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コーヒー沼
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前回は「Chainer」を使って多層パーセプトロンを実装し、CAPTCHA画像の認識を試みた。 今回はGoogleの画像分析API「Cloud Vision API」を使って同じことをやってみる。 アジェンダ 0.実装コード 1.やってみる 2.まとめ 3.参考文献 0.実装コード 今回は検証用にシンプルな画像分析用のクラスを作成した。 見て分かる通り、Cloud Vision APIで定義されたJSON形式のリクエストをPOSTするだけだ。 #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import base64 import json from requests import Request, Session # Cloud Vision APIで画像を分析 class RecognizeImage(): def __init__(self): return # CA
O'REILLYの「実践 機械学習システム」は非常に面白い書籍だ。 この書では種々の機械学習の手法が紹介されているが、その中でも「ナイーブベイズ(Naive Bayes)」という手法が興味深かったので、素人ながらWebアプリケーション診断(注1)に活かせないか考えてみた。 注1:Webアプリケーション診断 この投稿で解説。 アジェンダ 0.機械学習とは? 1.ナイーブベイズ分類器とは? 2.どの作業に活用するのか? 3.やりかたを考える 4.形態素解析 5.やってみる 6.まとめ 0.機械学習とは? Wikipediaによると、「人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。」とのこと。 人間は「自身の経験」や「他人・書籍などから得た情報」で学習を行い、その学習結果を未来の行動に役立てている。 例えば、美味しい味噌ラーメンを食べたいと思っ
前回はフルスクラッチで多層パーセプトロンを実装し、CAPTCHA画像の認識を試みた。 今回は「Chainer」を使って同じことをやってみる。 なお、「scikit-neuralnetwork」でも多層パーセプトロンを実装できるが、この検証はまたの機会とする。 アジェンダ 0.実装コード 1.やってみる 2.まとめ 3.参考文献 0.実装コード 以下1つのpythonコードのみ使用。 前回と比べて非常にコード量が少なくなっている。 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import os import gzip, pickle import pylab import numpy as np from chainer import Variable, FunctionSet, optimizers import chainer.functions as F #
これまで、ナイーブベイズ分類器や重回帰分析をWebアプリケーション診断に利用することを試みてきた。 今回はDeep Learningの前哨戦として、ニューラルネットワークの一種である多層パーセプトロンを使ったCAPTCHAの認識(注1)をやってみる。 ただし、ニューラルネットワーク初心者がいろいろ調べながら書いたので、間違った内容が含まれているかもしれない。 その際は、"優しく"ご指摘いただけると幸いだ。 注1:CAPTCHAの認識 今回のターゲットは古典的なCAPTCHAであり、reCAPTCHAのような高度なCAPTCHAは扱わない(現時点では識別が困難なので)。 アジェンダ 0.ニューラルネットワークとは? 1.多層パーセプトロンとは? 2.CAPTCHAとは? 3.Webアプリ診断とCAPTCHA 4.やりかたを考える 5.学習データ 6.入力信号の生成 7.やってみる 8.まとめ
2014/12のssmjpにて、「Webアプリケーションスキャナの作り方」と題して喋った。 本投稿はそのときの内容を纏めたものとなる。 アジェンダ 0.なぜWebアプリケーションスキャナを自作するのか? 1.Webアプリケーション診断とは? 2.Webアプリケーションスキャナとは? 3.Webアプリケーションスキャナの基本動作 4.用意するもの 5.GUIの作り方 6.Proxy機能の作り方 7.診断リクエスト送信機能の作り方 8.脆弱性判定機能の作り方 9.動かしてみる 10.まとめ 0.なぜWebアプリケーションスキャナを自作するのか? 私の場合は特に理由はない。ただの趣味。 といっては味気ないので、あえて尤もらしい理由を付けると、 自作を通してスキャナが脆弱性を検出する原理を理解することで、Webアプリケーション診断の精度が向上するからだ。 診断ではスキャナを使うことが多いが、スキャ
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