بناء موديل تعلم الاّلة(spam or not spam)

في هذا المشروع، قمت ببناء نموذج تعلم آلي يقوم بتحليل وتصنيف الرسائل النصية إلى "Spam" أو "Not Spam" بناءً على محتواها.

خطوات المشروع شملت:

معالجة البيانات النصية: تنظيف النصوص وإزالة الرموز والعلامات الزائدة، وتحويل الحروف إلى صيغة موحدة.

تحويل النصوص إلى مميزات عددية: باستخدام تقنيات مثل TF-IDF أو CountVectorizer.

بناء النموذج: باستخدام خوارزمية مثل Naive Bayes / Logistic Regression / SVM (اذكر اللي استخدمته فعلاً).

تقييم النموذج: باستخدام دقة التصنيف (Accuracy)، مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix)، وغيرها.

النموذج حقق دقة بلغت 100% على بيانات الاختبار (أو اذكر الدقة الحقيقية لو فيه overfitting مثلاً).

تم تنفيذ المشروع باستخدام مكتبات:

scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, seaborn

النموذج قابل للتطبيق في نظم تصفية البريد الإلكتروني، تطبيقات التحقق من الرسائل، وغيرها من الاستخدامات الواقعية.