Проект посвящён созданию системы, способной отличать настоящие новости от фейковых с высокой точностью. Решение помогает анализировать медиа-контент и снижать риск распространения недостоверной информации.

🔹 Что делала система
• Анализировала текст новостей и выявляла скрытые паттерны, характерные для фейков
• Сравнивала стиль, лексику и структуру текста с реальными публикациями
• Классифицировала каждую новость как REAL или FAKE

🔹 Как проходило исследование
• Проведена очистка и предобработка текстов новостных публикаций
• Построена модель машинного обучения для классификации по содержанию текста
• Созданы визуализации, включая матрицу ошибок и графики распределения классов

🔹 Результаты проекта
• 🎯 Точность модели: 93.2%
• 📊 Система уверенно различает реальные и фейковые публикации
• 🛡️ Решение демонстрирует практическую пользу для анализа медиа и борьбы с дезинформацией