텍스트 분류 모델 썸네일형 리스트형 스팸 이메일 분류기 구현: 머신러닝을 활용한 텍스트 분류 실전 가이드 스팸 필터링의 중요성과 배경이메일은 오늘날 가장 널리 사용되는 디지털 커뮤니케이션 수단 중 하나입니다. 하지만 스팸 이메일은 사용자의 시간을 낭비하고, 피싱이나 악성코드 전파의 통로가 되기도 합니다. 기업과 개인 모두에게 스팸 필터는 보안과 생산성의 핵심 도구입니다. 이러한 스팸 이메일을 효율적으로 분류하기 위해 머신러닝 기반의 분류기를 구축하는 것이 오늘날의 트렌드입니다.머신러닝을 활용하면 기존의 키워드 필터 방식보다 훨씬 유연하고 정확한 스팸 탐지가 가능합니다. 본 글에서는 머신러닝을 이용해 실제로 스팸 이메일 분류기를 구축하는 과정을 단계별로 설명합니다.스팸 이메일 분류기의 개념스팸 이메일 분류기는 이메일의 내용을 분석하여 이를 ‘스팸(Spam)’ 혹은 ‘정상(Ham)’으로 자동 분류하는 시스템입니.. 더보기 자연어 처리 프로젝트: 뉴스 기사 분류 자연어 처리(NLP)와 뉴스 기사 분류의 중요성자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 기술입니다. 그 중에서도 뉴스 기사 분류는 대표적인 NLP 응용 사례 중 하나입니다. 수많은 온라인 뉴스 콘텐츠가 실시간으로 생성되고 소비되는 시대에, 자동화된 기사 분류는 정보의 효율적 정리, 추천 시스템 향상, 감정 분석, 트렌드 예측 등 다양한 영역에 활용됩니다.뉴스 기사 분류란 주어진 뉴스 기사의 텍스트를 기반으로 해당 기사가 정치, 경제, 스포츠, 문화 등과 같은 주제 중 어떤 카테고리에 속하는지를 예측하는 과정을 말합니다. 이 글에서는 뉴스 기사 분류 프로젝트의 전반적인 구조와 사용되는 기술, 그리고 실질적인 .. 더보기 이전 1 다음
