ディープラーニングとモデリングは、コンピュータビジョンにおいて多くの用途がある。  あなたが達成しようとしている特定のタスクに応じて、異なるディープラーニング技術を使用したいと思うでしょう。  

例えば、一般的なコンピュータビジョンのタスクは画像分類であり、ディープラーニングモデルの目的は、与えられた画像に何が描かれているかを判断し、人間のユーザーが読むための字幕を生成するか、別のアルゴリズムプロセスがその画像に関する判断を下すために使用する値を生成することです。

特定のタスクにモデルを統合するのは非常にタスクに依存しますが、一般的な流れとしては、まず効果的と思われるモデルを設計し、次に大規模なサンプルデータセットを使用してそのモデルを訓練・評価し、最後に訓練されたモデルをエンドユーザーアプリケーションに導入します。
Deep learning and modeling have many applications in computer vision.  Depending on the specific task you are trying to achieve you will want to use different deep learning techniques.  

For example a common computer vision task may be image classification where the purpose of the deep learning model is to determine what is depicted in a given image and generate either a subtitle for a human user to read or to generate a value that another algorithmic process will use to make decisions about that image.

Integrating the model into your specific task is very task dependent but the general flow is to first design the model you think will be effective, then train and evaluate that model using a large sample dataset, and finally deploy the trained model into your end user application.