Offered By: IBM
Задача класифікації спаму у кібербезпеці
Метою цієї лабораторної роботи є створення моделей машинного та глибинного навчання на перехресті областей NLP і Network Security з використанням набору даних SMS Spam Collection dataset з допоміжними фреймворками та бібліотеками.
Continue readingGuided Project
Security
80 EnrolledAt a Glance
Метою цієї лабораторної роботи є створення моделей машинного та глибинного навчання на перехресті областей NLP і Network Security з використанням набору даних SMS Spam Collection dataset з допоміжними фреймворками та бібліотеками.
Мета лабораторної роботи
Для виконання цієї лабораторної потрібно:
- Швидко вивчити набір даних SMS Spam Collection та побудувати кращі моделі за допомогою функціонального програмування та пошарового опису моделі для вирішення задачі класифікації спаму.
- Показати різноманітні розрахункові показники побудованих моделей.
- Змінити значення деяких гіперпараметрів для покращення процесу навчання моделі та досягнення найкращих результатів.
- Візуалізувати результати аналізу даних за допомогою різних типів графіків.
Що вам знадобиться
- pandas
- matplotlib
- numpy
- tensorflow
- keras
Інструкції
Замініть ##YOUR CODE GOES HERE## на код python.
Estimated Effort
2 Hours
Level
Expert
Industries
CyberSecurity, Кібербезпека
Skills You Will Learn
Data Science, Deep Learning, Machine Learning
Language
Ukrainian
Course Code
GPXX0SU1UK