ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
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 ()