Записки программиста

Данная статья кратко представляет вдумчивому читателю планы по проектированию и разработке прототипа Системы поддержки принятия решений при диагностике и лечении судорожного синдрома (СППР ДЛСС). Мы рассмотрим постановку задачи, предназначение Системы, её задачи и очень кратко тот набор методов, которые будут использоваться в работе Системы.

Предлагаю вашему вниманию гостевой пост, любезно предоставленный Романом Душкиным. Изначально этот пост был опубликован на ХабраХабре, но тамошние модераторы сочли его наглой рекламой кампании на BoomStarter, несмотря на то, что в посте не было ни слова о деньгах или необходимости поддерживать кампанию. В результате автор был забанен, а пост удален. Вот так просто, без суда и следствия.

Перед вашими глазами находится заключительная заметка из серии постов о взломе капчи. В предыдущей части мы успешно обучили многослойную нейронную сеть, распознающую буквы на капче по отдельности. Сегодня мы наконец-то соберем все полученные результаты воедино и узнаем, насколько хорошо все это хозяйство работает.

Вы читаете продолжение серии постов о взломе капчи. В прошлый раз мы с вами выяснили, как очистить капчу от шума и нарезать ее на отдельные буквы. Сегодня же мы разберемся, как, имея картинки с буквами и зная, на какой картинке какая буква изображена, можно написать программу, распознающую буквы на картинках.

Продолжаем ломать капчу. На предыдущем шаге мы с вами произвели сбор и предварительный анализ данных. В результате сложилось некоторое понимание того, как работает исследуемая капча, а также образовалось множество примеров изображений с известными кодами на них. Следующим шагом мы нарежем нашу капчу на буквы.

Итак, мы с вами полны решимости сломать какую-нибудь капчу. С одной стороны, капча не должна быть слишком простой или уже кем-то сломанной, потому что так не интересно. С другой, выбрав слишком сложную капчу можно потратить кучу времени на ее взлом и не добиться никакого результата. Также желательно, чтобы капча использовалась на каком-нибудь более-менее известном сайте, чтобы наш опыт имел хоть какое-то подобие практической значимости.

У каждого из нас, само собой разумеется, есть богатейший опыт распознавания капч. Капчи бывают разные — всевозможные логические («кликните на синий кружочек», «на каких картинках изображены котята?» и так далее), звуковые, есть даже капчи, предлагающие выбрать самую красивую фотографию. Но самыми распространенными на сегодняшний день остаются капчи с искаженным изображением букв и/или цифр. На этой неделе мы узнаем, как написать программу (понятное дело, на Haskell), автоматически распознающую одну из таких капч, притом не самую заурядную.

В общем, начитавшись Хайкина, у меня стали чесаться лапки поделать что-нить интересненькое с нейронными сетями. Писать, понятное дело, при этом я собирался на Haskell. Беглый поиск по Hackage выявил наличие множества библиотек для работы с нейронными сетями, из которых instinct и HaskellNN не только неплохо выглядели, но и устанавливались. Однако у этих библиотек есть большой недостаток (помимо фатального), заключающийся в том, что они не способны использовать всю мощь современных многоядерных процессоров за счет параллелизма. Что было дальше, вы уже и сами поняли :)

Большинство из вас этого, конечно, не помнит, но года три-четыре назад в этом блоге приводилась реализация генетического алгоритма на Perl. На меня тут нахлынула ностальгия и я решил переписать этот алгоритм на Haskell, и заодно распараллелить его, используя пакет parallel. Что из всего этого получилось — смотрите под катом.

В заметке Генерация почти осмысленных текстов на Haskell (опубликованной полтора года назад… как быстро летит время!) был упомянут подход к генерации статей, заключающийся в написании обзоров цифровой техники на основе их характеристик. Недавно у меня дошли руки до реализации этой идеи, правда, на Erlang, а не на Haskell.