Progettare un modello di apprendimento automatico per rilevare le email di spam.
Un modello di apprendimento automatico per rilevare le email di spam potrebbe utilizzare caratteristiche come l'indirizzo email del mittente, l'oggetto del messaggio, il numero di link inclusi e la presenza di determinate parole chiave. Il modello potrebbe utilizzare metodi di apprendimento supervisionato come la regressione logistica o un classificatore Naive Bayes per generare un punteggio di previsione basato su queste caratteristiche. Questo punteggio potrebbe quindi determinare se l'email viene considerata "spam" o "non spam".