LeapMind BLOG

想像を超えての 【中古】本間ゴルフ TOUR WORLD ツアーワールド TW747 【U4】2005191922 For VIZARD ユーティリティ TW-U その他
想像を超えての 【中古】本間ゴルフ TOUR WORLD ツアーワールド TW747 【U4】2005191922 For VIZARD ユーティリティ TW-U その他
c1038738319-10058-7G0
8,688円 14,480円
ホンマ tw uの中古/未使用品 - メルカリ, ヤフオク! -ホンマ tw-uの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -tw747 ユーティリティの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -ホンマ tw-uの中古品・新品・未使用品一覧, 本間ゴルフ ユーティリティ TOUR WORLD TW747 ユーティリティ VIZARD , 本間ゴルフ ユーティリティ TOUR WORLD TW747 ユーティリティ VIZARD , ヤフオク! -ホンマ tw-uの中古品・新品・未使用品一覧
カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • スポーツ別
  • ゴルフ
  • クラブ
  • 男性右きき用
  • ユーティリティ
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり
商品スペック
ランクBC
ロフト22
左右右用
ヘッドカバー
付属品
備考

シャフト情報
シャフトVIZARD For TW747
フレックスS
長さ39
クラブ重量367±
バランスD0±
グリップ- 程度:良

ランクについて(本商品の状態は赤字で表記)
S未開封品になります。
Aメーカーフィルムで保護されていて使用痕跡が全く見られない状態
Bクラウン·バックフェース·シャフトに傷はなく、ソール·フェースに目立たない傷はあるが、全体的にきれいな状態
Cクラウン·バックフェース·シャフトに目立たない傷が確認できる状態
ソール·フェースに擦り傷·当たり傷など使用感のある傷が見られる状態
Dクラウン·バックフェース·シャフトに擦り傷·当たり傷や目立つ塗装剥がれが確認できる状態
ソール·フェースに爪にかかるような擦り傷·当たり傷が見られる状態
E全体的に汚く見える状態(使用に問題はございません)

登録情報
在庫店舗グループコード5001675983




落札後の流れについて
STEP 1.
落札
 商品説明や注意事項を良く読んだ上で、ご入札·ご落札下さい。
STEP 2.
入力
 オーダーフォームへご入力下さい。
 落札後、オーダーフォーム入力のためにメールが届きます。
 そちらのメールより手続きを行ってください。
STEP 3.
入金
 落札額と消費税、送料の合計をご入金ください。
 ご入金が確認できましたら発送の手配をいたします。
STEP 4.
発送
 入金確認後、発送手配完了いたしましたら、
 メールにてご連絡いたします。


営業時間
営業日平日 10:00-17:00
休業日土日祝·年末年始


お取引に関する注意事項
※ご入札前に必ずご確認ください※
お問い合わせについて■当ストアの商品に入札を検討いただく場合、
 まずはおよびをあらかじめご確認ください。
 それでも不明点がある場合は下記窓口より、メールまたは電話にてお問い合わせください。



※「お問い合わせ」を押していただくと、メールソフトが起動しますので、
 『オークションID』、『ヤフージャパンID』などの必要事項をご入力いただき、
  メールの送信をお願いいたします。
 (※必要事項のご入力が無い場合は、落札者様を特定できず、ご回答することが
  できませんのでご注意ください。)

■連絡掲示板·質問ボタン、取引メッセージなど、ヤフオク!機能からお問い合わせ
 いただいた場合、当ストアでは対応いたしておりません。
 お問い合わせは上記窓口より、メールまたは電話にてお問い合わせください。

■営業時間外、定休日はお電話でのお問い合わせ受付は行っておりません。
 また、メールのお問い合わせに関しましても定休日は回答までにお時間を
 頂戴する場合がございますのであらかじめご了承ください。
価格交渉について当ストアは価格交渉を一切行っておりません。
 ご質問、メール等でご要望いただいた場合もご対応いたしかねますのでご了承ください。
スペックについて■ロフト角はカタログ値となります。
■総重量·バランスは実測値となります。
■長さは、メーカーによって測定方法が異なるため、シャフト改造の痕跡が
 認められない場合、実測値が近似値であればメーカー公表値を表示しています。
■計測可能な数値は長さ·総重量·バランスのみです。ロフトやライ角等は計測できませんのでご了承ください。
■アイアンセットの詳細数値は5番の計測値を掲載しております。
※5番が無い場合は一番若い番手、レディースは7番の数値となります。
■計測器によって数値が変動する為、購入後の計測値に差異がある場合がございます。
グリップについて■グリップは消耗品の為、未使用品以外の商品は、グリップの破損や汚れ、捻じれ等が
 生じている場合も返品、交換の対象とはなりません。
 ご購入後はお客様ご自身での交換を推奨いたしますので予めご了承ください。
※グリップ状態が気になる場合はご入札前にお問い合わせ窓口からお問い合わせください。


