Random forest - Wikipedia
ランダムフォレスト（英: random forest, randomized trees）は、2001年にレオ・ブレイマン（英語版）によって提案された[1]機械学習のアルゴリズムであり、分類、回帰、クラスタリングに用いられる。決定木を弱学習器とするアンサンブル学習アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用することによる。ランダムフォレストをさらに多層にしたアルゴリズムにディープ・フォレストがある。対象によっては、同じくアンサンブル学習を用いるブースティングよりも有効とされる。 アルゴリズム[編集] 学習[編集] 学習を行いたい観測データから、ブートストラップ法によるランダムサンプリングにより B 組のサブサンプルを生成する 各サブサンプルをトレーニングデータとし、B 本の決定木を作成する 指定したノード数 に達するまで、以
Googleの音声CAPTCHAも破られる | スラド セキュリティ
以前GmailのCAPTCHAが破られたことが話題になった（/.の記事）が、Googleが視覚障害者向けに通常のCAPTCHAの代わりに提供している「音声CAPTCHA」も、高い確率で機械的に突破できることが実証されたそうだ（実証者のブログ記事）。音声CAPTCHAは、その名のとおり音声でランダムな数字を流し、それを入力させることでボットによる機械的なアカウント作成を防ぐものだ。数字を読み上げる裏ではランダムな音声も同時に流されるものの、数字の発音パターンは常に同じであるため、簡単な処理で機械的に読み上げられた数字を解析できてしまうそうだ。通常のCAPTCHAは、20%程度の割合でしか突破できないが、ブログで紹介されているFFTなどを用いた解析手法を用いれば90%程度の割合でCAPTCHAを突破できるとのことで、Googleだけでなく同様の音声CAPTCHAを使用しているWebサイトは早急
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