La classification statistique réside dans l’identification de la catégories à laquelle un nouveau élément appartient, sur la base d'un data set d’entraînement de données contenant des observations (ou instances) dont la catégorie est connue.

L'analyse prédictive englobe diverses techniques statistiques, telles que l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique, qui analysent des faits actuels et historiques afin de prédire des événements futurs ou autrement inconnus. 

Le feature learning (ou apprentissage par représentation)

est un ensemble de techniques qui permet à un système de détecter automatiquement les représentations nécessaires à la fonction de détection ou de classification des données brutes.

Un modèle conditionnel contraint (CCM) est un cadre d’apprentissage automatique et d'inférence qui enrichit l'apprentissage de modèles conditionnels (probabilistes ou discriminants) avec des contraintes déclaratives.