İstenmeyen e-posta tespiti, yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ÖZET İstenmeyen elektronik postalar alıcıya rızası dışında gönderilen ve genellikle kötü niyetli veya tanıtım amaçlı olan kişilerin başvurduğu bir yöntemdir. Elektronik postalar, kullanımının kolaylığı, maliyetlerinin ucuz olmasından dolayı propaganda, reklam, oltalama yapmak isteyen kişi veya topluluklar tarafından etkin bir biçimde kullanılmaktadır. Amaçlarını gerçekleştirmek isteyen kişi veya topluluklar hiç tanımadıkları e-posta hesaplarına gereksiz ve istenmeyen postalar gönderirler. Bu çalışmada, istenmeyen elektronik postaların filtrelenmesi için literatürde bulunan yöntemler incelenmiştir. Bu istenmeyen e-posta filtreleme yöntemleri temel olarak yapay zekâ tabanlı olmayan ve yapay zekâ tabanlı olan şeklinde iki ana başlık altında incelenmiştir. Yapay zekâ tabanlı olmayan yöntemlerin istenmeyen e-posta tespitinde etkili sonuçlar verdiği ancak literatürde bu yöntemleri atlayabilen tekniklerin olduğu görülmektedir. İstenmeyen e-posta tespitinde yapay zekâ tabanlı makine öğrenmesi algoritmaları kullanan sistemlerin popülaritesinin arttığı ve araştırmaların bu yönde ivme kazandığı görülmektedir. Özellikle derin öğrenme yöntemleri yüksek performansları nedeniyle spam tespitinde tercih edilmeye başlamıştır. Literatürde klasik makine öğrenme yöntemlerinden olan Bayes, Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağı, Rastgele Orman, Çok Katmanlı Algılayıcı, K-En Yakın Komşu gibi algoritmalarının kullanıldığı spam tespit yöntemlerinde yüksek başarım sağladığı görülmektedir. Uzun Kısa Süreli Bellek ve Evrişimsel Sinir Ağı algoritmalarını kullanan derin öğrenme temelli spam tespit yöntemlerinin başarım oranlarını daha da artırdığı farklı veri kümeleri kullanılarak gösterilmiştir. Ayrıca spam tespit sistemlerinde bulunan açık problemler ve Türkçe özelinde bu çalışmaların hangi aşamada olduğu da bu çalışmada irdelenmiştir ve çeşitli öneriler yapılmıştır.