谷歌对于机器学习的研究要追溯到7-8年前的语音技术开始。但是，机器学习这一技术取得突破性进展，是发生在计算机视觉领域。谷歌的机器学习产品包括一系列的云服务和工具。
谷歌机器学习的原理是，用众多的电脑模拟人脑中的“神经元”，形成一个人“神经网络” （ Artificial Neural Network）。它不需要借助大批研究人员帮助电脑标明事物之间的差异，只要为算法提供海量的数据，“神经元”与“神经元”之间的关系将会发生变化，让数据自己说话，让组成“神经网络”的机器具备自动学习、识别数据的能力，在新的输入中找出与学到的概念对应的部分，达到机器学习的效果。例如，当人们需要计算机辨别图片内容的时候，各个人工神经元就会把所抓取的信息传递给被设置为“决策者”的神经元上，它们通过统观其下层所有神经元所呈现的信息，结合案例、数据的分析及算法最终得出结论。
而在这背后，谷歌的机器学习的步骤是：首先需要找到“Model（模型）”，就是在输入和输出中间的一个转换公式，也就是“机器学习”中的“机器”；其次，需要为这个公式找到“参数”，这是需要机器进行学习，并不断修正；最后，它需要“学习”如何不断调整参数、降低错误。
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