 Spam e-postaları algılamak için bir makine öğrenimi modeli tasarlayın.
 Spam e-postaları algılamaya yönelik bir makine öğrenimi modeli, gönderenin e-posta adresi, iletinin konu satırı, dahil edilen bağlantıların sayısı ve belirli anahtar kelimelerin varlığı gibi özellikleri kullanabilir. Model, bu özelliklere dayalı bir tahmin puanı oluşturmak için lojistik regresyon veya Naive Bayes sınıflandırıcı gibi denetimli öğrenme yöntemlerini kullanabilir. Bu puan, e-postanın "spam" veya "spam değil" olarak kabul edilip edilmediğini belirleyebilir.