Совершенствование инструментария управления выбором поставщиков новых материалов для предприятия

Аннотация

Работа, направленное на анализ методов и алгоритмов защиты от спама и атак по электронной почте с использованием машинного обучения и нейронных сетей. Основное внимание уделено разработке гибридной модели, сочетающей сверточные нейронные сети (CNN) и долгосрочную краткосрочную память (LSTM) для классификации спам-сообщений. Исследование включает этапы предварительной обработки данных, разработки и обучения модели, а также оценку ее производительности на тестовых данных. Результаты показывают, что предложенная модель демонстрирует высокую точность и эффективность в обнаружении спам-сообщений.