用户研究

转载请标明出处！ 随着机器学习与图像识别技术的发展，第一代、第二代验证码已经失去了安全验证的作用。为了增加识别难度，网站暴力升级图片验证码，严重破坏了用户体验。第三代验证码的诞生解决了这一痛点，第三代验证码已经不再是狭义上的验证码，它通过多场景多维度进行数据收集，为网站提供立体式安全保障。 声明 本文内容仅限于研究，不涉及各安全厂商具体源码与风控策略。维护网络安全，人人有责。 验证码划代 （一）第一代验证码 定义：主要利用简单知识构建验证码。如中文、英文、数字等。 （二）第二代验证码 定义：以第一代验证码为基础，以创新交互方式的思想构建验证码。如看题选字、看图选物等。 （三）第三代验证码 定义：多场景多维度收集数据信息，为网站提供立体式安全防护。 第一第二代验证码退出历史舞台的原因 以下是我总结的两点原因 （1）随着机器学习与图像是被技术的发展，第一代、第二代验证码已经失去了安全验证的作用； （2）为了增加识别难度，网站暴力升级图片验证码，严重破坏用户体验。 举个例子 以上类型验证码我们通过肉眼识别准确率大约为30%，但我们拿到图片打码平台（魔镜）上用训练后发现准确率能超过90%。机器能做得比人好，其实这已经失去的验证码的意义。 第三代验证码“很简单” 最近常常会有人问我，研究的第三代验证码是不是就是滑块验证码？不就是把滑块滑动到指定位置吗？这有什么难的？ 这让我想起

一，历史 各个文明中都有杰出的工匠发明了自动机器来代替人类劳动，早在春秋时期鲁班就发明了世界上第一个机器人，可在空中飞翔‘三日不下’；三国时期蜀汉的诸葛亮发明了‘木牛流马’来运送战备物资，称得上是最早的军用机器人；古希腊人希罗发明了世界上第一部蒸汽机......可见，自古以来人类就渴望通过自动机器来解放劳动，但前期的发展只是减少了简单的体力劳动，十九世纪中叶人工智能思想的出现使机器转向复杂体力劳动和脑力劳动的发展。1950年阿兰.图灵在一片划时代的论文《计算机器与智能》中给出了人工智能的定义，并发明了图灵测试来检验智能。1956年的夏天一场在美国达特茅斯大学召开的学术会议上肯定了由麦卡锡提出的新术语：人工智能，这标志着人工智能作为一门学科正式出现。 人工智能发展自其诞生起大致可以分为两个阶段。第一阶段主要是研究人的认知与思维过程并将其机械化，使计算机可以模拟人的思考过程，即机械化推理又或形式推理。对于形式推理我国古代，古希腊与公元前一千年就有所研究，并对后世思维过程产生了重大的影响，推动了亚里士多德的三段论与归纳法。十七世纪德国数学家和哲学家莱布尼兹认为一切现实事件都可以通过物理符号将其逻辑化并进行推理，即‘万能符号’理论，这为数理逻辑发展奠定了基础，也是第一阶段人工智能思想的萌芽。但是人们渐渐发现基于模拟人类思维过程的人工智能应用范围很小，只能解决一些简单的问题

阅读对象 只要你想读，你就读呗！最好点个赞再走。。。:-) 本文尽量通过例子和直观描述，来说明人工智能中机器学习和数据挖据的主要概念，分类，和使用方法，并通过例子描述如何使用它来促进公司业务发展。虽然标题偏技术，但内容涵盖面较广，涉及业务，产品，技术等多方面。主要目的是说清楚公司如何使用数据挖据为业务提速，所以推荐的阅读对象，是公司中高级运营管理人员，创始人。但并不一定合适人工智能，数据挖据的技术专家，因为它基本不涉及人工智能和数据挖据的底层技术，也不涉及深层次的数学原理和算法研究。 前言 近年来，人工智能，大数据是一个非常热门的词汇。与一些更加前沿的科技例如量子计算，神经网络，虚拟现实，区块链等等不同，这一类技术里面，已经有一些分类，实实在在地被商用并且产生了可观的效益。简单地说，本文所描述的数据挖据相关内容，事实上就是人工智能和大数据的一种结合。 哪儿有数据挖掘哪儿就有“啤酒与尿布”， “沃尔玛啤酒和尿布的故事”这个经典的案例是从事这行研究的人都知道的一个故事，说的是沃尔玛超市（Walmart）会在周末时把啤酒移到尿布货架的未端，这是因为沃尔玛的数据挖掘专家告诉老板，他们的研究结果显示男士通常会在周末购买尿布，而他们同时也喜欢在周末喝啤酒，如果放在一起那肯定会提升销售，老板照做了，结果啤酒销售果然增加了40%以上。。。很想知道这个经典案例是真实的还是为了宣传数据挖掘而制造的