日益流行的深度学习应用

如今，深度学习有着许多令人兴奋的研究课题，例如生成对抗网、自动编码器，以及强化学习等。在这些领域进行的研究令人敬畏，并将引发人们更多的兴趣，然而，大部分研究尚未准备好在现代软件项目工作流程中实施。

在本文中，我将介绍一些流行的深度学习应用程序，这些应用程序经常用于Web和移动应用程序，并提供一些很好的入门教程。

讨论科幻领域之外的深度学习以及未来的可能性，软件工程师、业务人员和应用程序开发人员想知道：深度学习现在如何为其提供帮助？

从某种意义上说，你可以找到详细介绍如何实现这些算法的优秀教程和源代码；并且实现相对容易，这里有一些稳定且普遍适用的深度学习应用程序。

 推荐引擎

Netflix、亚马逊、Spotify以及更多应用程序依赖其推荐引擎来增强用户体验，并为其用户提供更好的服务。幸运的是，对于应用程序来说，开始使用自己的推荐引擎并不困难。

推荐引擎分为两大类：基于内容的方法和协同过滤的方法。基于内容是指将应用中的对象量化为一组特征并拟合回归模型，以根据用户自己的数据预测用户的趋势。协作过滤更难以实现，但由于它整合了整个用户群的行为以对单个用户进行预测，因此性能更好。

这两种策略方法都能够利用大型数据集上的深度网络进行生产性分类和回归性能。

根据经验，你可能会发现最好先使用基于内容的引擎，直到拥有相当大的用户群。在那里，你可能希望完全切换到协作过滤，或者让系统学习优化引擎的两个模型之间的权重。

 文本情感分析

许多应用程序都在其内置了评论或基于评论的审核系统。自然语言处理研究和递归神经网络已经取得了长足的进步，现在完全可以在应用程序的文本上部署这些模型，以提取更高级别的信息。这对于评估评论部分中的情感极性或通过命名实体识别模型提取有意义的主题非常有用。

这些模型也可以用于内部决策和战略决策。

 聊天机器人

另一个科幻小说类型的非常有趣的的应用程序是聊天机器人。许多人认为聊天机器人是网络中下一代用户界面的支柱之一。聊天机器人可以通过对话和递归神经网络的样本进行训练。目前有很多关于如何构建聊天机器人的教程：

 图像识别

如果应用程序使用图像，图像检索和分类非常有用。一些最流行的方法包括使用识别模型将图像分类成不同的类别，或者使用自动编码器基于视觉相似性来检索图像。图像识别策略也可用于分割和分类视频数据，因为视频实际上只是图像的时间序列。

 市场研究

除了寻找可以改善应用程序的新功能外，深度学习在幕后也很有用。使用深度学习回归和分类模型可以改进市场细分、营销活动分析等方面。如果你拥有大量数据，这将很有帮助，否则，你最好使用传统的机器学习算法来完成这些任务，而不是深度学习。

 结论

每当我看到一个新的应用程序时，很容易想象推荐引擎、情感分析、图像识别和聊天机器人如何改进应用程序的功能。由于深度学习的强大功能，所有这些应用程序都可能正在或已经显著改进。

显然，这只是我的观点，还有更多的深度学习应用。但是，我认为这是一个很棒的应用程序列表，其中包含大量的教程和文档，并且通常可靠地执行。与生成对抗网络或强化学习等相比，它们很难弄清楚如何集成到你的网络或移动应用程序中。我认为这些深度学习用例对大多数应用程序具有普遍适用性。此外，深度学习是数据科学的一个子集，数据科学可以通过更多方式为你的软件项目提供价值。