Узнайте, как мы создали мощный спам-фильтр на базе нейросети. Технология обучена на сотнях тысяч спам-сообщений для защиты чатов от рекламы, мошенничества и ненужного контента.
Что нужно было сделать и зачем это бизнесу.
Как мы раскатали решение: от гипотез до продакшена.
Бизнес-эффекты, подтверждённые метриками.
Чем именно это собрано.
Ответы на типовые вопросы по кейсу.
Спам-фильтр с нейросетью — это система, которая использует искусственный интеллект для автоматической фильтрации спама в чатах и мессенджерах. Наша нейросеть обучена на миллионах сообщений, что позволяет ей точно распознавать и удалять спам, рекламные и мошеннические сообщения, снижая нагрузку на администраторов чатов.
Мы используем Python, PyTorch, модель Transformer и библиотеку Aiogram для создания эффективного спам-фильтра. Эти технологии обеспечивают высокую точность классификации сообщений и быструю интеграцию с чат-ботами в Telegram.
Нейросеть обучена на больших объемах данных и использует алгоритмы машинного обучения, чтобы выявлять признаки спама, такие как часто используемые фразы, ссылки на мошеннические сайты и ключевые слова, характерные для рекламы и фишинга.
Спам-фильтр с нейросетью значительно уменьшает нагрузку на администраторов чатов, автоматически удаляя спам-сообщения. Это позволяет администраторам сосредоточиться на более важных задачах, не тратя время на постоянную проверку сообщений.
Основные преимущества включают: -Высокая точность: Нейросеть обучена распознавать различные виды спама с минимальными ошибками. -Автоматизация: Удаление спам-сообщений происходит мгновенно, без вмешательства человека. -Непрерывное обучение: Нейросеть продолжает учиться и улучшать свою эффективность на основе новых данных.
Да, наша система может быть адаптирована и интегрирована в другие мессенджеры и платформы с использованием подходящих API, обеспечивая автоматическую фильтрацию спама в любом чат-приложении.
Мы обучаем нейросеть с использованием больших наборов данных, содержащих как нормальные сообщения, так и спам. Каждый тип сообщения помечается и используется для обучения модели, что позволяет нейросети распознавать паттерны, характерные для спама.
Обучение нейросети может занять от нескольких дней до нескольких недель, в зависимости от объема данных и сложности задач. Мы постоянно обновляем и улучшаем модель, чтобы она оставалась актуальной.
Для улучшения работы спам-фильтра рекомендуется регулярно обновлять базу данных с новыми примерами спама, а также настраивать фильтрацию с учетом специфики вашего чата или сообщества.
Присылайте вводные — вернёмся с планом и сметой за 24 часа.