计算机视觉方面
随着深度学习的发展，计算机视觉方面的应用也是层出不穷，除了像Google，Facebook这些公司将其应用在自己原有的业务中，还有很多创业公司也从各种角度进行切入。
ditto labs
这家公司的主要业务就是从我们上传到社交网站的照片中寻找对于企业来说可用的商机。比如说你上传了一张照片，照片上你穿着XX品牌的衣服，ditto labs 通过识别图片中的衣服品牌，图片的语意（你在笑，或者秀衣服好看等），以及其他的相关信息，将这些信息整理打包进行售卖，那么你就可能成为XX品牌的精准营销目标客户。
不过对我们上传到社交平台等公开照片进行扫描并更深层次的解读，也会引起相关的隐私泄露问题，随着技术的发展，如何保护我们自己的隐私也应该有更进一步的思考。
Clarifai
clarifai公司则是做图片搜索功能。我们有时候想搜索某物或者某人，可以上传照片，clarifai的深度学习系统就能够识别图片并输出互联网上更多相似的照片。文本搜索，语音搜索和图片搜索综合应用起来，搜索引擎将会越来越方便。除了图片搜索，clarifai还发展了视频识别，主要是应用在成人内容识别方面。
这是一段视频识别后的图谱，基本上是能够识别出具体的场景，人物以及一些关键词组。不过并没有想象中的那么成熟，如果有更进一步的发展，那么在鉴黄，监控，视频剪辑等领域说不定都会有新的突破。
图普科技
图谱科技基本上包揽了图片识别的精准营销，图片搜索，视频鉴黄，垃圾识别以及外包业务等等。小编也去尝试了一下其人脸情绪识别的功能。
第一张图疑似喜悦概率61.38，判断还是比较准确的，但是换上多人后，就没有办法进行识别了。如果要进行营销的商业推送的话，应该还需要在较为复杂的照片中进行更准确的判断。
语音识别方面
语音识别的主要应用有同声传译，语音搜索，聊天机器人以及会议记录等等。
Gridspace
开会的时候会议记录总是一个费事的事情，归纳重点的能力不是谁都有的，Gridspace基于深度学习的会议记录软件，可以自动识别会议内容，归纳记录重点，并且将重要的内容进行整理，发送每个人邮件。简直是一个高级会议秘书有木有。不过具体的体验好不好还有待考证。
出门问问
中文语音搜索引擎，我们目前还在使用文字搜索，但是文字搜索有时候比较麻烦并且有很大一部分人不会使用。随着语音搜索引擎的推出，搜索变得更加方便，不过资源的完善和识别准确度的提升以及对于方言，普通话口音等细节上面的处理要求将更高。极小验用纯正的普通话试了一下，还是比较准确和方便的。大家觉得，咱们离科幻片中的智能生活还差多远呢？
医学方面
Deep Genomics
深度学习应用于基因检测，主要是分析基因变异对RNA剪切的影响，Deep
Genomics的团队建立了一个数学模型，然后输入健康人的全基因组序列和RNA序列，对模型进行训练，使模型学到健康人的RNA剪切模式；接下来，通过其他分子生物学方法对训练后的模型进行确认和校正；最后使用几个目前已知的病例数据，检验模型判断的准确性。这项技术的成功对于癌变的预防与治疗都将产生深远的影响。
Enlitic
该公司主要是对医学图像的分析，更加困难的一种图像识别。Enlitic研发的图像识别软件是要从X光、CT扫描、超声波检查、MRI等的图像中找出癌症等恶性肿瘤。
Enlitic公司宣称其开发的恶性肿瘤检测系统的精度超过放射技师。Enlitic使用肺癌相关图像数据库“LIDC（Lung
Image Database Consortium）”和“NLST（National Lung Screening
Trial）”进行了验证，结果发现，其系统的肺癌检出精度比一名放射技师检查肺癌的精度高5成以上。
网络安全方面
Deep Instinct
该公司利用深度学习从事网络安全事务，在检测恶意软件、新型恶意软件以及高复杂性APT的工作当中有着不俗的表现。Deep Instinct公司将其预测模型打包为一套小型探针，部署在相应的电脑，服务器等设备上，有恶意软件入侵以及APT攻击等威胁，就能够进行识别。
NLP(自然语言处理)
深度学习在NLP方面的应用有情感分析、文本分类、文本生成、语言翻译、语音识别，聊天机器人等等。
