پیش‌بینی رفتار مشتری: مشتریان را می‌توان بر اساس الگوهای خرید، الگوهای مرور فروشگاه‌های اینترنتی و غیره به دسته‌های مختلفی طبقه‌بندی کرد. به عنوان مثال، مدل‌های طبقه‌بندی را می‌توان برای تعیین اینکه آیا مشتری احتمالاً اقلام بیشتری را خریداری می‌کند یا خیر، استفاده کرد. اگر مدل طبقه‌بندی احتمال خرید بیشتری را پیش‌بینی می‌کند، ممکن است بخواهید بر اساس آن پیشنهادات و تخفیف‌های تبلیغاتی را برای آنها ارسال کنید. یا اگر مشخص شده است که آنها احتمالاً به زودی عادت خرید خود را ترک خواهند کرد، شاید با در دسترس قرار دادن اطلاعات خود، آنها را برای بعد ذخیره کنید.
طبقه بندی اسناد: یک مدل طبقه بندی چند جمله ای را می توان برای طبقه بندی اسناد در دسته های مختلف آموزش داد. در این مورد، مدل طبقه بندی را می توان به عنوان تابعی در نظر گرفت که از یک سند به یک برچسب دسته بندی نگاشت می شود. الگوریتم های مختلفی را می توان برای طبقه بندی اسناد استفاده کرد مانند طبقه بندی کننده ساده بیز، ماشین های بردار پشتیبان (SVM)، یا مدل های شبکه های عصبی. الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند ماشین‌های بولتزمن عمیق (DBM)، شبکه‌های باور عمیق (DBN) و رمزگذارهای خودکار پشته‌ای (SAEs) نتایج طبقه‌بندی پیشرفته‌ای را در مجموعه داده‌های طبقه‌بندی اسناد مختلف ارائه می‌دهند.
فیلتر کردن هرزنامه: الگوریتمی برای شناسایی ایمیل های هرزنامه با یادگیری ویژگی های ایمیل های هرزنامه در مقابل غیر هرزنامه آموزش دیده است. مدل طبقه بندی می تواند تابعی باشد که از یک متن ایمیل به یک طبقه بندی هرزنامه (یا طبقه بندی غیر هرزنامه) نگاشت می شود. برای طبقه بندی می توان از الگوریتم هایی مانند Naive Bayes و Support Vector Machines استفاده کرد. هنگامی که مدل طبقه بندی آموزش داده شد، می توان از آن برای فیلتر کردن ایمیل های دریافتی جدید به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه استفاده کرد. تصویر زیر نشان دهنده مدل طبقه بندی هرزنامه است که به عنوان طبقه بندی کننده هرزنامه نشان داده شده است.
طبقه بندی تصویر: یکی از رایج ترین مشکلات طبقه بندی، طبقه بندی تصویر است: تعیین نوع شی (یا صحنه) در یک تصویر دیجیتال. تصاویر را می توان به عنوان یک بردار با ابعاد بالا در نظر گرفت که ما می خواهیم آنها را به کلاس های مختلفی مانند گربه، ماشین، انسان و هواپیما طبقه بندی کنیم. یک مدل طبقه بندی چند جمله ای را می توان برای طبقه بندی تصاویر به دسته های مختلف آموزش داد. به عنوان مثال، به منظور طبقه‌بندی تصاویر سگ‌ها و گربه‌ها برای استفاده در سیستم‌های بینایی ماشین، تکنیک‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به خودکارسازی این فرآیند بر اساس تصاویر از پیش طبقه‌بندی‌شده سگ‌ها و دسته‌های گربه‌ها کمک کنند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند مدل‌های طبقه‌بندی مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) در کارهای مختلف طبقه‌بندی تصاویر پیشرفته هستند. مورد دیگر استفاده، تقسیم بندی تصویر است، که در آن پیکسل های یک تصویر بر اساس شیئی که به آن تعلق دارند، یک برچسب اختصاص می یابد. تقسیم‌بندی تصویر به عنوان «فرایند تمایز مناطق تصویر معنادار بر اساس ویژگی‌های بصری» تعریف می‌شود. تصویر زیر نشان می دهد که چگونه می توان از الگوریتم CNN برای ساخت یک مدل طبقه بندی استفاده کرد که تصاویری مانند گربه و سگ را طبقه بندی می کند.
