Нейросеть, распознающая популярные CAPTCHA с точностью более 90%

[7make]

Технологический стартап Vicarious объявил о разработке решения, позволяющего успешно проходить современные CAPTCHA-тесты, в том числе наиболее популярную в современном интернете reCAPTCHA, в 2009 году приобретенную компанией Google.

С помощью машинного обучения и использования принципов строения мозга человека, исследователям удалось достичь 90% точности распознавания CAPTCHA от Google, Yahoo, PayPal, Captcha.com и других проектов. Этот прогресс показывает, что современные CAPTCHA уже не эффективны в качестве теста Тьюринга.

По словам сооснователя Vicarious Скотта Финикса (Scott Phoenix), система использует минимальное количество вычислительных мощностей и отличается от традиционных нейронных сетей, работающих на кластерах и пожирающих мегаватты энергии, таких как IBM Watson. Таких результатов удалось добиться, создав архитектуру максимально близкую к человеческому мозгу.

Разработчики его компании, создавшие алгоритм, не преследуют каких-либо корыстных целей и не намерены продавать технологию. В то же время, главной идеей проекта является создание «машины, которая работает как человеческий мозг».

http://vicariousinc.tumblr.com/

http://habrahabr.ru/post/199446/

[Tosser]

странно что гугл не слышал про "Recursive Cortical Network"

[7make]

по Cortical Network много инфы.
Гуглим список filetypedf + http://vicarious.com/team.html много инфы по теме.
http://alpha.tmit.bme.hu/speech/docs...leepThesis.pdf
http://research.microsoft.com/pubs/112533/thesis.pdf
http://www.bioss.ac.uk/people/dirk/S...ioss_aug04.pdf

[7make]

в целом вся литература есть тут.
http://cdn.ly.tl/publications/text-b...weaknesses.pdf

[xanxy]

Сообщение от 7make

в целом вся литература есть тут.
http://cdn.ly.tl/publications/text-b...weaknesses.pdf

На сколько я понял там фигня описана. Аля, выделяем символ, засовываем в нейнонную сеть. Но выделение символа и есть основная сложность. Попробуй выделить символ когда они наслаиваются, или когда они перечеркнуты линиями.

[Danwer11]

Думаю через годик решения на распознавалках, а не на дрочерах появятся, не в том виде, как сейчас, что решает совсех хрено, а вполне на уровне, интересно какая капча тогда придет на смену text-based captcha?

[Latium]

Andrew Ng -- кореец.

Книжки для начала:
1. Building Machine Learning Systems in Python от PacktPub -- вышла, у пиратов будет на днях; содержание на уровне
2. Machine Learning in Action
3. Machine Learning for Hackers
4. Programming Collective Intelligence (!)
5. Алгоритмы интеллектуального интернета (!)
6. Кто достанет и поделится книжкой Learning from Data by Abu-Mostafa ... -- большой респект и лучи счастья.

Курсы:
1. на edx.org от Caltech - Learning from Data - введение с математикой
2. на coursera от Andrew Ng - старый курс 2011 года, для новичков самое то
3. на coursera курс по Neural Networks 2012 года в архиве -- очень-очень хорошо по узкой теме
4. куча курсов по AI, робототехнике, Game Theory и так далее.

IMHO: почитать/посмотреть и сразу идти на kaggle.com (+ освоить random forest).

[rushter]

1. Building Machine Learning Systems in Python от PacktPub -- вышла, у пиратов будет на днях; содержание на уровне

Купил её, читаю. Начало интересное.

[Latium]

Сообщение от rushter

Купил её, читаю. Начало интересное.

Весьма-весьма хорошая книга.

В дополнение, когда понадобится делать серьезные вещи на питоне, у того же издателя недавно появилась книга по Cython (купил, прочитал: и несмотря на активное использование Cython нашел немало нового для себя). Олдскульные прикладники и лингвисты отчего-то любят Java, новое поколение дружит с питоном.

[Latium]

Обнаружил свежую книгу, в которой описана теория и практика создания нейросеток для распознавания образов, вдохновленная кортексом млекопитающих: Image Processing using Pulse-Coupled Neural Networks: Applications in Python (2013).

Вполне может быть что это именно то, о чем идет речь в пресс-релизе о распознавании капч.

[rushter]

Сообщение от Latium

Обнаружил свежую книгу, в которой описана теория и практика создания нейросеток для распознавания образов, вдохновленная кортексом млекопитающих: Image Processing using Pulse-Coupled Neural Networks: Applications in Python (2013).

Вполне может быть что это именно то, о чем идет речь в пресс-релизе о распознавании капч.

130 баксов за электронную версию . Никто не хочет скинуться?