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訳あり商品 【領収書発行可】☆鶴見 ツルミポンプ一般工事排水用ハイスピンポンプ HS2.4S-63 [IT940RPN3J93] ポンプ
訳あり商品 【領収書発行可】☆鶴見 ツルミポンプ一般工事排水用ハイスピンポンプ HS2.4S-63 [IT940RPN3J93] ポンプ
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13,680円 22,800円
HS・HSE型|一般工事排水用|水中ポンプ|商品情報:工事編|鶴見 , ツルミ一般工事排水用水中ハイスピンポンプHS2.4S(50Hz用), HS-2.4S 一般工事排水用水中ポンプ HS型 1台 鶴見製作所 【通販サイト , 鶴見製作所の工事用ポンプ | MISUMI-VONA【ミスミ】, 水中ポンプ HS2.4S - rehda.com, 水中ポンプ(50Hz用) 建設資材の格安販売 かぶこま.com, 水中ポンプ(50Hz用) 建設資材の格安販売 かぶこま.com
カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 電動工具
  • ポンプ
状態
  • 未使用

商品情報
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メーカー鶴見
型番HS2.4S-63
機能特徴型式:HS2.4S
吐出し口径:50mm
出力:0.4kW
電源:単相100V
定格周波数:60Hz
全揚程:8m
吐出し量:0.1m3/min
始動方式:コンデンサ運転
質量:11.3kg
異物通過径:7mm

材質:VCT
心数×断面積:3×1.25mm2
仕上外径:10.1mm
長さ:5m

カテゴリID2084207592オークション > 住まい、インテリア > 工具、DIY用品 > 電動工具 > ポンプ
コンディション未開封/未使用品
付属品/状態説明■付属品
付属品につきましては画像にてご確認願います。
※画像にある物が全てになります。
■状態
未開封/未使用の状態です。
保管に伴う小さな擦れ等がある場合がございます。
詳しくは画像をご確認下さい。
■動作
未開封品のため、動作は未確認となります。
ご理解の上で入札のご検討をお願い致します。
※商品が届きましたら開封と動作のご確認をお願い致します。
※※商品到着後7日間までに初期動作不良があった場合、交換、返金対応致します。


未開封品になりますので内容物の画像はイメージです。ご了承の上入札をお願いします。
送料区分B3

送料について
送料
エコツールヤフオク!店配送料表
重量30kg未満の
代引き手数料に関して
※代引き発送の場合には以下の手数料が別途かかります。
1~9999円:330円(税込)
10000~29999円:440円(税込)
30000円~99999円:660円(税込)
100000円~300000円:1100円(税込)

〇30kg未満は営業所止め(西濃運輸様)発送は出来ません。
〇30kg未満のお品物につきましては、各店契約の配送業者
エコツール知立店:ヤマト運輸様にて発送をさせて頂きます。
〇輸送会社の変更は出来ません、予めご了承ください。
大型商品
(容積重量·実重量30kg以上)の
配送について
〇西濃運輸によるA.法人様への車上渡し発送、もしくはB.指定の営業所止めの、C.店頭での直接引き取りがお選び頂けます。

〇A.法人のお客様への配送に関しましては車上渡し=荷下ろしができ、
尚且つ会社名が必要になりますのでメッセージやご要望欄より当店へ会社名をお知らせ願います。
·個人様で屋号が無い場合でも、車上渡し=荷下ろしができれば仮で結構ですので屋号を付けて頂ければ発送可能です。

〇B.営業所止めをご希望の場合、下記ページより営業所を確認頂き、
メッセージやご要望欄より指定の営業所を当店へお知らせ願います。

·個人様宅への配送はできず、車上渡し=荷卸しが出来ない場合は営業所止めでの発送となります。
·営業所止めをご希望の場合は、営業所を指定して頂かないと発送ができかねますので、
メッセージやご要望欄より指営業所を当店へお知らせ願います。
·配送先の立地条件により追加料金が発生した場合は、お客様にてご負担下さい。

〇C.店頭での直接引き取りをご希望の場合はメッセージやご要望欄より当店へお知らせ願います。
·引き取りの際の、積み込みはお手伝いいたします。

〇発送の場合、入金確認日より3日~5日で発送し、取引メッセージにて発送完了連絡をいたします

〇複数点ご落札頂いた場合でも、大型商品は他の落札品との同梱はできません。

〇発送品、地域によっては日付指定が出来ない場合もございます。入札前に予めご了承下さい。

〇発送料金の値下げ交渉変更などは対応致しかねます。入札前に予めご了承下さい。

お取引について
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商品について〇入金確認後、1~3営業日以内に発送します

〇領収書が必要なお客様は必ずオーダーフォームの【ご要望欄】にご記入下さい。
 ご指定の宛名·但し書き等がございましたら、合わせてご記入下さいませ。

〇出品アイテムは全てリサイクル品となります。
リサイクル品(中古)の性質(劣化や本体·箱に多少の傷み)
をご理解頂ける方のみご入札をお願い致します。
神経質な方は申し訳ございませんが入札をご遠慮ください。

〇画像は微妙な色合いが出にくく、環境により異なるため、
実物の色と異なるように見える場合もございます。予めご了承ください。

〇基本的に写真に写ってるアイテムが出品商品の全てとなります。
記載がないものに関しましては、 箱やオプション(別途付属品)など
写ってないアイテムは付属しないと判断下さい。

