Data l'istruzione &quot;Crea un programma per prevedere se un'e-mail è spam dato il suo testo&quot;, i punti dati applicabili su cui il modello GPT può generare l'output includono: 1. Passaggi di pre-elaborazione per il testo dell'e-mail come tokenizzazione, stemming e lemmatizzazione. 2. Metodi di estrazione delle caratteristiche dal testo dell'e-mail come la frequenza del documento inversa alla frequenza dei termini e gli n-grammi. 3. Algoritmi di apprendimento supervisionato (ad es. regressione logistica o SVM) per l'addestramento di un modello sulle caratteristiche estratte. 4. Una metrica per misurare le prestazioni del modello. 5. Modalità di aggiornamento periodico del modello con nuovi dati.
Fornire un elenco di punti dati applicabili su cui il modello GPT sarà in grado di generare l'output in base all'istruzione.