Как работают алгоритмы машинного обучения для фильтрации спама в современных видеосервисах?

Алгоритмы машинного обучения для фильтрации спама в современных видеосервисах работают следующим образом: они обучаются на основе примеров спама и не спама, постепенно улучшая свою точность и способность распознавать сложные и изменчивые паттерны. elar.urfu.ru

Например, в YouTube для фильтрации спам-комментариев используется алгоритм, основанный на комбинации наивного байесовского алгоритма Бернулли и статистического анализа. github.com Он обучается на большом наборе данных с помеченными комментариями. github.com

Также для выявления спама может применяться алгоритм k-ближайших соседей. cdn.freelance.ru Он учитывает класс k самых близких к оцениваемому документу соседей и делает выбор в пользу класса большинства. cdn.freelance.ru

Ещё один алгоритм —  «наивной» байесовской классификации. cyberleninka.ru Он определяет класс документа как наиболее вероятный из всех возможных классов. cyberleninka.ru