ಅತಿ ಸರಳ AI ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಎರಡು ವಿಧವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು; ವಿಂಗಡಕಗಳು ("ಹೊಳೆಯುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದು ವಜ್ರ") ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು ("ಹೊಳೆಯುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊ"). ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು ಹೇಗಿದ್ದರೂ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನೂ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸುವಿಕೆ ಅನೇಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕೇಂದ್ರ ಭಾಗವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ.

ವಿಂಗಡಕಗಳು 
ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವು ಅತಿ ಸಮೀಪದ ಹೊಂದಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಹೊಂದಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. AIಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಳಕೆ ತುಂಬಾ ಆಕರ್ಷಣೀಯವಾಗಿ ಮಾಡಲು ವಿಂಗಡಕಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅವಲೋಕನಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೂರ್ವ ನಿಗದಿತ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ್ದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಣಯದಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಅವಶ್ಯ. ವರ್ಗ ಸ್ವರೂಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿರುವ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ.

ಹೊಸ ಅವಲೋಕನ ಬಂದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುವುದು. ವಿಂಗಡಕಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ಹಲವು ಅಂಕಿ ಅಂಶ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳಿರುತ್ತದೆ.

ಸಾಕಷ್ಟು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಕಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಂಗಡಕಗಳು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ವಿಂಗಡಕ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ವಿಂಗಡಿಸಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ಆಧರಿಸಿದೆ. ನೀಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಬಲ್ಲ ಒಂದು ವಿಂಗಡಕವೂ ಇಲ್ಲ. ಇದನ್ನು "ನೊ ಫ್ರೀ ಲಂಚ್‌" ಪ್ರಮೇಯದಂತೆ ಸಹ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಂಗಡಕಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಂಗಡಕಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ವಿವಿಧ ಪ್ರಯೋಗಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀಡಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತ ವಿಂಗಡಕವನ್ನು ತೀರ್ಮಾನಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆ ಈಗಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಲಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆಯೇ ಹೊರತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿಲ್ಲ.

ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಿಂಗಡಕಗಳೆಂದರೆ ನರಮಂಡಲ,
ಕರ್ನಲ್‌ ವಿಧಾನಗಳಾದ ಬೆಂಬಲ ಪರಿಮಾಣ ಯಂತ್ರ,
k-ಸಮೀಪ ನೆರೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ,
ಗಸ್ಸಿಯನ್ ಮಿಶ್ರಿತ ಮಾದರಿ,
ಸರಳ ಬಯಾಸ್‌ ವಿಂಗಡಕ,
ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯ ವೃಕ್ಷ.
ಈ ವಿಂಗಡಕಗಳ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಂಗಡನೆಗಳ ಕೆಲಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ 
ವಿಂಗಡಕಗಳ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶ.

ವಿಂಗಡಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿ ಅಂಶ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳು
ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್‌ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರತ್ಯನುಕರಣ
AIಗೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳು
ತರ್ಕ