Quora!
Uno de los ejemplos más simples (pero no el más sencillo de implementar) es su fuente de noticias en Quora, Facebook y otros sitios. Es una tarea popular de ML en la que debes predecir si una publicación es relevante para el usuario o no.
Otro ejemplo es su buzón de correo que clasifica automáticamente algunos de sus correos electrónicos como SPAM. Además, con un poco de experiencia en programación, puede implementar su propio clasificador de SPAM. Necesitará: algún conjunto de datos que contenga correos electrónicos etiquetados como SPAM y correos electrónicos “normales”. Hay pocos en Internet ¿Cuáles son algunos buenos conjuntos de datos basados en correo electrónico para probar algoritmos de clasificación de spam? . Después de eso, tendrá que realizar algunas funciones de procesamiento: el caso más simple es usar una bolsa de palabras. Y el paso final es importar sklearn y entrenar algún algoritmo para clasificar. Puedes comenzar con 1.9. Ingenuo Bayes. ¡Y eso es! Has creado tu propia versión del clasificador de SPAM.
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