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【新作からSALEアイテム等お得な商品満載】 生産終了 新品未開封 キャラメリア Garden Riddle 即決・値下げ交渉可能 リドル・ガーデン 乙女ゲー ひよ 東条さかな アドベンチャー
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カテゴリ
  • コンピュータ
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  • Windows
  • ゲーム、エンターテインメント
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状態
  • 未使用

·即決に関しては当該オークションに即決価格が設定されていない場合は、交渉には応じますのでご希望の場合は質問の方からお問い合わせ下さい。また複数即決依頼の場合は更に優待させていただきますので宜しくご検討下さい。


·「値下げ交渉」機能が終了しましたが交渉には応じますので質問の方からお問い合わせください。


·同梱不可の記載がある出品を除き、原則同梱可能です。『まとめて取引』をご利用ください(かんたん決済支払期限に御注意ください)。何らかの理由によりまとめて取引を利用できない場合は取引メッセージよりご連絡ください。


·落札後に当該オークションに表示される落札通知を必ずご確認の上取引入力をお願い申し上げます。


 


▼ 商品状態: 新品未開封。


▼ その他特記事項: 生産終了済




 
商品の状態·付属品について
★商品の状態について

新品未開封です。直接購入した正規品となります。


●未開封品ではございますが、一度購入し人手を経たものですので、念のため神経質な方、細部にまでこだわる方は入札をご遠慮くださるか、または入札額を下げてご参加くださいますようお願いいたします。コレクション目的·細部にまで拘る方は必ず事前に気になる点につきご質問くださいますようお願い申し上げます。

·当方及び周囲に喫煙者はおりませんのでタバコの匂いはございません。その他ペット·薬品·調理臭等の特殊な匂いが付着する環境ではございません。

·基本的に冷暗所にて保管しておりますのでヤケ等はございません(上でも触れておりますが、骨董品保管レベルとは申しませんので、年月に伴い極自然に起こりうる微細な状態変化はありえるかと思います。明らかに目立つ点に関しては記載しておりますが、細かな点に関しても拘りのある方は質問の方からお問い合わせ下さい)。


●····以上細々と記載しておりますが、纏めれば『一般常識に照らして美品』ということです。

複製可能なデジタルメディアな為、想像していたよりも状態が悪いなどといったクレーム、返品はご遠慮くださいませ。
もし判断がつかない·或いはつきにくい点がある場合ついて、具体的にお知りになりたい方はQ&Aの方からご質問ください。

●当然のことですが、当方の出品物には海賊版や不正コピー品などは一切ございません。


★商品の付属品について

●未開封ですので当然欠品はございません。

·ソフト本体とは別個の販売店の独自特典·予約特典などは記載がない限り付属しません。

 
発送について
★発送について

●レターパック·クリックポストを予定しております。複数落札時のまとめ発送はゆうパックで発送いたします。

·郵送事故等には当方は一切関知できません(調査には協力いたしますが、結果には関知いたしません)ので納得の上でご選択下さい。

·発送地は神奈川県です。

·直接手渡しは、時間の都合がつく可能性が殆どございませんので原則として不可とさせていただきます。予めご了承下さい。

·当方都合(発送可能時間帯や地域利便性)により持込ができない為、原則として集荷料金での発送となりますが、こちらの都合の為 ゆうぱっく·元払いのみ持ち込み割引適用料金で対応させていただきます。

·ゆうぱっく着払いも対応いたしますが、集荷発送の為 割引料金が適用されませんので予めご了承下さい。

·ヤマト宅急便もご要望であれば対応いたしますので落札後にご連絡ください。但し元·着払いどちらも持ち込み割引適用外(集荷料金)になること、入金から発送まで一週間程度かかる場合があることを予めご了承ください。

·稀に都合(集荷を待つ時間がない等)により持ち込み発送する場合がございますが、その場合持ち込み割引料金は作業·梱包費とさせていただき、返金いたしませんので予め御了承ください。
実際以上の送料を払う可能性を排除したい方は、差額が発生する可能性の無いゆうパック元·着払いか、宅急便着払いを御選択くださいますよう御願い申し上げます。

·局留め·営業所止め対応可能です。但し、何れの場合も落札者様御自身の住所は御提示いただきます。
記載なくても届くというシステム的な事ではなく、取り引きに関して双方の基本情報を確認する事は必須と解しております。
自身の情報を開示せずにオークションを利用されたいという方は、それ自体は当方が関知することではございませんが当方のオークションは御遠慮下さいますよう御願い申し上げます。



