内容简介：谷歌的反技术滥用部门产品经理Neil Kumaran称，额外的1亿封垃圾邮件并不是轻易就能靠基于规则的过滤器就能解决的。“解决最后一点增加的垃圾越来越难了，但TensorFlow对于缩小这一差距，其了不少作用”多年来，在使用基于规则的过滤器之外，Gmail一直在使用AI。虽然前者可以阻止最明显的垃圾邮件，但对于一些别有用心的垃圾邮件束手无策，机器学习会学着找出电子邮件不能被信任的隐藏模式。以这种方式训练的算法衡量了大量的指标，从电子邮件的格式到发送的时间。 Kumaran说，TensorFlow可以更容易地
借助谷歌自家的开源代码机器学习框架TensorFlow，Gmail成功利用人工智能帮助屏蔽最难鉴定的垃圾邮件。Gmail通过TF机器学习的AI现在每日可屏蔽额外的1亿封垃圾邮件，此前谷歌已经可以通过基于规则的过滤器屏蔽99.9%的垃圾邮件，但这最后的0.1%恰恰是最难以鉴定的。
谷歌的反技术滥用部门产品经理Neil Kumaran称，额外的1亿封垃圾邮件并不是轻易就能靠基于规则的过滤器就能解决的。“解决最后一点增加的垃圾越来越难了，但TensorFlow对于缩小这一差距，其了不少作用”
多年来，在使用基于规则的过滤器之外，Gmail一直在使用AI。虽然前者可以阻止最明显的垃圾邮件，但对于一些别有用心的垃圾邮件束手无策，机器学习会学着找出电子邮件不能被信任的隐藏模式。以这种方式训练的算法衡量了大量的指标，从电子邮件的格式到发送的时间。 Kumaran说，TensorFlow可以更容易地管理这些数据，而框架的开源特性意味着可以快速整合来自社区的新研究。
垃圾邮件并没有一个明确定义，但是AI可以帮你找出最有效的定义。
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