نظام ذكاء اصطناعي للكشف عن البريد المزعج
تفاصيل العمل
نظام متكامل لتصنيف الرسائل الإلكترونية والنصية إلى (سبام / طبيعي) باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. أبرز ما يتضمنه المشروع: تعلم آلي متقدم — تدريب ومقارنة 4 نماذج: Naive Bayes، Logistic Regression، SVM، Random Forest بدقة تصل إلى 98.5% خط معالجة NLP كامل — تحويل النصوص إلى أحرف صغيرة، التحليل الصرفي (Tokenization)، حذف الكلمات الشائعة، Stemming، Lemmatization، ثم تحويلها إلى متجهات TF-IDF لوحة تحكم تفاعلية (Streamlit) — تتضمن 3 صفحات: تصنيف الرسائل فردياً أو دفعةً واحدة مع مؤشر الثقة استكشاف البيانات بالرسوم البيانية مقارنة أداء النماذج بمخططات رادار وأعمدة بنية مشروع احترافية — كود منظم بمبدأ Separation of Concerns (src، config، logs) سهل التخصيص والتوسعة — إضافة نماذج جديدة أو تغيير الإعدادات عبر ملف config.py
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