★梱包について

●緩衝材(いわゆるプチプチです)で包み、形態に応じて紙封筒·紙袋·段ボール箱(段ボール箱に関しては原則リサイクルを使用いたします。適切なサイズ(特に60·80)がリサイクルで手に入る可能性が極めて低いので、発送サイズ(送料)が大きなる可能性がございます。また市販されている新品ダンボール箱を御指定の場合は実費を御負担いただきます) 等に入れ、大きな隙間があれば新聞紙などで詰め物をして発送いたします。
いままで100件以上(落札者として)取引し、これまでの出品でも特にクレーム等無かったのでこのやり方で問題ないかと思われます。

·上記の方法でしたら梱包料はいただきません
但し落札者様が出品もされていて、その際に梱包料を徴収されている方の場合は、当方も同額を頂きますので予めご了承下さい。

  
入金について

★入金について

●落札者様にご負担いただく金額は、落札額+送料+入金にかかわる手数料のみです。その他システム料·梱包費(特別に記載のあるものを除きます)などは一切請求いたしません。
但し例外として、落札者様が出品もされていて、その際に梱包料·その他手数料を徴収されている方の場合は、当方も同額を頂きますので予めご了承下さい。

●ヤフオク!仕様変更により、支払い方法がかんたん決済のみとなります。

●かんたん決済の支払期限は落札日より5日以内となります。


·かんたん決済は支払い時より一旦ヤフオク!預かりとなり、落札者の受け取り完了連絡をもって出品者に支払われるシステムとなります。
その為落札者様は受け取り後なるべくお早めに受け取り完了手続きををお願い申し上げます。

·落札者様が受け取り完了手続きを行わない場合、出品者への入金も行われないことになります(最長14日を経過した場合自動で入金されます)のでご協力をお願い申し上げます。

·すでに受領されていることが確認されても落札者様が正当な事由無く長期に渡り受け取り完了手続きを行われない場合、評価システムを利用して連絡する場合がございますので予めご了承ください。



●既に計30以上の評価を得ており、また特にマイナス評価等無い場合はオークション終了月の月末までお待ちすることも可能です。
詳しくは必ず入札前にお問い合わせ下さい。オークション終了後の申し出は、かんたん決済期限を超過するため全て不可とさせていただきますのでご注意下さい。
事前に質問無く入金がかんたん決済期限を大幅に超過する事が落札後に判明した場合、落札者都合での削除の対象になる場合がございますのでご注意下さい。


●ヤフオク!仕様変更により、かんたん決済外の支払方法(代引き等)は全て禁止となりましたので予めご了承ください。

 
連絡について

★連絡について

·落札者様から取引開始頂きます。

·必要事項入力→送料連絡→御入金(ヤフオク!一旦預かり)→発送→受領(受け取り完了連絡手続き)→ヤフオク!から預り金の入金となります。

·到着日時や評価の有無、その他何らかの確認事項がある場合は取引メッセージをご利用ください。


●落札から48時間経過しても取引開始、または落札者様からの連絡が確認できない場合当方から連絡差し上げます。

·当方からの初回連絡投稿時刻より、48時間以内に何のご連絡の無い方は、取引ナビ·評価等を使用して再度ご連絡差し上げます。その連絡投稿時より48時間以内にご連絡いただけない場合は取引の意思無しと見做し、落札者都合にて削除させていただきますのでご了承下さい。

·緊急事態により連絡が取れなくなる場合は、事前にその旨簡潔にお申し付け下さい。評価に問題が無い方であればある程度はお待ちいたします。その連絡すら出来ない状態である場合は、大変申し訳ございませんが当方の処理能力を超える事態となりますので上記の通り処理させていただきます。予めご了承下さい。

  
その他注意事項
·トラブル防止の為、入札者認証制限を導入させていただいておりますが、評価に問題ない方であれば別途対応可能です。
具体的な基準を定めるのは難しいので当該オークションの質問の方よりお問い合わせ下さい。

·評価に問題ない方に限り、落札時点で当方が出品しているものであれば、取り置きは可能です。
但しヤフオクシステム上、かんたん決済の期限内であることが条件になりますので予めご了承ください。
取り置きを御希望の場合、最初の落札オークションから24時間以内に取り引きナビにてその旨(予定で大丈夫です)必ず御連絡ください。
連絡無く追加落札された場合梱包の都合上別発送(個別に送料が掛かります)となりますので予め御了承ください。

