A abordagem determinística se concentra na precisão e na quantidade de dados coletados, de modo que a eficiência é priorizada em relação à incerteza. Por outro lado, o processo não determinístico (ou probabilístico) é projetado para gerenciar o fator chance. As ferramentas incorporadas são integradas aos algoritmos de machine learning para ajudar a quantificar, identificar e medir a incerteza durante o aprendizado e a observação.