกษาสถานการณ์ที่การตัดสินใจเหล่านี้ใช้ไม่ได้ คือไม่สมเหตุผล
งานวิจัยในแนวนี้ได้คัดค้านไอเดียว่า มนุษย์เป็นสัตว์ที่กระทำตามเหตุผล
และได้ให้ทฤษฎีเกี่ยวกับการประมวลสารสนเทศ (information processing) ที่สามารถอธิบายวิธีการที่มนุษย์ใช้ในการประเมินผลหรือการตัดสินใจ
เป็นแนวงานวิจัยที่เริ่มมีความสนใจในระดับสากลในปี ค.ศ. 1974 ด้วยบทความที่พิมพ์ในวารสาร "Science" มีชื่อว่า "Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases (การประเมินภายใต้ความไม่แน่ใจ ฮิวริสติกและความเอนเอียง)"
ซึ่งได้กลายเป็นแนวทางของทฤษฎีเกี่ยวกับการตัดสินใจที่มีทั้งหมดในปัจจุบัน

neg:
ปัญญาประดิษฐ์
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) เป็นความสามารถในการหาแบบแผนบางอย่างจากข้อมูลที่เข้ามา ส่วนการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) นั้นหมายถึงการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงตัวเลข ปัญหาการแบ่งประเภทของข้อมูลนั้นใช้เพื่อกำหนดว่าของชิ้นใหม่ชิ้นหนึ่งจัดอยู่ในกลุ่มประเภทใดหลังจากที่ได้เรียนรู้ตัวอย่างสอนที่ระบุว่าของแต่ละอย่างควรจะอยู่ในประเภทใดมาแล้ว ส่วนการวิเคราะห์การถดถอยนั้นพยายามจะสร้างฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลขาเข้ากับข้อมูลขาออก และทำนายว่าข้อมูลขาออกควรจะเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อข้อมูลขาเข้าเปลี่ยนแปลง ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) นั้น เอเยนต์จะได้รับรางวัลหากมีการตอบสนองที่ดีและถูกลงโทษหากมีการตอบสนองที่ไม่ดี เอเยนต์จะเรียนรู้จากรางวัลและการลงโทษนี้ในการสร้างกลยุทธ์เพื่อแก้ไขปัญหาต่าง ๆ การเรียนรู้ทั้งสามแบบนี้สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) โดยใช้แนวคิดของประโยชน์ การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึมทางการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมนั้นเป็นอีกหนึ่งสาขาทางด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์สายทฤษฎี การเรียนรู้ของเครื่องจักรถือว่าเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาหุ่นยนต์เช่นกัน ทำให้หุ่นยนต์มีทักษะใหม่ ๆ ได้ ผ่านการสำรวจด้วยตนเอง การติดต่อกับผู้สอนที่เป็นมนุษย์ การเลียนแบบ และอื่น ๆ

neg:
ต้นไม้และ–หรือ
หมายถึงพื้นที่การค้นหาสำหรับการแก้ปัญหา P โดยใช้วิธีการลดเป้าหมาย: