迁移学习在产业界的实际应用，可以用下面这幅图归纳：
1.在机器阅读中的应用
所谓“机器阅读”，就是把自然语言文本转化为机器可以理解的模式，然后机器根据这个模式对个人进行服务。
加入用户反馈（比如用户看了某篇文章、所看时长或点赞行为），升级为强化学习
迁移学习可以把模型个性化，给张三看的 Summarization和李四看的 Summarization不一样，就像一篇文章我们需要产生一个吸引眼球的标题，但你给张三和李四看的标题都是不一样的。
2.在对话系统中的应用
3.迁移学习在舆情分析中的应用
迁移学习也可应用在舆情分析中，如用户评价方面。以电子产品和视频游戏留言为例，上图中绿色为好评标签，而红色为差评标签。我们可以从上图左侧的电子产品评价中找到特征，促使它在这个领域（电子产品评价）建立模型，然后利用模型把其迁移到视频游戏中。这里可以看到，舆情也可以进行大规模的迁移，而且在新的领域不需要标签。
4.迁移学习在推荐系统中的应用
推荐系统的冷启动问题：
推荐系统的冷启动问题。一个新的推荐系统，没有足够的用户数据，如何进⾏精准的推荐?
5.迁移学习在医疗健康 的应用
医疗健康领域的研究正变得越来越重要。不同于其他领域，医疗领域研究的难点问题
是， ⽆法获取⾜够有效的医疗数据。在这⼀领域，迁移学习同样也变得越来越重要。
最近，顶级⽣物期刊细胞杂志报道了由张康教授领导的⼴州妇⼥⼉童医疗中⼼和加州
⼤学圣迭⼽分校团队的重磅研究成果：基于深度学习开发出⼀个能诊断眼病和肺炎两⼤类
疾病的 AI 系统 [Kermany et al., 2018]，准确性匹敌顶尖医⽣。这不仅是中国研究团队⾸次
在顶级⽣物医学杂志发表有关医学⼈⼯智能的研究成果；也是世界范围内⾸次使⽤如此庞
⼤的标注好的⾼质量数据进⾏迁移学习，并取得⾼度精确的诊断结果，达到匹敌甚⾄超越
⼈类医⽣的准确性；还是全世界⾸次实现⽤ AI 精确推荐治疗⼿段。细胞杂志封⾯报道了该
研究成果。
迁移学习对于那些不易获取标注数据的领域，将会发挥越来越重要的作用。