Machine Learning ประเภทใด มีวัตถุประสงค์เพื่อให้คอมพิวเตอร์หากฎเกณฑ์หรือแบบจำลองที่จะเชื่อมข้อมูล Input ไปสู่ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น ระหว่าง Supervised Learning หรือ Unsupervised Learning
Supervised Learning Machine Learning ประเภท Supervised Learning เป็นกระบวนการเรียนรู้ที่คอมพิวเตอร์จะได้รับข้อมูล 2 ชุด ได้แก่ ชุดข้อมูลที่เป็น Input และ ชุดข้อมูลที่เป็น Output (ผลลัพธ์) โดยวัตถุประสงค์ของกระบวนการเรียนรู้แบบนี้นั้น เพื่อให้คอมพิวเตอร์หากฎเกณฑ์หรือแบบจำลองที่จะเชื่อมข้อมูล Input ไปสู่ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นนั่นเอง

ส่วน Machine Learning ประเภท Unsupervised Learning เป็นกระบวนการเรียนรู้ที่คอมพิวเตอร์จะได้รับข้อมูลมาโดยที่ไม่ได้มีการแบ่งข้อมูลเป็น Input หรือ Output เหมือนในวิธีแรก แต่จะให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะหาโครงสร้างหรือรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลด้วยตนเองและมีความซับซ้อนในการสร้างระบบที่มากกว่าแบบแรก

ในปัจจุบันกองทุนเริ่มมีการนำ Machine Learning หรือ AI เข้ามาช่วยในการบริหารพอร์ตการลงทุนมากขึ้น ซึ่งแต่ละกองทุนก็มีวิธีการในการนำเครื่องมีเหล่านี้มาใช้ในส่วนต่างๆ ของการลงทุน เช่น ช่วยในการคัดกรองหุ้นและจัดสรรน้ำหนักการลงทุนตามสภาวะตลาดในแบบต่างๆ เป็นต้น ถ้านักลงทุนสนใจลงทุนควรจะต้องเข้าไปศึกษาในหนังสือชี้ชวนของกองทุนว่าได้มีการนำ Machine Learning ไปใช้ในรูปแบบใด ใช้ factor อะไรเข้ามาวิเคราะห์ และมีกระบวนการในการทำงานอย่างไร จะได้เข้าใจว่า Machine ตัวนี้มีการ Learning ในแบบใด เพื่อให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์การลงทุน ถึงแม้ว่ากองทุนที่ใช้ Machine Learning ในปัจจุบันยังมีไม่มากนัก แต่คาดว่าในอนาคตจะเห็นการเติบโตของกองทุนประเภทนี้อย่างมาก ดังนั้นการเริ่มศึกษาและทำความเข้าใจเกี่ยวกับกองทุนที่ใช้ Machine Learning จะเป็นประโยชน์และเพิ่มโอกาสในการลงทุนของนักลงทุนได้อย่างแน่นอน
1.เทคโนโลยีทางการเงิน & การเงินดิจิทัล,5.ความรู้ทางการเงิน