ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕ СПАМ ХАБАРЛАМАЛАРДЫ АНЫҚТАҒАН КЕЗДЕ МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІНІҢ ТИІМДІЛІГІН САЛЫСТЫРУ

Аңдатпа

Мақалада спамды анықтау үшін машиналық оқытудың әртүрлі алгоритмдерінің өнімділігін салыстырмалы талдау, оларды қазақ тіліне қолдануға ерекше назар аударылады. Қарастырылып отырған әдістерге Байес Спамын сүзу, k-жақын көршілер, тірек векторлық машиналар және шешім ағаштары жатады. Дәстүрлі түрде спам әлеуетті клиенттерге өнімдер мен қызметтерді жылжыту үшін пайдаланылды. Алайда ол вирустарды бұзу және тарату құралына айналды. Бұл мәселені шешу үшін ғалымдар мен зерттеушілер спамды анықтау мен сүзудің әртүрлі әдістерін ұсынды. Төменде спамды сүзу әдістерінің әртүрлі санаттары берілген: жағдайларға негізделген спамды сүзу әдістері; мазмұнға негізделген сүзу әдістері; тізімге негізделген сүзу әдістері; эвристикалық немесе спамды сүзу ережелеріне негізделген әдістер; адаптивті спамды сүзу әдістері. Қазақ тілінде спамды анықтау үшін машиналық оқытудың әртүрлі тәсілдерін әзірлеу және бағалау әлеуетті зерттеу проблемасына айналуы мүмкін. Осы зерттеу мәселелерін шешудегі біздің мақсатымыз қазақ тіліндегі спам-хабарламаларды анықтай алатын Машиналық оқыту модельдерін ұсыну арқылы ағымдағы әдебиеттерді байыту болып табылады.