·ご希望の場合は、相互評価無しも可能です。



★以上を踏まえた上で、基本的にはノークレーム·ノーリターン、キャンセル不可にてお願いいたします。

発送詳細·支払方法

★下記に記載されている配送方法·サービス内容·料金等につき、各運送会社HPにて公式に変更が発表されている場合、公式情報が優先されますので予め御了承ください。それ以外の事由により一方的に変更される事はございません。


■レターパックプラス(発送記録あり·直接手渡し

·520円

·こわれもの指定·損害補償はございませんが、定型外よりは確実かと思います。少なくとも手渡しのため、盗難等の心配はなくなります。

·サイズ制限がございます為テレカ以外のカテゴリを同時落札された場合同梱できない場合がございます。


■レターパックライト(発送記録あり·ポスト投函

·370円

·サイズ制限がある為十分な梱包ができない場合がございます。


■ゆうパック(発送記録/損害補償/壊れ物指定/日時指定あり·直接手渡し

·複数落札時のまとめ発送はゆうパックで発送いたします。

·着払いは持ち込み割引適用外ですので+120円となります。

·本品は(60サイズ)になります。

·詳細に関しては発着地域を御指定の上 にて御確認ください。

·配達時間指定:(午前中) (12:00-14:00) (14:00-16:00) (16:00-18:00) (18:00-20:00) (20:00-21:00)
(ゆうパック指定時のみ。未指定の場合は時間指定なしとさせていただきます。)

·原則として安価になるよう紙封筒での送料を記載しております。段ボール箱発送を御希望の場合は対応いたします(落札後に取引メッセージにてご連絡ください)が、送料が一区分(以上)上がる場合がございますので予め御了承ください。


■クリックポスト(発送記録あり·ポスト投函

·198円

·端的に表せば、『定形外郵便に発送記録をつけたもの』です。

·サイズ制限がある為十分な梱包ができない場合がございます。

·上段の案内でも記載しておりますが、万が一の事故には当方は一切関知いたしませんのでくれぐれも納得の上でご選択下さい。




★支払方法

■Yahoo!かんたん決済

·支払い期限は落札日より5日(またはヤフーオークションの設定した期限内)となります。

·かんたん決済は支払い時より一旦ヤフオク!預かりとなり、落札者の受け取り完了連絡をもって出品者に支払われるシステムとなります。
その為落札者様は受け取り後なるべくお早めに受け取り完了手続きををお願い申し上げます。

·落札者様が受け取り完了手続きを行わない場合、出品者への入金も行われないことになります(最長14日を経過した場合自動で入金されます)のでご協力をお願い申し上げます。

·すでに受領されていることが確認されても落札者様が正当な事由無く長期に渡り受け取り完了手続きを行われない場合、評価システムを利用して連絡する場合がございますので予めご了承ください。

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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。

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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『ブルックスブラザーズ・ネクタイ・新品-368・シルク ニット ネクタイ ネイビー無地』には、以下のように記載されています。


ブレア ウィッチ(blair witch)ボリュームⅡ:ザ・レジェンド・オブ・コフィン・ロック 英語版日本語マニュアル付 貴重

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。

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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。

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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、EMU Australia x Rebecca Minkoff★スタッズ スリッパ/ふわふわ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AI【国内発送・送料込】Dolce & Gabbana AirPods ケース

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

■教師なし学習ボッテガヴェネタ 財布 ウォレット 折りたたみ イントレシオ

∟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★COACH★ ウェイバリーハートプリントパンプス 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。

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■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。

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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。

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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 : AIR メモリアルエディション 全年齢対象版 Key 新品未開封 生産終了 即決・値下げ交渉可能https://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。

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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。

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■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 : ギャラクシーエンジェルEX 初回限定版 GALAXY ANGEL EX ブロッコリー WindowsPCソフト/AAF2638

■金融

【セール】VALENTINO☆スニーカー メンズ ホワイト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(【送料無料】Ron Herman ロンハーマンNaarden Pima Cotton Dress)、「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。

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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:patagonia - ラスト 新品タグ付 patagonia パタゴニア レトロX ジャケット XSファンタズム2 切り裂かれた記憶 5枚組 日本語版 中古 Windows95 Phantasmagoria 2: A Puzzle of Flesh

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。
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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。


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