Класифікація спаму в електронній пошті з використанням машинного навчання

Abstract

У тезах доповіді розглянуто підходи до автоматичної класифікації небажаної електронної кореспонденції (спаму) з використанням методів машинного навчання. Проаналізовано традиційні та сучасні алгоритми фільтрації спаму, методи представлення текстових даних, а також ключові набори даних для навчання та оцінювання моделей. Запропоновано практичну реалізацію класифікатора на основі наївного баєсівського алгоритму та методу опорних векторів засобами Python./The thesis considers approaches to automatic classification of unwanted email correspondence (spam) using machine learning methods. Traditional and modern spam filtering algorithms, methods of text data representation, and key datasets for model training and evaluation are analyzed. A practical implementation of a classifier based on the Naïve Bayes algorithm and Support Vector Machine using Python is proposed.