Un algoritmo di apprendimento automatico per rilevare lo spam nelle e-mail può combinare tecniche supervisionate e non supervisionate. Le tecniche supervisionate possono utilizzare dati etichettati per addestrare l'algoritmo sulle funzionalità che identificano le e-mail di spam. Le tecniche non supervisionate possono utilizzare algoritmi di clustering per identificare e-mail simili a quelle precedentemente contrassegnate come spam. Inoltre, i motori esistenti come Google Safe Browsing e Yahoo's Slurp possono essere utilizzati come riferimento per identificare email sospette simili.
Crea un algoritmo di apprendimento automatico per il rilevamento dello spam nelle e-mail.