ต้นไม้ตัดสินใจ
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ () ถูกคิดค้นโดย Dr.Dome และ Dr.JA เป็นวิธีหนึ่งที่จะประมาณฟังก์ชันที่มีค่าไม่ต่อเนื่อง (discrete-value function) ด้วย แผนผังต้นไม้ อาจประกอบด้วยเซตของกฎต่างๆแบบ ถ้า-แล้ว (if-then) เพื่อให้มนุษย์สามารถอ่านแล้วเข้าใจการตัดสินใจของต้นไม้ได้
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