谷歌投入巨资开发人工智能的潜力。该公司发布了一系列工具、文档、教程和平台，帮助开发人员将机器学习应用到应用程序中。TensorFlow是他们在这个领域最重要的项目之一。这是一个开源的开发平台，可以帮助团队和个人通过机器学习来训练模型。在第三届年度TensorFlow开发者峰会上，谷歌宣布了TensorFlow 2.0的首个Alpha版本。峰会还介绍了许多其他内容，我们将在下面进行总结。
TensorFlow 2.0的第一个公开Alpha版本现已推出。虽然旧版本的平台对有ML经验的开发人员更有用，但TensorFlow 2.0是简化每个人工作流程的重要一步。TensorFlow 2.0将依赖tf.keras来简化环境的使用。平台背后的开发人员也计划从其中删除一些API。正如他们所解释的，有两种工具可以做几乎相同的事情。由于团队决定坚持tf.keras，许多不必要的API可以被安全删除。TensorFlow也因为其紧急优先级而在被调用时立即运行。TensorFlow 2.0的完整版本将于2019年第二季度开始。您可以在TensorFlow团队的博文中查看迁移、安装和参考说明。
大数据虽然有优点，但也有一些缺点。从字面上看，每天有数十亿台设备生成新数据，但在大多数情况下，它们将通过一个集中式环境(数据中心、云等)。).从功能上来说，这种方法对终端用户来说意义不大，但它可能会吸引有隐私意识的用户的注意。TensorFlow团队已经意识到了这个缺陷，因为他们现在让开发人员采用一种更分散的方法。TensorFlow Federated是一个新的开源框架，允许开发人员在TF中使用所有ML培训工具，同时将数据保存在本地。TensorFlow的博文提到了一个例子，说明谷歌如何训练键盘预测设备上的短信。你可以在TensorFlow团队的博文中看到所有的技术细节。
机器学习专家不仅考虑数据，还考虑隐私。我相信你偶尔会发现与你最近发送的电子邮件或消息相关的可疑广告。为了确保所有这些敏感数据的安全处理和培训，专家们提出了一种新的友好的隐私交互方式。谷歌在确保用户能够处理自己的数据方面付出了很多努力。在宣布TensorFlow Privacy的博文中有一句非常重要的话：“理想情况下，经过训练的机器学习模型的参数应该编码一般模式，而不是特定训练示例的事实。”这是人工智能处理数据而不存储数据敏感部分的目标，从而使用户更不容易受到攻击。
TensorFlow Privacy使用差分隐私理论处理数据。这意味着它只能学习数据的特定组成部分，如果它们足够相关的话。它只在处理和理解最重要的内容时删除罕见的细节。因此，如果你把这篇文章提交给TensorFlow Privacy，它可能会了解到一两件关于TensorFlow和我对隐私的热爱的事情，同时也会模糊使用的少数隐喻。这样，你就可以确保使用TensorFlow Privacy的ML平台不仅会接受你提供的任何东西，还会把它变成广告或其他东西。这里有更深入的例子和参考。
激活图谱
目前，神经网络是处理图形内容最有效、最准确的方法。由于许多新技术的性质，它们在功能方面经常被误解。这就是为什么谷歌决定发布“利用主动图谱探索神经网络”。激活图谱可视化，准确解释神经网络如何处理图像。