با گسترش چشمگیر داده‌های چندرسانه‌ای در قالب تصویر، ویدئو، صوت و متن، نیاز به روش‌های تحلیلی هوشمند و دقیق بیش‌ازپیش احساس می‌شود. در این میان، یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق، ابزارهایی توانمند برای استخراج خودکار اطلاعات و شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های پیچیده فراهم کرده‌اند. این مقاله با رویکردی مروری، به تحلیل نظام‌مند کاربردهای نوین یادگیری ماشین در چهار حوزه کلیدی پرداخته است: (1) تشخیص و بخش‌بندی اشیاء و لوگوها، (2) تخمین وضعیت سه‌بعدی اجسام تنها با استفاده از تصاویر دوبعدی، (3) شناسایی و مقابله با محتوای جعلی نظیر دیپ‌فیک، و (4) تشخیص دستکاری در تصاویر ماهواره‌ای. در هر بخش، ضمن معرفی ساختارهای معماری مؤثر مانند شبکه‌های کانولوشنی (Faster R-CNN، DenseNet)، شبکه‌های ترکیبی (CNN-RNN)و مدل های مولد(GAN)، عملکرد این روش‌ها با استفاده از داده‌های معتبر بین‌المللی تحلیل و مقایسه شده است. تمرکز ویژه مقاله بر استفاده از رویکردهای ترکیبی مانند داده‌افزایی مصنوعی، یادگیری انتقالی و ساختارهای دومرحله‌ای است که منجر به افزایش دقت و پایداری مدل‌ها در شرایط واقعی شده‌اند. نوآوری این پژوهش در ارائه نگاهی تلفیقی به چهار حوزه نسبتاً مستقل و برجسته‌سازی ارتباطات میان آن‌هاست؛ موضوعی که کمتر در مقالات مروری مشابه دیده می‌شود. در پایان، با مرور روندهای نوظهور مانند Vision Transformers و مدل‌های چندموداله، چشم‌اندازهایی برای توسعه نسل جدیدی از سیستم‌های تحلیلی هوشمند ترسیم شده است.