மிக எளிய AI பயன்பாடுகளை இரு பிரிவுகளாகப் பிரிக்கலாம்: வகைப்படுத்திகள் ("பளபளப்பாக இருந்தால் அது வைரம்") மற்றும் கட்டுப்படுத்திகள் ("பளபளப்பாக இருந்தால் எடுக்க வேண்டும்"). இருப்பினும், கட்டுப்படுத்திகளும் செயல்களை முடிவு செய்யும் முன்பு சூழ்நிலைகளை வகைப்படுத்துகின்றன, ஆகவே வகைப்படுத்தல் என்பதே பெரும்பாலான AI அமைப்புகளின் மையப் பகுதியாக விளங்குகிறது.

வகைப்படுத்திகள் 
என்பவை மிக நெருக்கமான பொருத்தத்தைத் தீர்மானிக்க, வகைப் பொருத்துதலைப் பயன்படுத்தும் சார்புகளாகும். எடுத்துக்காட்டுகளுக்கு ஏற்றவாறு அவற்றைச் சரிசெய்ய முடியும், இதனால் AI இல் அவற்றைப் பயன்படுத்துவது சிறப்பாக இருக்கும். இந்த எடுத்துக்காட்டுகளே கவனிப்புகள் அல்லது வகைகள் எனப்படும். மேற்பார்வையில் கற்றலில் ஒவ்வொரு வகையும் குறிப்பிட்ட முன் வரையறுக்கப்பட்ட பிரிவைச் சேர்ந்தவை. ஒரு பிரிவு என்பதை, எடுக்கப்பட வேண்டிய முடிவு எனக் கருதலாம். பிரிவுக் குறிப்புகளுடனமைந்த அனைத்து கவனிப்புகளும் சேர்த்து தரவுத் தொகுப்பு என அறியப்படுகின்றன.

ஒரு புதிய கவனிப்பு பெறப்படும் போது, அந்த கவனிப்பானது முந்தைய அனுபவத்தின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தப்படுகிறது. ஒரு வகைப்படுத்தியை பல்வேறு வழிகளில் பயிற்றுவிக்கலாம்; அதற்கு பல புள்ளியியல் சார்ந்த மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் அணுகுமுறைகள் உள்ளன.

பல வகையான வகைப்படுத்திகள் உள்ளன, அவை ஒவ்வொன்றும் அவற்றுக்கான குறிப்பிட்ட சிறப்புகளையும் குறைபாடுகளையும் கொண்டுள்ளன. வகைப்படுத்தியின் செயல்திறனானது, வகைப்படுத்தப்பட வேண்டிய தரவின் பண்புகளையே பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. எல்லாச் சிக்கல்களையும் சிறப்பாகக் கையாளும் வகையிலான ஒரே வகைப்படுத்தி இல்லை; இதை "நோ ஃப்ரீ லன்ச்" தேற்றம் என்றும் கூறுவர். வகைப்படுத்தியின் செயல்திறனை ஒப்பிடவும் அதன் செயல்திறனை நிர்ணயிக்கும் தரவின் பண்புகளைக் கண்டறியவும் பல்வேறு செயல்முறை ஆய்வுகளின் அடிப்படையிலான சோதனைகள் நிகழ்த்தப்பட்டன. ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்கான மிகவும் பொருத்தமான வகைப்படுத்தியைத் தீர்மானிப்பது என்பது அறிவியல் திறன் என்பதை விடக் கலைத் திறன் என்றே கூறலாம்.

பின்வருவனவையே மிகப் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் வகைப்படுத்திகள் ஆகும்: நரம்பியல் வலையமைப்பு 
வெக்டார் கற்றல் முறைத்தொகுப்பு போன்ற கெர்னல் முறைகள்,
k-அருகாமையிலுள்ளவற்றைப் பொறுத்து வகைப்படுத்தும் வழிமுறை,
காஸியன் கலவை மாதிரி,
சீரற்ற பேயஸ் வகைப்படுத்தி,
மற்றும் தீர்வுக் கிளையமைப்பு.
இந்த வகைப்படுத்திகளின் செயல்திறனானது பல்வேறு வகைப்படுத்தல் செயல்களின் அடிப்படையில் ஒப்பிடப்பட்டது 
வகைப்படுத்தியின் செயல்திறனைத் தீர்மானிக்கும் தரவுப் பண்புகளைக் கண்டறியும் தேவையே இதற்குக் காரணமாகும்.

AI இன் சிக்கல்கள்
படைப்புத்திறன்
வகைப்படுத்திகளும் புள்ளியியல் கற்றல் முறைகளும்
தனிச்சிறப்பு மொழிகள்