Google LLC通過其機(jī)器學(xué)習(xí)軟件框架TensorFlow增強(qiáng)了Gmail的反垃圾郵件功能，以提供新保護(hù)，以補(bǔ)充其現(xiàn)有算法。

Google的反濫用技術(shù)部門的產(chǎn)品經(jīng)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(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊和惡意軟件進(jìn)入用戶的Gmail收件箱。

這些措施包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法和基于規(guī)則的保護(hù)，這些功能可用于識(shí)別大數(shù)據(jù)集中的模式，而創(chuàng)建模式的人可能無法識(shí)別這些模式。”

他寫道：“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的保護(hù)可以幫助我們根據(jù)許多不同的因素做出精細(xì)的決策。” “僅僅因?yàn)殡娮余]件的某些特征與通常認(rèn)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(shè)計(jì)了新的保護(hù)措施的原因。該公司表示，有了新的保護(hù)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(jīng)阻止了Gmail中的大多數(shù)垃圾郵件，因此更精確地阻止數(shù)百萬個(gè)郵件是一項(xiàng)壯舉，” Kumaran說。

TensorFlow的優(yōu)勢在于，它允許Gmail團(tuán)隊(duì)改進(jìn)其現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而使它們在檢測垃圾郵件方面更加準(zhǔn)確。它有助于加快構(gòu)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(jìn)行培訓(xùn)，以找到最有效的反垃圾郵件方法。

借助TensorFlow，Google還可以為每個(gè)用戶更好地個(gè)性化其垃圾郵件保護(hù)。畢竟，一個(gè)人認(rèn)為垃圾郵件的內(nèi)容可能被另一用戶認(rèn)為是重要的，Kumaran說。

Kumaran說：“總而言之，這些好處使我們能夠擴(kuò)展ML的工作量，從而需要更少的工程師來進(jìn)行更多的實(shí)驗(yàn)并更有效地保護(hù)用戶。”

毫無疑問，大多數(shù)Gmail用戶都會(huì)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(qiáng)調(diào)可使用TensorFlow增強(qiáng)企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)工作的方式。

“機(jī)器學(xué)習(xí)是為下一代應(yīng)用程序提供動(dòng)力的最有前途的技術(shù)之一，并且在各種機(jī)器學(xué)習(xí)框架中，TensorFlow是最成功和最受歡迎的技術(shù)之一，” Mueller說。“但是CxO希望在采用技術(shù)之前先了解證明點(diǎn)，因此這就是Google展示其內(nèi)部采用TensorFlow來打擊垃圾郵件的原因。”

Gmail的新保護(hù)措施已經(jīng)實(shí)施。