A Google gosta de se gabar de seu sistema de filtro de spam, que, segundo a companhia, bloqueia 99,9% do material contém pistas explícitas de serem oriundos de phishing, malwares e outras fontes duvidosas. Agora, a companhia anuncia que sua biblioteca de códigos abertos para aprendizado de máquina TensorFlow vem ajudando a encontrar aquele 0,1% que seus programas ainda não conseguem barrar.
Aprendizado de máquina procura por novos padrões que possam sugerir que o e-mail não é confiável
“As proteções baseadas em aprendizado de máquina nos ajudam a tomar decisões com base em muitos fatores diferentes. O fato de algumas das características de um e-mail corresponderem àquelas comumente consideradas ‘spam’ não significa necessariamente que seja spam. O aprendizado de máquina nos permite observar todos esses sinais juntos para determinar se é spam ou não”, comunica a empresa.
O aprendizado de máquina procura por novos padrões que possam sugerir que um e-mail não é confiável. Os algoritmos treinados dessa maneira levam em consideração um grande número de métricas, desde a formatação de uma mensagem até a hora do dia em que são enviadas. O TensorFlow facilita o gerenciamento desses dados em escala e, por ser público, permite que novas pesquisas da comunidade possam ser integradas rapidamente.
Fonte: TensorFlow
Embora esses 100 milhões de spam bloqueados não representem um número tão grande frente a mais de 1 bilhão de contas, o que a companhia de Mountain View mais comemora nesse anúncio é a aplicação do TensorFlow, que vem se mostrando um framework cada vez mais eficiente e abrangente no setor de inteligência artificial (IA). Portanto, não se surpreenda se esse nome aparecer com mais frequência nos projetos da Google daqui para frente.
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