Föderatiivne õpe on treeningviis, kus TI-mudel õpib paljudes seadmetes või asukohtades, ilma et toorandmed kunagi neid maha jätaksid. Iga osaline treenib kohapeal ja saadab keskserverisse ainult mudeli uuendused, mis need kokku liidab. See kaitseb privaatsust ja sobib näiteks haiglatele, kes soovivad ühiselt diagnostikamudelit parandada, või nutitelefonide klaviatuuridele, mis õpivad sõnasoovitusi.
Andmekaitsenõuded on õigusreeglid, mis reguleerivad isikuandmete käitlemist. ELis on keskne raamistik isikuandmete kaitse üldmäärus (IKÜM); see nõuab muu hulgas õiguslikku alust iga töötlemistoimingu jaoks, võimalikult väheste andmete kogumist, läbipaistvust andmesubjektide suhtes ja töötlemislepinguid teenuseosutajatega. TI kasutamisel peavad organisatsioonid selgitama, millised andmed satuvad sisenditesse, teadmiste allikatesse ja logidesse ning kus neid töödeldakse.
Treeningandmed on näited, millest TI-mudel mustreid õpib: suured tekstikogud keelemudelite jaoks, märgendatud pildid pildimudelite jaoks. Nende kvaliteet, mitmekesisus ja värskus määravad suuresti, kui usaldusväärne ja õiglane mudel on ning kui ajakohased on selle teadmised. Organisatsioonide jaoks on oluline ka see, kas pakkuja kasutab nende sisestatud kliendiandmeid edasiseks treenimiseks.
Masinõpe on tehisintellekti haru, kus arvutid tuletavad andmetest mustreid, selle asemel et iga reegel oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Olenevalt ülesandest õpivad mudelid märgendatud näidetest (juhendatud), märgendamata andmetest (juhendamata) või preemiate kaudu (tugevdusõpe). Rakendused ulatuvad rämpsposti filtritest ja nõudluse prognoosidest tootesoovitusteni. Kvaliteet sõltub suuresti treeningandmete hulgast ja kvaliteedist.
Sünteetilised andmed luuakse kunstlikult, mitte ei koguta päriselust, kuid need jäljendavad päris andmete mustreid ja omadusi. See aitab, kui tõelisi andmeid on vähe, need on kallid või andmekaitse seisukohast tundlikud – näiteks tarkvara testimiseks, mudelite treenimiseks või vestlusroboti kontrollimiseks realistlike näidispäringutega. Oluline on, et need peegeldaksid tegelikkust piisavalt täpselt ega võimaldaks teha järeldusi päris inimeste kohta.
