Google 在 Gmail 垃圾邮件过滤方面已经做得非常出色。借助人工智能，该公司走得更远，表示每天会额外拦截 1 亿条不需要的消息。这一成果的实现要归功于山景公司开发的开源机器学习工具 TensorFlow。
每天都有无数互联网上的垃圾邮件。多年来，消息传递服务在尽可能过滤这些不需要的消息方面取得了重大进展。 Google 声称过滤成功率高达 99.99%Gmail 垃圾邮件。尽管如此，考虑到每天发送的垃圾邮件量很大，0.01% 仍然是一个相当大的数字。
在不冒合法邮件被视为垃圾邮件的风险的情况下过滤掉某些欺骗电子邮件是极其困难的，这会给用户带来潜在的有害后果。但由于人工智能的进步，通过人工智能过滤了 1 亿额外的垃圾邮件。邮箱我们可以阅读最新报告来自 Google Cloud 团队。
Gmail：借助 TensFlow 工具，打击垃圾邮件变得更加有效
额外拦截了 1 亿条垃圾邮件，这似乎令人印象深刻，但当您知道这一点时，这并不算多Gmail 拥有约 15 亿活跃用户。据 The Verge 报道，大约每 10 个 Gmail 用户就会多拦截一份垃圾邮件。这并不减损TensFlow的优点。
谷歌解释说，机器学习可以识别某些特别难以过滤的垃圾邮件。其中包括消息“基于包含隐藏内容或消息的图像的名字新创建的域试图在合法内容流中隐藏少量垃圾邮件»。
借助机器学习，谷歌可以识别海量数据集中的垃圾邮件模式，而创建规则的工程师永远无法成功实施这些模式。必须指出的是，垃圾邮件具有数千个潜在信号，而人类定义的标准很难跟踪这些信号。
