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Détection de Fake news

Modèle machine learning pour la classification de l'authenticité des informations

📋 Aperçu du projet

Ce projet met en œuvre une solution d’apprentissage automatique pour détecter et classer les articles de fake news. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et des algorithmes d’apprentissage supervisé, le modèle analyse le contenu des informations et prédit leur authenticité avec une grande précision.

Technologies utilisées
Python, Scikit-learn, NLTK
Taille du dataset
20,000+ Articles
Accuracy
99.2%
Taux d'erreur
0.66 %
Etat
Terminé ✅

📄 Rapport détaillé

📄 Documentation (PDF)
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💻 Code source

📄 Code Documentation (PDF)

🎬 Présentation

📊 présentation du projet (PDF)

Fonctionnalités principales