通過爬蟲或者API接口等方式收集用戶的行為數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品的屬性數(shù)據(jù)。

對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗，去除異常值，填充缺失值等，將非結(jié)構(gòu)化的圖片數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供模型學(xué)習的特征向量。

利用深度學(xué)習框架建立推薦模型，這個模型是個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入是用戶的特征和產(chǎn)品的特征，輸出是用戶可能喜歡的產(chǎn)品的概率。

當有新的用戶行為或者產(chǎn)品更新時，用訓(xùn)練好的模型來進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果生成個性化的推薦列表。

- 在印刷領(lǐng)域使用圖像處理技術(shù)，如圖像分類、對象檢測等，幫助識別印刷品的質(zhì)量問題，色差、模糊等問題。

- 在醫(yī)療器械領(lǐng)域利用深度學(xué)習技術(shù)，對醫(yī)學(xué)影像進行分析，CT、MRI等，幫助醫(yī)生進行疾病的早期發(fā)現(xiàn)和診斷。

- 在精準醫(yī)療診斷領(lǐng)域利用機器學(xué)習算法，基于大量的患者信息，如基因組數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)等，進行疾病風險評估和治療方案推薦。