ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
แอลฟาโกะ
โครงข่ายประสาทได้รับการฝึกเพื่อคาดการณ์การเลือกเดินของตัวแอลฟาโกะเองและเป็นฝ่ายชนะเกม โครงข่ายประสาทนี้ช่วยเพิ่มพลังของการคำนวณแบบการค้นหาต้นไม้ ส่งผลให้มีการเลือกเดินมีคุณภาพสูงขึ้น และการเล่นด้วยตัวเองที่แข็งแกร่งขึ้นในการทำซ้ำครั้งต่อไป การเริ่มต้นแบบ"ตาบูลาราซา" ซึ่งเป็นแอลฟาโกะโปรแกรมใหม่ของพวกเขาได้บรรลุประสิทธิภาพเหนือมนุษย์ ด้วยการเป็นฝ่ายชนะ 100 ต่อ 0 เกมจากการพบกับรุ่นเผยแพร่ก่อนหน้า แอลฟาโกะเป็นฝ่ายล้มแชมป์