谷歌對于機器學習的研究要追溯到7-8年前的語音技術開始。但是，機器學習這一技術取得突破性進展，是發生在計算機視覺領域。谷歌的機器學習產品包括一系列的云服務和工具。
谷歌機器學習的原理是，用眾多的電腦模擬人腦中的“神經元”，形成一個人“神經網絡” （ Artificial Neural Network）。它不需要借助大批研究人員幫助電腦標明事物之間的差異，只要為算法提供海量的數據，“神經元”與“神經元”之間的關系將會發生變化，讓數據自己說話，讓組成“神經網絡”的機器具備自動學習、識別數據的能力，在新的輸入中找出與學到的概念對應的部分，達到機器學習的效果。例如，當人們需要計算機辨別圖片內容的時候，各個人工神經元就會把所抓取的信息傳遞給被設置為“決策者”的神經元上，它們通過統觀其下層所有神經元所呈現的信息，結合案例、數據的分析及算法最終得出結論。
而在這背后，谷歌的機器學習的步驟是：首先需要找到“Model（模型）”，就是在輸入和輸出中間的一個轉換公式，也就是“機器學習”中的“機器”；其次，需要為這個公式找到“參數”，這是需要機器進行學習，并不斷修正；最后，它需要“學習”如何不斷調整參數、降低錯誤。
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