Використання методів машинного навчання в задачах виявлення спам-листів

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена оцінки ефективності методів машинного навчання в задачах виявлення спаму В першому розділі здійснено огляд проблеми виявлення спаму, як такої, наведено класифікацію спаму та проаналізовано основні методи фільтрації спаму. В другому розділі кваліфікаційної роботи висвітлено особливості попередньої обробки текстових даних та описано моделі машинного навчання, які, згідно огляду джерел, найчастіше використовують для виявлення спаму. В третьому розділі описано деталі практичної реалізації методів машинного навчання для виявлення спаму, проведено оцінку точності побудованих моделей. The qualification paper is devoted to the evaluation of the effectiveness of machine learning methods in spam detection tasks The first section provides an overview of the problem of spam detection, classifying spam and analyzing the main methods of spam filtering. The second section of the qualification work highlights the peculiarities of text data pre-processing and describes machine learning models that, according to the review of sources, are most often used for spam detection. The third section describes the details of the practical implementation of machine learning methods for spam detection, and evaluates the accuracy of the built models.