Aprendizado de Máquina para Detecção de Spam usando o SHAP Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código do livro: 841931

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Informática, Engenharia E Tecnologia

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Sinopse

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.

Características

Número de páginas 111
Edição 1 (2025)
Formato A5 (148x210)
Acabamento Brochura c/ orelha
Tipo de papel Couche 90g
Idioma Português

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Fale com o autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos.

MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos.

Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso.

Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico, além de ser associado à Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros.

O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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