تطوير نظام ذكي لتصنيف الرسائل الإلكترونية والرسائل النصية المزعجة باستخدام التعلم الالى

قمت بتطوير نظام ذكي يعتمد على تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني والرسائل النصية (SMS) إلى رسائل مزعجة (Spam) أو عادية (Ham) بدقة عالية. تم تنفيذ المشروع بدايةً بتجهيز البيانات ومعالجتها، ثم استخراج الخصائص النصية باستخدام تقنيات TF-IDF، وبعد ذلك تدريب نموذج تصنيف وتحسين أدائه من خلال تقييمه باستخدام مقاييس الدقة (Accuracy)، والاسترجاع (Recall)، والدقة الإيجابية (Precision)، ودرجة F1-Score. كما قمت بتطوير واجهة ويب تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم إدخال أي رسالة نصية والحصول على نتيجة التصنيف بشكل فوري وسهل الاستخدام. مميزات المشروع: تنظيف ومعالجة النصوص قبل التدريب. استخراج الخصائص باستخدام TF-IDF. تصنيف الرسائل إلى Spam أو Not Spam. واجهة استخدام تفاعلية باستخدام Streamlit. إمكانية حفظ النموذج وإعادة استخدامه في تطبيقات أخرى. سرعة في التنبؤ مع إمكانية دمجه في الأنظمة المختلفة. التقنيات المستخدمة: Python Streamlit Scikit-learn Pandas NumPy TF-IDF NLP (معالجة اللغات الطبيعية) Pickle Jupyter Notebook