Каптчи всё! Создал НЕЙРОСЕТЬ, что ЧИТАЕТ ИХ ВСЕ!

В этом видео мы создадим мощную модель для распознавания каптч (CAPTCHA) со 100% точностью с помощью Keras и TensorFlow, используя комбинацию сверточных и рекуррентных нейросетей (CNN + RNN) и CTC loss. Я не только покажу, как обучить нейросеть решать капчи, но и научу тебя сохранять модель, тестировать её на реальных данных и визуализировать процесс распознавания! 🔍 Что внутри? 1. Загрузка и предобработка изображений CAPTCHA 2. Построение модели на основе сверточных и рекуррентных сетей 3. Настройка кастомного слоя CTC loss для последовательных данных 4. Обучение модели и тестирование точности на валидационных данных 5. Сохранение и загрузка модели для последующего использования 💡 Для кого это видео? Если ты увлекаешься искусственным интеллектом, компьютерным зрением или просто хочешь автоматизировать решение утомительных капч, это видео для тебя! Я покажу, как с помощью Python и нейросетей можно решить задачу, которая встречается буквально на каждом шагу в интернете. ⚙️ Инструменты: 1. Python 2. Keras / TensorFlow 3. Convolutional Neural Networks (CNN) 4. Recurrent Neural Networks (RNN) 5. CTC loss и еще много чего другого! 🎯 Поставь лайк, подпишись на канал и нажми на колокольчик, чтобы не пропустить новые видео о нейросетях и машинном обучении! ------------------------------------------------------------------------- Оригинальная статья Keras об этом методе (на английском) –
Оригинальный полный код нейросети –
Мой репозиторий с улучшеной версией нейросети, программой для тестирования созданых моделей и моделью на 100% угадываний -
------------------------------------------------------------------------- Прошу вас, не забывайте подписываться на канал, 95% смотрят без подписки, я очень стараюсь и это все только ради вас. ------------------------------------------------------------------------- Тайм коды: 00:00 Вступление 01:10 Концепция и обзор 02:08 Настройка среды 02:27 Предобработка данных 03:56 Кодирование данных 05:18 Построение нейросети 09:27 Понимание CTC loss 11:04 Обучение и тестирование модели 11:42 Тест плохо обученной модели 13:16 Тест идиально обученной модели (100% точность) 15:10 Концовка