| google | Gmail | 機器學習 | 垃圾郵件
Gmail靠TensorFlow快速開發ML模型，每天多刪除1億則垃圾郵件
Google現在透過自家機器學習框架TensorFlow，整合現有的機器學習模型和rules-based的保護機制，提升垃圾郵件偵測能力，每天多刪除了1億則垃圾郵件。
2019-02-07
該論文針對河邊洪水用機器學習技術建立預測模型，準確率超過75%
2019-01-30
透過夜間的衛星影像，臉書推估出路燈以及電線的位置，臉書認為，定期產生可從太空測得的夜間發光，就是電網分布之處
2019-01-29
| GitHub | 熱門語言 | 機器學習 | 熱門函式庫
GitHub: Numpy和Scipy是機器學習專案中最受歡迎的函式庫
在GitHub上的ML專案中，7成以上的機器學習專案都使用了Numpy函式庫，Scipy函式庫則是占了近5成
2019-01-28
| 機器學習 | AI | Google Feast
Google釋出開源機器學習特徵商店Feast，讓多個團隊能共享模型特徵
不同團隊以不同的方法維護特徵，可能造成資源浪費或是模型訓練與服務產生不一致等問題，而Feast則以中央平臺解決這些可能發生的情況
2019-01-21
聚焦ML、自動化、機器人和太空科學，AWS將舉行新AI大會re:MARS
re:MARS大會聚焦於機器學習、自動化、機器人和太空科學領域，將於6月4日展開，3月開放註冊，航太人員可以免費參加
2019-01-18
微軟釋出機器學習函式庫ML.NET 0.9，計算特徵貢獻以強化模型可解釋性
ML.NET 0.9加入的特徵貢獻計算（FCC）功能，將與之前版本加入的置換特徵重要性（PFI）功能相輔相乘，增加模型的可解釋性。
2019-01-14
