یادگیری ماشینی
هدف یادگیری ماشینی این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها بتوانند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.
محاسبات تقریبی
برای انجام محاسبات تقریبی می‌توان از چندین استراتژی استفاده کرد.محاسبات تقریبی در حوزه‌های مختلفی که برنامه‌های کاربردی در برابر خطا مقاوم هستند، مانند پردازش چند رسانه‌ای ، یادگیری ماشین، پردازش سیگنال، محاسبات علمی استفاده شده‌است؛ بنابراین، محاسبات تقریبی عمدتاً توسط برنامه‌هایی هدایت می‌شود که با ادراک/شناخت انسان مرتبط هستند و دارای انعطاف‌پذیری ذاتی خطا هستند. بسیاری از این کاربردها مبتنی بر محاسبات آماری یا احتمالاتی هستند، مانند تقریب‌های مختلفی که می‌توان برای برآورده شدن بهتر اهداف مورد نظر انجام داد. یکی از کاربردهای قابل توجه در یادگیری ماشین این است که Google از این رویکرد در واحد پردازشی تنسور خود (TPU، یک ASIC سفارشی) استفاده می‌کند.