深度学习算法已在许多领域已经使用了很多年，这些算法应用于分析，推荐，营销个性化，欺诈检测 等各种场景。根据具体问题，选择何种算法才合适呢？
下面的列表总结了各种算法及其使用的场景。
| 算法 | 应用场景 |
|---|---|
| 随机森林和梯度提升之类的高级回归算法 | 预测房价走势 |
| 聚类算法 | 深挖客户统计数据用以识别模式 |
| 不平衡数据集分类算法 | 预测贷款还款情况 |
| 卷积神经网络 | 根据皮肤病变的特征(大小、形状、颜色等)判断病变为良性还是恶性 |
| 线性判别分析(LDA)或二次判别分析(QDA) | 预测客户流失 |
| 决策树 | 为员工招聘提供决策框架 |
| 逻辑回归或决策树 | 了解并预测产品的热销属性 |
| 朴素贝叶斯-支持向量机(NBSVM 算法) | 分析市场情绪，评估市场对产品的认知 |
| 分类算法。朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知器神经网络(MLPNNs)和径向基函数神经网络(RBFNN)算法 | 创建分类系统，过滤垃圾邮件 |
| 逻辑回归或支持向量机 | 预测用户点击在线广告的可能性 |
| 自适应提升、孤立森林或随机森林 | 检测信用卡交易中的欺诈行为 |
| 梯度提升 | 根据车辆特性预估车辆价格 |
| 简单神经网络 | 预测病人加入医保的概率 |
| 神经网络 | 预测已注册用户是否愿意为某一产品支付一定金额 |
| K 均值聚类算法 | 根据顾客的不同特征(如年龄)进行分类 |
| 高斯混合模型 | 从语音数据中提取特征用于语音识别系统 |
| 高斯混合模型 | 多目标跟踪，用混合成分数目及均值预测目标在视频序列中每帧的位置 |
| 层次聚类算法 | 排列一组微阵列实验中的基因和样本，揭示生物学上有趣的模式 |
| 推荐系统 | 根据特征相似的其他用户的偏好，向用户推荐电影 |
| 推荐系统 | 根据用户阅读的文章，向用户推荐他们想读的新闻文章 |
| 强化学习 | 优化自动驾驶汽车的驾驶行为 |
| 卷积神经网络 | 通过医学扫描诊断健康疾病 |
| 强化学习 | 平衡不同需求周期下的电网负荷 |
| 循环神经网络或长短期记忆网络(LSTM) | 处理时间序列数据或序列(如音频记录或文本) |
| 循环神经网络 | 翻译语言 |
| 循环神经网络 | 为图像生成标题 |
| 循环神经网络 | 训练聊天机器人，处理客户更细微的需求和问询 |
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人工智能
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