Технологии машинного обучения применяются в современных системах CAPTCHA для создания более сложных и устойчивых к взлому капч. 1

Некоторые методы:

• Генеративные состязательные сети (GAN). 1 Генератор создаёт изображения капч, добавляя искажения, шумы и текстовые элементы. 1 Дискриминатор оценивает созданные капчи на предмет того, можно ли их распознать. 1 Это помогает генератору «учиться» делать капчи, которые сложны для алгоритмов распознавания. 1
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 1 С их помощью создают сложные текстовые капчи, так как они могут генерировать связные последовательности символов с учётом контекста. 1
• Сверточные нейронные сети (CNN). 1 Они помогают создавать капчи, которые содержат искажения, похожие на шумы, линии, размытые области, неравномерные контуры и прочие эффекты. 1

Также алгоритмы машинного обучения позволяют решать CAPTCHA, обучаясь на больших датасетах примеров. 3 Они распознают паттерны и извлекают значимую информацию из элементов CAPTCHA. 3