طبقه بندی متن وب: طبقه بندی صفحات وب / اسناد به موضوعات مختلف یکی دیگر از مشکلات طبقه بندی است. این وظیفه طبقه‌بندی را می‌توان با نگاشت یک سند متنی به دسته موضوعی مربوطه انجام داد، که می‌تواند برای سایر کارهای طبقه‌بندی پایین‌دستی مانند برچسب‌گذاری خودکار صفحات وب مورد استفاده قرار گیرد. مدل طبقه‌بندی ساده بیز معمولاً برای این کار طبقه‌بندی استفاده می‌شود، اما نشان داده شده است که مدل‌های یادگیری عمیق دقت طبقه‌بندی بهتری نسبت به مدل‌های ساده بیز ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، مدل‌های طبقه‌بندی می‌توانند برای طبقه‌بندی خودکار متن وب به یکی از دسته‌های زیر استفاده شوند: ورزش، سرگرمی یا فناوری. اخبار گوگل یک مثال کلاسیک از این مشکل طبقه بندی است: به طور خودکار مقالات را در دسته های موضوعی مختلف طبقه بندی می کند. در اینجا نمودار نشان دهنده همان است:
پیش‌بینی نرخ کلیک آگهی: از مدل‌های طبقه‌بندی باینری می‌توان برای پیش‌بینی اینکه آیا یک یا چند آگهی در وب‌سایت کلیک می‌شود یا خیر، استفاده کرد. چنین مدل هایی برای بهینه سازی موجودی آگهی در وب سایت ها با انتخاب تبلیغاتی که شانس بیشتری برای کلیک دارند استفاده می شود. یک مدل طبقه‌بندی یادگیری ماشینی را می‌توان با استفاده از داده‌های تاریخی درباره نوع کاربرانی که روی تبلیغات خاصی کلیک می‌کنند یا نمی‌کنند، همراه با اطلاعاتی مانند جمعیت‌شناسی و محتوای هر صفحه وب که در آن یک آگهی نمایش داده می‌شود، ایجاد کرد. سپس برای پیش بینی شانس کلیک کاربر بر روی تبلیغ استفاده می شود.
دسته بندی محصول: از یک طبقه بندی چند جمله ای می توان برای دسته بندی محصولات فروخته شده توسط خرده فروشان مختلف در دسته های مشابه صرف نظر از دسته بندی هایی که توسط خرده فروشان مربوطه به محصول اختصاص داده شده است استفاده کرد. این مورد استفاده برای تجمیع‌کننده‌های تجارت الکترونیک مرتبط است. طبقه‌بندی محصولات در وب‌سایت‌های خرید مبتنی بر کاتالوگ مانند آمازون استفاده می‌شود، جایی که محصولات به طور خودکار بر اساس ویژگی‌ها یا کاربردشان در دسته‌های مختلف طبقه‌بندی می‌شوند. برای جزئیات بیشتر، این صفحه در مورد دسته بندی محصولات را بخوانید.
طبقه بندی بدافزار: یک طبقه بندی چند جمله ای می تواند برای طبقه بندی بدافزار جدید/در حال ظهور بر اساس ویژگی های قابل مقایسه بدافزار مشابه استفاده شود. طبقه بندی بدافزار برای کارشناسان امنیتی بسیار مفید است تا اقدامات مناسبی را برای مبارزه/جلوگیری از بدافزار انجام دهند. الگوریتم‌های طبقه‌بندی یادگیری ماشینی مانند Naïve Bayes، k-NN و مدل‌های مبتنی بر درخت را می‌توان برای طبقه‌بندی بدافزار استفاده کرد.
تجزیه و تحلیل تصویر: مدل‌های طبقه‌بندی دودویی یادگیری ماشینی را می‌توان بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین ساخت تا طبقه‌بندی کند که آیا تصویر دارای یک احساس/احساس مثبت یا منفی است یا خیر. این مورد در زمینه تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی که در آن تکنیک های یادگیری ماشین برای درک نظرات و احساسات کاربران در مورد موضوعات مختلف استفاده می شود، مرتبط است.
پیش‌بینی ریزش مشتری: یک مدل طبقه‌بندی باینری می‌تواند برای طبقه‌بندی اینکه آیا مشتری در آینده نزدیک ریزش می‌کند یا خیر استفاده می‌شود. کاربرد مدل طبقه‌بندی انحراف مشتری را می‌توان در سناریوهای تجاری مختلف مانند فروش/فروش متقابل به مشتریان فعلی، شناسایی حساب‌های در معرض خطر در پایگاه مشتری و غیره یافت. معمولاً شرکت‌های مخابراتی پیدا شده‌اند که از ماشین استفاده می‌کنند. مدل های طبقه بندی یادگیری برای پیش بینی ریزش
