导读： 人工智能，机器学习和深度学习可能仍然听起来像模糊的概念或不够成熟的技术，以真正重要的方式影响普通的移动设备消费者，但据谷歌称，Tens...
人工智能，机器学习和深度学习可能仍然听起来像模糊的概念或不够成熟的技术，以真正重要的方式影响普通的移动设备消费者，但据谷歌称，TensorFlow已经成为可能的一个明显的发展可能不是垃圾邮件。以前在我们的Gmail收件箱中。
TensorFlow开源机器学习(ML)框架最初是为谷歌内部开发而开发的，是在三年多前的Apache 2.0许可下发布的。从那时起，“世界各地的团队和研究人员”已经制作了大量的71,000个公共代码和其他开源贡献的分支，建立了一个强大的社区，可以很容易地快速应用“新的研究和想法”。
其中一个更主流的想法是通过快速适应不断变化的，日益复杂的传播垃圾邮件的技术，进一步改善Gmail已经令人印象深刻的垃圾邮件保护。
在实施TensorFlow支持的保护功能之前，Google在阻止垃圾邮件，网络钓鱼和恶意软件尝试方面的有效性非常好，但现在它基本上完美无瑕。
在机器学习技术的帮助下，我们说成功率达99.9%，每天还有1亿封垃圾邮件被阻止。Google最新的ML应用程序据称能够识别“创建规则的人可能无法捕获的大型数据集中的模式”。
而不是只关注电子邮件的一些特征，乍一看似乎是“垃圾邮件”，或巧合地符合一般的垃圾邮件消除指南和危险信号，ML提供了更完整的可疑信息视图，查看所有可用信号之前做出最终决定。因此，误报变得越来越罕见，过去特别难以检测的垃圾邮件类别，如隐藏嵌入内容的电子邮件，正在慢慢消失。
整个过程显然是自动且快速的，尽管它也在不断完善以提高其速度和效率，努力实现乌托邦的目标，即在全球范围内消除所有15亿Gmail用户的垃圾邮件。