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Gmail sarà ancora più efficace nel bloccare lo spam grazie all’AI

Google ha deciso di impiegare il suo framework di apprendimento automatico interno, TensorFlow, per migliorare i filtri antispam per gli utenti di Gmail. Con i nuovi filtri in funzione dal mese scorso, la società afferma che Gmail sta bloccando ogni giorno 100 milioni di messaggi di spam in più.

Considerando gli oltre 1 miliardo di utenti di Gmail non sembra un grande guadagno, ma Google sostiene che Gmail blocca già il 99,9 percento di spam, quindi riuscire a bloccare lo 0.1% restante rappresenterebbe un successo non da poco e per riuscirci l’azienda si è rivolta a TensorFlow.

Gmail ha utilizzato l’intelligenza artificiale (IA) oltre ai filtri basati su regole per anni. Mentre i filtri basati su regole possono bloccare lo spam più ovvio, l’apprendimento automatico cerca nuovi modelli che potrebbero suggerire quali email ricevute potrebbero non essere affidabili.

Gmail sarà ancora più efficace nel bloccare lo spam grazie all’AI

Gli algoritmi “addestrati” in questo modo considerano un enorme numero di metriche, dalla formattazione di una e-mail all’ora del giorno in cui è stata inviata. TensorFlow semplifica la gestione di questi dati su larga scala, mentre la natura open-source del framework consente di integrare rapidamente nuove funzioni sviluppate dalla comunità.

TensorFlow è stato lanciato da Google nel 2015 ed è diventato una parte incredibilmente importante della sua attività di IA. È un framework di apprendimento automatico che consente agli sviluppatori di creare strumenti di intelligenza artificiale per una vasta gamma di attività.

Chi lo utilizza ne apprezza la flessibilità e la capacità di scalare, oltre a integrarsi perfettamente con gli altri servizi di IA di Google. Google afferma che l’integrazione di TensorFlow in Gmail consentirà anche di personalizzare meglio i filtri antispam.

Questo processo è in corso da anni con Gmail che cerca specifici segnali dagli utenti su ciò che giudicano spam, ma TensorFlow si occuperà di trasformare quei segnali in risultati migliori cercando di bloccare tutti i messaggi che un utente reale considererebbe come spam.

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