通过移动电子商务可获得大量数据。这些数据允许深度学习算法跟踪买家的旅程，并且通过这些机器现在可以清楚地了解买家在为不同的事情做出购买决策时搜索的产品信息类型。由于机器可以在应用学到的知识的同时保持和参考大量信息，因此他们能够预测消费者在做出决定之前可能会采取何种购买方式。
这意味着通过关注用户的活动，您的电子商务网站可以根据他们查看的其他项目的规格，他们花在查看每个项目上的时间以及他们做了什么来为买家提供吸引他们购买的选项。查看每个项目之前和之后。它甚至可以考虑一天中的时间和观察者的位置，无论是男性还是女性以及机器可用的任何其他相关环境。
让我们说丽塔正在访问一家网上商店，看着蓝色女士跑鞋。她正在看的鞋很漂亮但不完全是她想要的。她想要一个有更多足弓支撑的鞋子。幸运的是，Rita网站使用深度学习算法。丽塔可以点击鞋子的图像，她将提供视觉上可比较的产品浏览。推荐给她的产品是通过分析Rita点击的图像以及她进入网站后的其他活动来选择的。该算法建议其他具有相似颜色和形状特征的鞋子。
该系统采用了输入输出系统，Rita的行为和偏好作为输入，推荐给她的鞋子作为输出。Rita点击的图像中的像素集合用作输入，迫使系统尝试找到类似的数据集。
很明显，这是一种强大的方式，不仅可以营销您的产品，还可以提供客户服务，甚至不会出现。客户可以轻松找到他们想要的东西，他们有多种选择，他们可能需要的所有信息随时可用。基本上，您的电子商务网站就像一个虚拟商店助理。
深度学习意味着更多机会通过积极的客户体验提高业务转换率并改善品牌形象。您的客户不仅会为他们正在进行的购买提供有针对性的个性化内容，还会根据他们自己的个人行为向他们提供他们极有可能感兴趣的相关产品。而深度学习已经有效地应用于挑战模式推理任务，该领域的实际目的远远超出任务特定的应用程序。该范围可能使各种方法的比较变得越来越复杂，并且可能需要研究界共同努力来解决。此外，尽管深度学习技术提供了无限的前景，但这些方案可能无法直接增强某些特定领域的任务。深度学习平台也可以从工程特性中受益，同时学习工程系统通常缺乏的更复杂的表示。尽管有许多开放的研究问题以及该领域仍处于起步阶段的事实，但在开发深度学习系统方面取得的进步将塑造机器学习和人工智能系统的未来。