¿Cómo elimina el aprendizaje automático los mensajes de spam del correo?

El modelo ML aprovecha el aprendizaje supervisado y la tokenización para eliminar los mensajes de spam del correo.

La cantidad de correos electrónicos enviados y recibidos ha aumentado significativamente en los últimos años. Un informe indica que se enviaron y recibieron más de 300 mil millones de correos electrónicos todos los días en 2020 y se espera que esta cifra aumente a más de 361 mil millones de correos electrónicos al día para 2024. Los correos electrónicos no deseados contribuyen principalmente a este aumento exponencial de correos electrónicos. Y aunque limpiar el spam de su cuenta de Gmail puede parecer complicado, el modelo de aprendizaje automático es más responsable que el método tradicional de realizar la tarea.

El spam y los correos no deseados

La importancia de las aplicaciones de chat, las suscripciones y las promociones de correo incesantes son las principales razones del aumento de los correos electrónicos no deseados. El informe estima que para 2024, se estima que la cantidad de usuarios de correo electrónico global crecerá en 4.480 millones de usuarios, frente a los 3.800 millones en 2018. Y mientras Apple y Google luchan constantemente por el lugar, Parece que no hay remedio para reducir los mensajes de spam, utilizando un modelo tradicional.

A partir de ahora, las empresas están implementando de manera proactiva modelos de aprendizaje automático para automatizar la tarea de limpieza del correo.

Aprendizaje automático para automatizar la tarea de limpieza del correo

Ciertamente, un modelo de aprendizaje automático debe emular la cognición humana al tratar con correos electrónicos no deseados. Por definición, aprendizaje automático es un concepto con algoritmos avanzados de aprendizaje automático, compuesto por muchas tecnologías como aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. Utilice el aprendizaje supervisado y no supervisado para entrenar conjuntos de datos para extraer la información deseada sin intervención humana.

Cómo funciona el aprendizaje automático

Para abordar los desafíos de los correos electrónicos no deseados, el modelo de aprendizaje automático se basa principalmente en el aprendizaje supervisado. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo ML aprende a mapear la función de la variable de entrada y salida. El objetivo es predecir la salida en un sistema con la ayuda de conjuntos de datos de entrada entrenados existentes. Dado que la mayoría de los modelos de aprendizaje supervisado fomentan la implementación de algoritmos bayesianos, los expertos creen que Algoritmo ingenuo de Bayes ser una excelente opción para entrenar un modelo de aprendizaje supervisado para mensajes de spam. También conocido como teorema de Bayes, se basa en el concepto de conocimiento previo de situaciones para que se puedan predecir los resultados de eventos similares. El algoritmo Naive Bayes se ha implementado en varios campos, pero en caso de detección de spam, el proceso se complica un poco.

Dado que los correos electrónicos no deseados no tienen una estructura que distinga el correo no deseado de los mensajes que no lo son, los conjuntos de datos deben capacitarse utilizando palabras y frases específicas, de modo que los correos electrónicos no deseados se puedan etiquetar y etiquetar fácilmente. eliminado. Por ejemplo, para limitar los mensajes de spam de una aplicación de entrega de alimentos, el conjunto de datos de aprendizaje automático debe entrenarse con palabras como comida, delicioso y pizza, entre otras palabras similares. Esto ayudaría al modelo ML a identificar fácilmente el spam.

Sin embargo, una de las principales limitaciones del modelo ML es que todavía carecen de la capacidad de comprensión, a diferencia de los humanos. A partir de ahora, se debe considerar la metodología de tokenización. La tokenización es el método de transformar grandes conjuntos de datos en datos de texto significativos más pequeños, para completar los datos para el modelo. Además, al incorporar la derivación y lematización en el vocabulario del conjunto de datos, palabras raíz similares y diferentes con su origen respectivo pueden simplificar aún más el entrenamiento del modelo ML.