Black-Box-Modelle des maschinellen Lernens sind Modelle rein statistischer Art. White-Box-Modelle dagegen bezeichnen analytische und physikalische Beschreibungen, deren Modellierung meist sehr aufwändig ist. Bei Grey-Box-Modellen kombiniert man beide Ansätze, um die jeweiligen Vorteile zu vereinen.

Aus: Fraunhofer-Gesellschaft (2018): Maschinelles Lernen – eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung