Целью данного исследования является сравнение возможностей трех классификаторов машинного обучения, а именно дискриминантного анализа, дерева решений и нейронной сети, для прогнозирования классификации гласных второго языка по категориям первого языка. Результаты показали, что нейронная сеть оказалась наиболее успешной, за ней незначительно следует дискриминантный анализ. Дерево решений оказалось не столь эффективным, как другие классификаторы.