การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง
การเรียนรู้เชิงลึก
ส่วนการตีความด้วยหลักความน่าจะเป็นนั้น มีแนวคิดมาจากการเรียนรู้ของเครื่อง เสนอขึ้นครั้งแรกโดยเจฟฟรีย์ ฮินตัน โยชัว เบนโจ ยานน์ เลอคุน และเยอร์เกน ชมิดฮูเบอร์ นักวิทยาศาสตร์ผู้บุกเบิกสาขาการเรียนรู้เชิงลึกยุคใหม่ แนวคิดนี้จะเน้นการปรับโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกด้วยการหาโมเดลค่าที่ดีที่สุด (optimization) ที่ดีทั้งสำหรับข้อมูลการสอน (training) และข้อมูลการทดสอบ (testing) ทั้งนี้ การอนุมานด้วยความน่าจะเป็นนั้นจะมองว่า activation nonlinearity นั้นเป็นฟังก์ชันการกระจายแบบสะสม (Cumulative distribution function) ทำให้เกิดเทคนิคการใช้ dropout เป็นตัวควบคุม (regularizer) สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม