ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง พิจารณาว่า "เอเยนต์" ควรจะมี "การกระทำ" ใดใน "สิ่งแวดล้อม" เพื่อที่จะได้ "รางวัล" สูงสุด อัลกอริทึมของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้พยายามจะหา "นโยบาย" ที่เชื่อมโยง "สถานะ" ของโลกเข้ากับการกระทำที่เอเยนต์ควรจะทำในสถานะนั้นๆ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้มีความแตกต่างไปจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนตรงที่ว่า คอมพิวเตอร์จะไม่รู้เลยว่าอะไรถูกอะไรผิด กล่าวคือ ไม่มีการบอกอย่างชัดเจนว่าการกระทำใดยังไม่ดี