Machine Learning para Filtrado de Spam: Más Allá de los Algoritmos Convencionales

Al abordar el spam en aplicaciones modernas, me encontré con el dilema de elegir entre precisión y eficiencia. Implementar un modelo de machine learning capaz de filtrar spam en tiempo real sin comprometer el rendimiento fue un desafío. En mi experiencia, integrando TensorFlow Lite para optimizaciones específicas, logré mantener el balance entre precisión y tiempo de respuesta, algo que las soluciones tradicionales de ML no ofrecían. Este enfoque no solo permitió un procesamiento más eficiente, sino que también abrió la puerta a personalizaciones que antes parecían inalcanzables.