Master Informatique
Permanent URI for this collectionhdl:123456789/1389
Browse
2 results
Search Results
Item Classification Des Textes Par Deep Learning(UNIVERSITY BBA, 2023) Belguissi Mohammed El Amine; Touati HaniAu cours des dernières décennies, l'utilisation du courrier électronique s'est généralisée, entraînant des spams ou des messages frauduleux. L'intelligence artificielle (IA) et surtout le machine learning est une solution prometteuse pour classer ces messages en deux catégories: les messages (SPAM) et les HAM. Cependant, cette approche de classification montre des performances insatisfaisantes en raison du faible taux de réussite de la classification des messages valides. Pour améliorer cette situation, le deep learning, branche du machine learning, donne des résultats très satisfaisants. Dans ce travail, nous allons expérimenter les algorithmes les plus utilisés pour la classification de texte ces dernières années et découvrir quel algorithme est le meilleur pour résoudre ce problème In recent decades, the use of email has become widespread, leading to spam or fraudulent messages. Artificial intelligence (AI) and especially machine learning is a promising solution to classify these messages into two categories: messages (SPAM) and HAM. However, this classification approach shows unsatisfactory performance due to the low success rate of valid message classification. To improve this situation, deep learning, a branch of machine learning, gives very satisfactory results. In this work, we will experiment with the most used algorithms for text classification in recent years and find out which algorithm is the best to solve this problem.Item Classification Des Textes Par Deep Learning(UNIVERSITY BBA, 2023) Belguissi Mohammed El Amine; Touati HaniIn recent decades, the use of email has become widespread, leading to spam or fraudulent messages. Artificial intelligence (AI) and especially machine learning is a promising solution to classify these messages into two categories: messages (SPAM) and HAM. However, this classification approach shows unsatisfactory performance due to the low success rate of valid message classification. To improve this situation, deep learning, a branch of machine learning, gives very satisfactory results. In this work, we will experiment with the most used algorithms for text classification in recent years and find out which algorithm is the best to solve this problem في العقود الأخيرة ، انتشر استخدام البريد الإلكتروني على نطاق واسع ، مما أدى إلى ظهور رسائل غير مرغوب فيها أو رسائل احتيالية. يعد الذكاء الاصطناعي (AI) وخاصة التعلم الآلي حل ا واعداا لتصنيف هذه الرسائل إلى فئتين: الرسائل (SPAM) و HAM. ومع ذلك ، يُظهر نهج التصنيف هذا أدا ا ء غير مر ض بسبب انخفاض معدل نجاح تصنيف الرسائل الصحيحة. لتحسين هذا الموقف ، يعطي التعلم العميق ، وهو فرع من فروع التعلم الآلي ، نتائج مرضية للغاية. في هذا العمل ، سنقوم بتجربة الخوارزميات الأكثر استخدا ا ما لتصنيف النص في السنوات الأخيرة ومعرفة الخوارزمية الأفضل لحل هذه المشكلة