Гаусс в процессе поиска пропавшей карликовой планеты Цереры разработал метод наименьших квадратов. Этот метод позволяет нам найти наилучшую модель, которая соответствует набору данных, так что ошибка в ее подборе сводится к минимальной сумме квадратов разностей между опорными точками в наборе данных и в модели. Метод наименьших квадратов послужил основой для статистических методов обучения, таких как линейная регрессия и логистическая регрессия, а также для разработки моделей нейронных сетей искусственного интеллекта.