مشروع تصنيف الرسائل (Spam Classifier Web App)

مشروع يهدف إلى اكتشاف الرسائل المزعجة (Spam) بشكل تلقائي باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

قمتُ ببناء نموذج يعتمد على خوارزمية Naive Bayes لتمييز الرسائل النصية إذا كانت مزعجة (Spam) أو عادية (Ham)، مع واجهة تفاعلية بسيطة باستخدام Streamlit.

فكرة المشروع:

المستخدم يكتب أي رسالة في واجهة التطبيق، والنظام يقوم فورًا بتحليلها وتحديد ما إذا كانت رسالة مزعجة أم لا.

مراحل التنفيذ:

-تجهيز بيانات رسائل SMS وتدريب النموذج عليها.

-تحويل النصوص إلى أرقام يمكن للنموذج فهمها باستخدام تقنية Bag of Words.

-تدريب نموذج Naive Bayes لتعلّم الأنماط الخاصة بالرسائل المزعجة.

-تصميم واجهة تفاعلية بـ Streamlit لتمكين المستخدم من تجربة النموذج مباشرة.

مميزات المشروع:

-يعمل في الوقت الحقيقي (Real-time Prediction).

-واجهة سهلة الاستخدام ومناسبة لأي شخص.

-خفيف وسهل التشغيل على أي جهاز.

-يوضح القدرة على بناء نموذج ذكاء اصطناعي وتطبيقه فعليًا في واجهة ويب.

الأدوات والتقنيات:

Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – Streamlit