ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล เช่นหากต้องการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬาหรือไม่ก็จะมีตัวแปรต้นที่จะต้องพิจารณาคือ ทัศนียภาพ ลม ความชื้น อุณหภูมิ เป็นต้น และมีตัวแปรตามซึ่งเป็นผลลัพธ์จากต้นไม้คือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่า ซึ่งแต่ละตัวแปรนั้นก็จะมีค่าของตัวเอง (value) เกิดเป็นชุดของตัวแปร-ค่าของตัวแปร (attribute-value pair) เช่น ทัศนียภาพเป็นตัวแปร ก็อาจมีค่าได้เป็น ฝนตก แดดออก หรือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่านั้นก็อาจมีค่าได้เป็นใช่ กับ ไม่ใช่ เป็นต้น() การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย
ศึกษาสำนึก
สำหรับปัญหาเส้นทางสั้นที่สุด (s) นั้น วิธีแบบศึกษาสำนึกจะกำหนดให้ "การศึกษาสำนึก" เป็น ฟังก์ชันศึกษาสำนึก , formula_1 อยู่บนปม (s) ของต้นไม้สำหรับค้น (), ซึ่งทำงานโดยการประมาณค่าของวิถี() สั้นที่สุดหรือมีค่าน้อยสุด จากปมปัจจุบันไปยังปมเป้าหมาย () วิธีการศึกษาสำนึกใช้ใน เช่น การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ หรือ และ การค้นหาเอสตาร์ สำหรับเป็นผู้เลือกหรือตัวตัดสินใจเลือกปมที่ดีที่สุดก่อนการค้นหาปมต่อไป. การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ (Greedy best-first search) จะเลือกปมที่มีค่าน้อยที่สุดสำหรับฟังก์ชันศึกษาสำนึก ส่วน เอสตาร์ (A*) จะค้นหาปมที่มีค่าน้อยที่สุดจากสมการ formula_2, โดยที่ฟังก์ชัน formula_3 คือ ค่าที่แท้จริง (exact cost) สำหรับเส้นทางจาก สถานะกำหนดเริ่มต้น (initial state) มายังสถานะปัจจุบัน. และโดยที่ฟังก์ชัน formula_1 จะส่งค่าประมาณการศึกษาสำนึกที่ยอมรับได้ นั่นคือ ถ้าฟังก์ชัน formula_1 เป็นค่าประมาณที่ไม่เคยประมาณมากกว่าค่าจริงจนถึงเป้าหมาย (goal) — สำหรับกรณีนี้เอสตาร์ (A*) ได้มีการพิสูจน์แล้วว่าได้ผลเฉลยที่เหมาะที่สุดเสมอ ()