https://youtu.be/dvOnYLDg8_Y?list=PLQVvvaa0QuDdc2k5dwtDTyT9aCja0on8j
圖像識別
如果應用程序使用圖像、圖像檢索和分類非常有用。一些最流行的方法包括使用識別模型將圖像分類成不同的類別，或者使用自動編碼器基於視覺相似性來檢索圖像。圖像識別策略也可用於分割和分類視頻數據，因為視頻實際上只是圖像的時間序列。
提高圖像識別性能的常用策略：
https://towardsdatascience.com/hacking-your-image-recognition-model-909ad4176247
市場研究
除了尋找可以改善應用程序的新功能外，深度學習在幕後也很有用。使用深度學習迴歸和分類模型可以改進市場細分、營銷活動分析等方面。如果你擁有大量數據，這將很有幫助，否則，你最好使用傳統的機器學習算法來完成這些任務，而不是深度學習。
結論
每當我看到一個新的應用程序時，很容易想象推薦引擎、情感分析、圖像識別和聊天機器人如何改進應用程序的功能。由於深度學習的強大功能，所有這些應用程序都可能正在或已經顯著改進。
顯然，這只是我的觀點，還有更多的深度學習應用。 但是，我認為這是一個很棒的應用程序列表，其中包含大量的教程和文檔，並且通常可靠地執行。與生成對抗網絡或強化學習等相比，它們很難弄清楚如何集成到你的網絡或移動應用程序中。我認為這些深度學習用例對大多數應用程序具有普遍適用性。此外，深度學習是數據科學的一個子集，數據科學可以通過更多方式為你的軟件項目提供價值。
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