谷歌已经从安全和隐私团队发布了一些关于如何策划谷歌游戏的细节，机器学习起着重要作用。
Google为Play商店中的应用程序提供了两个基本目标：安全性和曝光度。 安全和隐私团队希望清除带有恶意软件的应用程序，但他们也担心要求获得可能不需要的广泛权限的应用程序。 反过来，当找到遵循良好实践的优秀应用程序时，团队希望它们成为Play商店中的特色。
机器构建同行组以研究应用程序可以执行的操作以及是否应该执行此操作。
他们这样做的方法之一是使用所谓的“同伴群体”。 具有类似功能的应用程序组合在一起 Spotify和Pandora等应用程序彼此不同，但它们具有相同的基本功能，旨在使用您帐户中每项服务的详细信息将音乐流式传输到Android。 Twitter和Facebook或者像着色书这样的应用也是如此。 当他们做同样的基本事情时，他们会被混为一谈。 这样可以更轻松地研究应用程序正在做什么，他们如何做，以及他们是否应该这样做。
然后对它们进行分析，以查看它们在您的设备中对个人数据的要求。 理想情况下，对等组中的每个应用程序都会请求相同类型的信息，并且有充分的理由这样做。 但有时，一个人会成为异常值。 Google提供了一个着色书应用程序示例，该应用程序通过GPS请求精确的位置详细信 其他着色书应用程序不会这样做，因此安全和隐私团队将对其进行进一步审核。
Google Play中有太多应用程序可以手动执行此操作。
Google Play中的应用程序太多，人类无法有效地执行此操作，因此Google采用了一些机器学习技术来自动化大部分流程。 深度学习算法研究应用程序中的语言，关于应用程序的功能及其工作方式的数据由计算机进行分析，对等组本身由这些机器根据应用程序元数据和文本描述以及用户等指标构建安装。
Google会通过Google Play阻止恶意软件访问您的手机，但这也是为了让开发人员了解Android使用的复杂（非常）权限模型。 这是一种非常酷的方式来使用帮助用户和开发人员的计算机，谷歌愿意分享一些有关如何完成的信息非常棒。
