Maqola

Sun'iy intellekt yordamida spam-xabarlarni filtrlashning algoritmik tahlili

Ibroximali Normatovf-m.f.d., professor, O'zMU, Toshkent shahar, O'zbekistonMuzaffar AtajonovJaloliddin Manguberdi nomidagi harbiy-akademik litsey

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)repository2025uz

ABI

Annotatsiya

Ushbu maqolada sun'iy intellektda mashinali o'rganish modellari yordamida spam-xabarlarni fitrlash usullari keltirilgan. Spamni avtomatik aniqlashda mashina o'rganish algoritmlari keng qo'llaniladi, chunki ular katta hajmdagi ma'lumotlarni o'rganib, yangi xabarlarni samarali tasniflay oladi. Shu sababli spam-filtrlash uchun eng ko'p qo'llaniladigan mashina o'rganish algoritmlari ya'ni Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest va Support Vector Machine (SVM)lar o'rganilgan. Shu bilan birgalikda modellarni bir-biridan farqli jihatlari, afzalliklari va kamchiliklari aniqlangan.

Mavzular

Imbalanced Data Classification Techniques Advanced Computational Techniques in Science and Engineering Statistical and Computational Modeling

Identifikatorlar

DOI: 10.5281/zenodo.17880795

Iqtiboslar va manbalar

0 ta iqtibos0 ta foydalanilgan manba

Koʻrsatkichlar — AkademScholar