ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
การเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้เชิงลึก เป็นสาขาของการเรียนรู้ของเครื่องที่
กล่าวคือ การเรียนรู้เชิงลึกประกอบไปด้วย (1) หน่วยประมวลผลแบบไม่เป็นเชิงเส้นหลายๆชั้น (2) แต่ละชั้น จะเรียนรู้การแทนฟีเจอร์ อาจจะเป็นแบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้สอนก็ได้ ทั้งนี้ โครงสร้างในแต่ละชั้นของการเรียนรู้เชิงลึกจะขึ้นอยู่กับปัญหาที่ต้องการจะแก้ไข อาจจะเป็น hidden layer ของโครงข่ายประสาทเทียม หรือหน่วยประมวลผลตรรกะที่ซับซ้อนก็ได้ หรืออาจจะเป็นโนดใน deep generative model อย่างเช่น โครงข่ายความเชื่อแบบลึก (Deep Belief Networks) หรือเครื่องจักรโบลทซ์มันน์เชิงลึก (Deep Boltzmann Machines) ก็ได้