Google通過TensorFlow消除了更多Gmail垃圾郵件

Google LLC通過其機器學習軟件框架TensorFlow增強了Gmail的反垃圾郵件功能，以提供新保護，以補充其現有算法。

Google的反濫用技術部門的產品經理Neil Kumaran在今天的博客中描述了公司目前的努力如何能夠阻止99.99%以上的所有垃圾郵件，網絡釣魚攻擊和惡意軟件進入用戶的Gmail收件箱。

這些措施包括機器學習算法和基于規則的保護，這些功能可用于識別大數據集中的模式，而創建模式的人可能無法識別這些模式。”

他寫道：“基于機器學習的保護可以幫助我們根據許多不同的因素做出精細的決策。” “僅僅因為電子郵件的某些特征與通常認為的“垃圾郵件”相匹配，并不一定意味著它是垃圾郵件。ML使我們能夠一起查看所有這些信號來做出確定。”

但是，對于Google來說99.9%的成功率還不夠，這就是為什么它為TensorFlow支持的Gmail設計了新的保護措施的原因。該公司表示，有了新的保護措施，它每天可以阻止額外的1億封垃圾郵件。

“鑒于我們已經阻止了Gmail中的大多數垃圾郵件，因此更精確地阻止數百萬個郵件是一項壯舉，” Kumaran說。

TensorFlow的優勢在于，它允許Gmail團隊改進其現有的機器學習算法，從而使它們在檢測垃圾郵件方面更加準確。它有助于加快構建這些算法的速度。反過來，這使得他們可以使用不同的模型來快速輕松地進行培訓，以找到最有效的反垃圾郵件方法。

借助TensorFlow，Google還可以為每個用戶更好地個性化其垃圾郵件保護。畢竟，一個人認為垃圾郵件的內容可能被另一用戶認為是重要的，Kumaran說。

Kumaran說：“總而言之，這些好處使我們能夠擴展ML的工作量，從而需要更少的工程師來進行更多的實驗并更有效地保護用戶。”

毫無疑問，大多數Gmail用戶都會歡迎為消除垃圾郵件所做的任何努力，但是Constellation Research Inc.的分析師Holger Mueller告訴SiliconANGLE，Google的真正目的是強調可使用TensorFlow增強企業機器學習工作的方式。

“機器學習是為下一代應用程序提供動力的最有前途的技術之一，并且在各種機器學習框架中，TensorFlow是最成功和最受歡迎的技術之一，” Mueller說。“但是CxO希望在采用技術之前先了解證明點，因此這就是Google展示其內部采用TensorFlow來打擊垃圾郵件的原因。”

Gmail的新保護措施已經實施。