Recomendação: modelos de IA que fazem recomendação utilizam dados de itens e usuários para recomendar novos itens, ou até mesmo usuários, a partir do uso de similaridade. Muito presente em sites de compras, redes sociais e etc, esse tipo de sistema faz uso dos interesses de usuários para recomendar itens de forma personalizada. Facebook, Amazon, Netflix, Google e uma infinidade de empresas e sistemas fazem uso de modelos de recomendação para aprimorar a experiência de usuários.
Classificação: classificação é muito utilizada para que, a partir de um conjunto dados de treinamento, seja possível classificar elementos de acordo com categorias pré definidas. Por exemplo, na indústria, pode utilizada para identificar produtos fora do padrão de qualidade desejado para que automaticamente seja alertado que existe algum problema na linha de produção. Outra aplicação pode ser na seleção de insumos, muito útil na indústria alimentícia. A falta de qualidade de um ingrediente pode causar danos no alimento produzido como um todo.
Agrupamentos: muito utilizado para separação de dados em grupos baseados em fatores de similaridade a fim de otimizar a exploração de dados. Agrupamentos são comumente utilizados como uma forma de pré-processamento para redução de conjuntos de dados antes da aplicação de modelos de classificação, recomendação e etc. Tendo em vista que na indústria a todo tempo são gerados novos dados, a redução do conjunto de dados, deixando-os mais objetivos ou apenas para isolar um problema, pode ser um fator decisivo para direcionamento de esforços na análise de dados.
Deep learning ou Aprendizagem profunda: apesar de geralmente requer uma grande quantidade de dados, é um dos modelos mais poderosos da IA. Inspirado em redes neurais, que simulam o cérebro humano, consegue processar dados não estruturados e estruturados rapidamente e com muita precisão. Pode ser usado na classificação de itens, na criação de agrupamentos, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural etc.
Aprendizagem por reforço: funciona como um sistema de recompensas que faz com que esse modelo aprenda constantemente interagindo com o ambiente. Em ações tidas como corretas, o modelo será recompensado de forma positiva, assim como em ações erradas o mesmo será penalizado. Esse tipo de modelo é amplamente aplicado em problemas que envolvem ambientes desconhecidos e que necessitam rapidamente serem readaptados sem a necessidade de passar novamente por um treinamento.