Aprendizado De M Quina Para Detec O De Spam Usando O Shap Programado Em Python
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Aprendizado De M Quina Para Detec O De Spam Usando O Shap Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-07-12
Aprendizado De M Quina Para Detec O De Spam Usando O Shap Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-07-12 with Computers categories.
Neste trabalho, apresentamos uma aplicação prática de aprendizado de máquina voltada para a detecção de mensagens de spam utilizando algoritmos de classificação e técnicas modernas de explicabilidade. O foco está na construção de um classificador eficiente em Python, treinado com dados de mensagens reais rotuladas como spam ou ham (não spam), e na interpretação das decisões desse modelo por meio do método SHAP (SHapley Additive exPlanations). A proposta parte do pré-processamento linguístico de mensagens em português, utilizando stemming com o NLTK, vetorização com TF-IDF e classificação com regressão logística. Em seguida, o modelo treinado é avaliado quanto à sua acurácia e capacidade de generalização. No entanto, mais do que prever, é essencial compreender o motivo por trás de cada decisão. Para isso, adotamos o SHAP como ferramenta de explicabilidade, permitindo identificar quais palavras ou termos mais influenciam a classificação de uma mensagem como spam ou não.
Aprendizado De M Quina Para Detec O De Spam Usando O Lime Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-07-12
Aprendizado De M Quina Para Detec O De Spam Usando O Lime Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-07-12 with Computers categories.
Neste livro, você será guiado passo a passo pela construção de um sistema inteligente de detecção de spam utilizando Aprendizado de Máquina e o poderoso recurso de interpretabilidade LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations). Com base em um exemplo real e implementação prática em Python, o leitor aprenderá a treinar modelos supervisionados, aplicar técnicas de vetorização de texto com TF-IDF, usar algoritmos como Regressão Logística e visualizar as decisões do modelo com explicações interpretáveis. O conteúdo foi elaborado para ser acessível, mesmo para quem está iniciando na área, sem deixar de oferecer profundidade para quem busca entender os mecanismos internos de um classificador de texto. Ideal para estudantes, pesquisadores, desenvolvedores e profissionais que desejam dar os primeiros passos em Processamento de Linguagem Natural (PLN), este livro é um convite à experimentação consciente com dados, aprendizado supervisionado e ética algorítmica.
Aprendizado De M Quina Aplicado A Detec O De Anomalias Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2024-12-06
Aprendizado De M Quina Aplicado A Detec O De Anomalias Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-06 with Computers categories.
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Detecção de Anomalias, utilizando Python como ferramenta de programação. A detecção de anomalias é uma técnica fundamental em diversas áreas, como segurança, monitoramento de sistemas, análise financeira e prevenção de fraudes, desempenhando um papel essencial na identificação de comportamentos anormais ou inesperados. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, introduzindo tópicos importantes tanto sobre os fundamentos da detecção de anomalias quanto sobre a programação em Python. Esta abordagem prática e didática visa capacitar o leitor a implementar soluções eficientes, proporcionando conhecimentos para o desenvolvimento de sistemas que possam detectar comportamentos atípicos ou falhas em dados, com aplicação em contextos variados.