未使用品について■当ストアの中古商品は買取品を商品化のうえで出品しておりますので、
 未使用品も中古扱いとなります。
 なお、店頭でも同時に販売しておりますので、展示後の商品も含まれます。
お取引期間について■お取り引き期限は落札日から5日間となっております。
 落札日から5日間以内にオーダーフォームのご登録とお支払い手続きの
 完了をお願いいたします。

※ご落札後に表示されている『かんたん決済支払期限』が弊社との
 お取り引き期限となります。
※お取り引き期限までにお支払い手続きが完了してない場合は、【落札者様都合】にて
 お取り引きを取消させていただきます。
 その際は自動的にマイナスの評価となりますのであらかじめご了承ください。
当ストアからの連絡について■商品をご落札いただいた場合、当ストアからのご案内のメールが送信されます。
 案内が届かない場合は迷惑メールとして受信拒否されていることが考えられますので
 登録メールアドレスの設定確認をお願いいたします。
 弊社からの送信メールアドレスは【gdo_y_auction@golfdigest.co.jp】となっております。

※ヤフオク!から送信されるメールと当ストアから送信されるメールは異なります。
※当ストアから送信されるメールは定休日は送信されませんのであらかじめご了承ください。

<キャリアメールの場合は以下の各社HPより設定方法をご確認ください>
·
·
·
返品·キャンセルについて■「間違えて落札した」、「イメージと違った」、「不要になった」等、お客様の
 ご都合による返品はお受けできません。

 商品の管理には万全を期しておりますが、万が一、商品違いや破損などの
 不良がございましたら、お手数ではございますが、商品到着後8日以内に
 カスタマーサービスセンターまでご連絡くださいますようお願いいたします。
 また、商品到着8日以降は返品をお受けできませんので、商品がお手元に
 到着しましたら速やかに商品確認をお願いいたします。



【返品についてのご注意】
·ご連絡なく返送された場合は、商品をお届けしたご住所へお戻しさせていただきます。
·グリップ交換やシャフト交換などの改造を行うと商品不良が疑われる場合でも
 返品対象外となりますのでご注意ください。
·落札商品の補修代金(グリップ交換工賃等)は負担できません。
·商品不良時の返金についてはYahoo!かんたん決済のお支払方法に関わらず、
 すべて銀行振込とさせていただきます。
·商品の到着確認後のご返金処理開始となります。
 返金用の口座を確認後、ご返金完了までに10日程お時間を頂戴いたしますので
 あらかじめご承知ください。

■ご入金前の場合も、ご入札·ご落札のキャンセルは承っておりません。
 よくご検討いただいたうえで、ご入札をお願いいたします。
消費税について■落札価格に対し別途消費税がかかります。(1円未満切り捨て)
落札商品について■GDOサイトまたはゴルフガレージ店頭でも販売しておりますので、
 ご落札タイミングによっては完売により商品をご用意できない場合もございます。

※在庫確認は平日の営業日のみ行っておりますので、定休日にご落札いただいた場合は、
 完売のご連絡が翌営業日となりますのであらかじめご了承ください。
※完売連絡時、既にご入金が完了している場合は銀行振込にてご返金いたします。


■ストア出品商品の商品をご落札いただいた場合は、落札金額に消費税が加算されます。
※現在価格の右隣に税込み価格が表示されておりますのでご確認ください。
お支払方法についてお支払方法は『Yahoo!かんたん決済』に限らせていただきます。
<ご利用いただけない決済方法>
·ジャパンネット銀行支払い
·銀行振込
·代金引換
·GDOポイント

■Yahoo!かんたん決済については下記にてご確認ください。



送料について■全国送料無料となります。
※お支払い手続き時に送料の金額は0円から変更をおこなわないでください。
複数点落札いただいた場合■必ずご落札商品ごとにオーダーフォームのご入力をお願いいたします。
※5日以内にオーダーフォームのご登録が完了してない場合は、
 【落札者様都合】にてお取り引きを取消させていただきます。
 その際は自動的にマイナスの評価となりますのであらかじめご了承ください。

■落札商品金額をまとめてお支払いするおとはできません。
 お支払いは必ず商品ごとに個別でお手続きをお願いいたします。

※お支払い時の送料欄にその他の落札金額を入力された場合は、商品の発送を停止し、
 該当する取引を中止のうえ、全額返金とさせていただきます。
 送料の変更は絶対に行わないでください。

■同梱発送はお受けできません。
※複数ご落札いただいた場合は、商品ごとに個別発送となります。
※お問い合わせいただいてもご対応できませんのであらかじめご了承ください。
配送について■ヤマト運輸または佐川急便にて配送いたします。
※配送業者の指定はできません。
※配送業者および配送伝票番号は当ストアからの発送完了メールにてご確認ください。
※営業所止めはお受けできません。「発送完了メール」をお受け取りになられましたら、本文に記載されている配送業者へ直接配送先変更をご依頼ください。
※土日祝日は定休日です。発送業務を行っておりません。
配送日時指定について■配送日時指定は承っておりません。
※日時指定をご希望の場合は「発送完了メール」に記載されている
 配送業者まで直接ご連絡ください。
発送についてご入金を確認後、2日後を目安に商品を発送いたします。
※定休日は入金確認はおこなっておりません。
※営業日については営業日カレンダーをご確認ください。
保証書について■中古商品は未使用品を含め保証対象外となります。
※商品には保証書の添付はございませんのであらかじめご了承ください。
領収書について■領収証が必要な場合は「ご利用ガイド」をご確認のうえ、弊社までお問い合わせください。
※コンビニ払いの場合は、コンビニのレシートが領収証となるため、
 弊社での発行は承っておりません。




