یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشینی، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پربازده و بهینه‌تری داشته باشیم.
هوش مصنوعی خودکار
هوش مصنوعی خودکار (هوش مصنوعی خودکار) یک شاخه از یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین خودکار) است. این تکنولوژی از خودکار کردن ساخت مدل شروع و به خودکار کردن چرخه کامل مدل یادگیری ماشین منتهی می‌شود. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدل‌های پیش‌بینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن داده‌های آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای داده‌های داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستون‌های داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار می‌کند. در انتها به صورت خودکار گزینه‌های تنظیم مختلفی را برای رسیدن به بهترین نتایج آزمایش و بر اساس پایپلاین مدل‌های بدست آمده آن‌ها را رتبه‌بندی می‌کند. بهترین پایپ لاین‌های اجرا شده می‌توانند برای پردازش بر روی داده‌های جدید به کار گرفته شوند و پیش‌بینی‌هایی بر پایه آموزش مدل ارائه دهند هوش مصنوعی خودکار همچنین می‌تواند برای اطمینان از اینکه مدل سوگیری ذاتی ندارد و خودکار کردن وظایف برای بهبود مستمر مدل استفاده می‌شود. مدیریت یک مدل هوش مصنوعی خودکار نیازمند نظارت و به‌روزرسانی مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات مدل یا ModelOps مدیریت می‌شود.