نظام ذكي لاكتشاف وتصنيف الرسائل الإلكترونية المزعجة باستخدام تعلم الآلة

قمت بتطوير نظام لتصنيف الرسائل الإلكترونية إلى رسائل مزعجة (Spam) ورسائل عادية (Ham) باستخدام تقنيات تعلم الآلة ومعالجة النصوص، بهدف تحسين دقة اكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها وتقديم نظام عملي يمكن استخدامه بسهولة. بدأ تنفيذ المشروع بمرحلة تنظيف وتحليل البيانات النصية، حيث تم تجهيز البيانات وإزالة الكلمات غير المهمة (Stopwords) وتحويل النصوص إلى بيانات قابلة للتدريب، بالإضافة إلى معالجة مشكلة اختلال توازن البيانات (Imbalanced Dataset) لتحسين كفاءة النموذج ودقة النتائج. تم تدريب النموذج باستخدام خوارزمية Naive Bayes لما تتميز به من سرعة وكفاءة في تصنيف النصوص، ثم تم تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم إدخال أي رسالة والحصول على نتيجة التصنيف بشكل مباشر. مميزات المشروع: تنظيف وتحليل البيانات النصية معالجة البيانات غير المتوازنة بناء نموذج تصنيف سريع وفعّال تطوير واجهة استخدام سهلة وبسيطة نشر المشروع ليكون جاهزًا للاستخدام والتجربة التقنيات المستخدمة: Python,Scikit-learn , NLP , Pandas, Streamlit أمتلك خبرة في تطوير مشاريع تعلم الآلة وتحليل البيانات وبناء النماذج التفاعلية، ويمكنني المساعدة في تنفيذ مشاريع مشابهة أو تطوير حلول مخصصة حسب متطلبات المشروع.