営業日カレンダー


ホンマ tw uの中古/未使用品 - メルカリ
ヤフオク! -ホンマ tw-uの中古品・新品・未使用品一覧
ヤフオク! -tw747 ユーティリティの中古品・新品・未使用品一覧
ヤフオク! -ホンマ tw-uの中古品・新品・未使用品一覧
本間ゴルフ ユーティリティ TOUR WORLD TW747 ユーティリティ VIZARD
本間ゴルフ ユーティリティ TOUR WORLD TW747 ユーティリティ VIZARD
ヤフオク! -ホンマ tw-uの中古品・新品・未使用品一覧

想像を超えての 【中古】本間ゴルフ TOUR WORLD ツアーワールド TW747 【U4】2005191922 For VIZARD ユーティリティ TW-U その他

想像を超えての 【中古】本間ゴルフ TOUR WORLD ツアーワールド TW747 【U4】2005191922 For VIZARD ユーティリティ TW-U その他

想像を超えての 【中古】本間ゴルフ TOUR WORLD ツアーワールド TW747 【U4】2005191922 For VIZARD ユーティリティ TW-U その他

想像を超えての 【中古】本間ゴルフ TOUR WORLD ツアーワールド TW747 【U4】2005191922 For VIZARD ユーティリティ TW-U その他

最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

【趣楽】明治時代 本薩摩焼十九羅漢図小花瓶 高さ13cm 本物保証 P1281

お買い得品!即決 中古 エポンゴルフ(EPON) エポン(EPON) AF-903 ユーティリティ U NSプロ 950[1195

引用:☆ジュニア版世界のSF『金星探検』集英社S45年初版函ビニカバ帯ウォールナット テレビボード 145 テレビ台 ルーバーデザイン 天然木使用 無垢材使用 リゾート風 アジアン家具

今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『【中古品】ソニー SONY イヤホン MDR-NW750N : ノイズキャンセリング機能搭載ハイレゾ』には、以下のように記載されています。


ONOFF オノフ KURO 黒 ユーティリティ U4 SMOOTH KICK MP-717I フレックス S 【グローブライド】 ★中古★

が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

【最安23001円スタート】【数量限定】【新品】新喜皮革社製コードバン×栃木レザー使用!ALL国産ラウンドファスナーロングウォレット

の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

LE COQ GOLF★レディース ポケットテーパードチノパンツ 2colors


今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、YAMADASELECT YIH-E14G2 ヤマダ電機オリジナル2口IH調理器という位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAI40s LEE TYPE A4 ミリタリー ツナギ ビンテージ 扇TALONジッパー UB-849

ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習★☆見て!造幣局Pt900プラチナ甲丸リング結婚指輪18号!MJ-1615

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方は鉄道 レール 17.6kg 31.5cm切断 にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

★全国送料無料★ 機動戦士ガンダム0083 REBELLION 夏元雅人 [1-17巻 コミックセット/未完結] ガンダム リベリオン

■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

*クリスチャンルブタン*VIERA SPIKES ORLATOFLATスニーカー38

下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

宗 sou 薩摩焼 錦正造 茶碗(共箱)

逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : 博多■中古[0077] エーデザインゴルフ A GRIND BX-H/TENSEI CK PRO ORANGE 90HY/S/20https://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

URL : NIKE - NIKE W DUNK LOW PATCHWORK 24.0cmTHE NORTH FACE Tシャツ L/S RED BOX メンズ L nf0a493l3d3WHL

Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

URL : LADUREE - レ・メルヴェイユーズ ラデュレ フェイスカラー ローズ ポット&チークカラー

■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : マックスキャリー MAX CARRY AE-Z/MCI90/S/17[4077]

■金融

絵画 額装絵画 ヴィンセント・ヴァン・ゴッホ 「ローヌ湖畔の星空」 世界の名画シリーズを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(シナジー プロアルギナインプラス)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

adidas★メンズサッカー★ネメシス 19.1 FG / 天然芝用


の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:ポケモン - セレビィ プロモ付き 漆黒のガイスト 2BOXUT グローブライド ONOFF FAIRWAY WINGS AKA 2018 23度 flex:R SMOOTH KICK MP518U メンズ右 即決価格

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


LeapMindのHPはこちらから↓

alive 時計 リオン様専用

【中古】ヴァンドーム VENDOME ピアス フック K18WG ダイヤ

想像を超えての 【中古】本間ゴルフ TOUR WORLD ツアーワールド TW747 【U4】2005191922 For VIZARD ユーティリティ TW-U その他

7DEMATES.EPSEM.UPC.EDU RSS