📧 Email Spam Detection System

🚀 Graduation Project | NTI Training

✨ **Excited to share our Machine Learning project!**

خلال فترة التدريب في National Telecommunications Institute (NTI)، اشتغلنا على مشروع عملي بعنوان:

📧 Email Spam Detection System

فكرة المشروع هي بناء نظام قادر على تصنيف رسائل البريد الإلكتروني تلقائيًا إلى:

🔴 **Spam** → رسائل غير مرغوب فيها

🟢 **Ham** → رسائل طبيعية

بدأنا المشروع من خلال مراحل الـ Machine Learning Pipeline، بدايةً من فهم وتجهيز الـ Dataset وتنظيف البيانات، ثم تحويل النصوص إلى Features باستخدام TF-IDF Vectorization.

بعد ذلك قمنا بتجربة ومقارنة أكثر من Machine Learning Model، منها:

• Logistic Regression

• Support Vector Machine (SVM)

• Naive Bayes

• K-Nearest Neighbors (KNN)

• Decision Tree

ولم نكتفِ بتدريب النماذج فقط، ولكن قمنا بتقييمها باستخدام مجموعة من الـ Evaluation Metrics مثل:

📊 Accuracy

📊 Precision

📊 Recall

📊 F1-Score

كما قمنا بمقارنة أداء الـ Training & Testing Data للتأكد من عدم وجود Overfitting وتحقيق أفضل أداء ممكن للنموذج.

وفي المرحلة الأخيرة، قمنا ببناء User Interface باستخدام Gradio، بحيث يستطيع المستخدم إدخال محتوى أي Email والحصول على Prediction مباشرةً إذا كانت الرسالة Spam أو Ham.

💡 كانت تجربة مميزة جدًا لأنها ساعدتنا على تحويل المفاهيم التي تعلمناها في Machine Learning & NLP إلى مشروع عملي قابل للاستخدام.

🛠️ Technologies Used

Python | Pandas | NumPy | Scikit-learn | NLP | TF-IDF | Machine Learning | SVM | Gradio | Matplotlib | Seaborn