AI-Based Spam Detection System for Emails & SMS

قمت بتطوير نظام ذكي لاكتشاف وتصنيف الرسائل المزعجة (Spam Detection) باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (Machine Learning).

يعتمد النظام على تحليل نصوص الرسائل واستخراج الخصائص اللغوية المهمة، ثم تدريب نموذج تصنيف قادر على التمييز بين الرسائل العادية (Ham) والرسائل المزعجة (Spam) بدقة عالية.

? مراحل تنفيذ المشروع:

تنظيف البيانات (Text Cleaning)

إزالة كلمات التوقف (Stopwords Removal)

Tokenization و Text Preprocessing

تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام TF-IDF / Count Vectorizer

تدريب نماذج تصنيف مثل:

Logistic Regression

Naive Bayes

Support Vector Machine (SVM)

مقارنة أداء النماذج لاختيار الأفضل

تقييم الأداء باستخدام:

Accuracy

Precision

Recall

F1-score

Confusion Matrix

النتائج:

حقق النموذج دقة عالية في اكتشاف الرسائل المزعجة مع تقليل معدل الإنذارات الخاطئة (False Positives).

التقنيات المستخدمة:

Python – Scikit-learn – NLP – Pandas – Numpy – Matplotlib – Machine Learning – Text Classification

يمكن تطوير المشروع ليعمل ضمن:

أنظمة البريد الإلكتروني

تطبيقات الرسائل

أنظمة الحماية السيبرانية

API للكشف التلقائي عن الرسائل المزعجة