Aşağıdaki seçenekleri keşfedin.

Belirli bir e-postanın "spam" mi yoksa "spam değil" mi olduğunu tahmin etmek için, gözetimli bir makine öğrenimi modeli geliştirmek istediğinizi varsayalım. Aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

"Spam" veya "spam değil" olarak işaretlenmeyen e-postalar etiketlenmemiş örneklerdir.

Etiketimiz "spam" ve "spam değil" değerlerinden oluştuğu için henüz spam olarak işaretlenmemiş veya spam olmayan e-postalar etiketlenmemiş bir örnektir.

Konu başlığındaki kelimeler iyi etiketler oluşturur.

Konu başlığındaki kelimeler mükemmel özellikler oluşturabilir, ancak iyi etiketler oluşturmaz.

Modeli eğitmek için etiketlenmemiş örnekler kullanacağız.

Modeli eğitmek için etiketli örnekler kullanırız. Ardından, etiketlenmemiş e-posta iletilerinin spam olup olmadığını anlamak için eğitilmiş modeli etiketlenmemiş örneklerle çalıştırabiliriz.

Bazı örneklere uygulanan etiketler güvenilir olmayabilir.

Kesinlikle. Verilerinizin ne kadar güvenilir olduğunu kontrol etmek önemlidir. Bu veri kümesinin etiketleri muhtemelen belirli e-posta iletilerini spam olarak işaretleyen e-posta kullanıcılarından gelmektedir. Çoğu kullanıcı her şüpheli e-posta iletisini spam olarak işaretlemediğinden, bir e-postanın spam olup olmadığını bilme konusunda sorun yaşayabiliriz. Ayrıca spam yapanlar, hatalı etiketler sağlayarak modelimizi kasıtlı olarak zehirleyebilir.