〇商品の状態判断は個人差が大きい為、目立つ傷·不良箇所等は、商品写真にて出来るだけお伝えしておりますが、全てを掲載はできません。〇見落としがある場合もございます。
気になる点がございましたら、
ご入札前にご質問からお願い致します。
※ご落札後の質問は返答できかねます。
〇中古品は当店でクリーニングをしてから出品しておりますが、(ジャンク品を除く)
全ての汚れを落とすことは出来ません。
見落としや多少の汚れなど残ってしまっている場合もございますが、ご容赦ください。

〇値段交渉などは一切受け付けておりません。
即決価格の設定のない商品は、ご希望の落札金額にてご入札下さい。

〇出品している商品につきましては、
ヤフオクのシステム外でのお取引は対応出来かねます。

保証について〇商品到着後7日間の初期動作不良の場合にのみ対処致します。
※同等品がある場合には交換させて頂きます。在庫がない場合はご返金させて頂きます。
※8日目以降はノークレーム·ノーリターンでお願い致します。

〇ジャンク表記の商品につきましては対応できません。
ご理解の上での入札、ノークレーム·ノーリターンでお願い致します。

〇ハンドツールやビットなどの消耗品、アタッチメント、アクセサリー、一部の測量器具などは保証対象外です。

〇中古工具という特性上、いかなる場合においても使用·使用不能·故障等から生ずる損害
(人身事故· 災害事故·運営上の損害/金銭的損失/時間の損失)に対して当社は一切その責任を負いません。

〇ご返金させて頂く際、ご購入時の付属品に欠品がある場合は、減額をさせて頂く場合があります。

〇商品の設置に工事が伴う製品の場合にも、その取り外し費用は保証できません。

〇下記の場合は保証外となります。
 □電力·電圧·周波数の違い、燃料·ガス当の間違いなどの明らかなお客様の使用方法間違いでの破損·事故
 □天災·またはお客様による物理的な損傷·破損
 □付属バッテリ/燃料/フィルター/電池/カーボンブラシなどの消耗品の消耗及び劣化

〇保証限度額は該当工具の購入金額+送料までの保証となります。
返品の際は、基本的には指定口座への振込という形での返金対応とさせていただきます

★商品到着後に不備、不良があった場合★

迅速に対応させていただきますのでメールまたはお電話(11時-19時)に
ご連絡を頂くか、商品落札ページの連絡掲示板よりご連絡後、
お手数ですが、梱包の上でご返送下さい。送料は当店負担とさせていただきます。
※引き上げは行っておりません。
※梱包料金·費用は負担できません

返品について〇お客様のご都合による返品は一切行ないません。

〇間違って購入された、イメージと違った等、ご返品はお断りさせて頂いております。

〇運送における不良品等に関しましては、運送業者が認める破損のみ対応させて頂きます。

〇輸送時不良品等に関しましては、運送業者が認める破損のみ対応させて頂いております。

〇入れ違いなど落札と違う商品が届いた場合は、到着より1週間以内にメールにてご連絡下さい。
交換または返金の対応をさせて頂きます。
〇返金の方法は、返品商品が当店に到着したのちに、ご指定口座への入金となります。

同梱、店頭引き取りについて〇当店では同梱対応をさせて頂くこともできます。

〇落札後の複数アイテムの同時発送をご希望のお客様は、
落札後【お支払い前】にオーダーフォームの【ご要望欄】か【取引メッセージ】にその旨をご記載下さい

※支払い完了後の同梱希望対応、送料の返還対応は出来かねます。予めご了承ください。
※同梱対応は同ストアかつ同一日、同一YahooIDで落札された商品に限らせて頂きます。
※重量により、同梱対応ができない場合もございます。
※要望欄に記載があった場合でもサイズや
重量によって同梱できない場合も御座います。
その際はこちらからメッセージにて同梱出来かねる事を
ご連絡させて頂きます。ご了承下さいませ。

〇店頭での引取ご希望のお客様はお手数ではございますが
落札後【お支払い前】にオーダーフォームの【ご要望欄】か【取引メッセージ】にその旨をご記載下さい。
その際、ご来店日·時間も合わせて教えて頂きますと幸いでございます。

〇大型商品などの 【店頭引取限定商品】 に関して、基本的に発送は出来かねます。
ご落札後配送をご希望された場合も対応出来かねる場合が御座います。ご注意下さいませ。

発送店舗エコツール豊田インター店
愛知県豊田市深田町2丁目39-1
電話0565-47-5002
★★★中古工具店 エコツール豊田インター店では工具を中心にヤフオク出品中です!!★★★
詳しくは


★★★同じ系列の中古工具店 エコツール知立店でもヤフオク出品中です!!★★★
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落札後の流れ詳しくは

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HS・HSE型|一般工事排水用|水中ポンプ|商品情報:工事編|鶴見
ツルミ一般工事排水用水中ハイスピンポンプHS2.4S(50Hz用)
HS-2.4S 一般工事排水用水中ポンプ HS型 1台 鶴見製作所 【通販サイト
鶴見製作所の工事用ポンプ | MISUMI-VONA【ミスミ】
水中ポンプ HS2.4S - rehda.com
水中ポンプ(50Hz用) 建設資材の格安販売 かぶこま.com
水中ポンプ(50Hz用) 建設資材の格安販売 かぶこま.com

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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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引用:MARCHESA NOTTE(マルケッサ)★刺しゅうチュールガウンNintendo Switch - 【新品】リングフィット アドベンチャー -Switch

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『r210★日立 ロータリーバキュームポンプ cutevac VR16ーK 100V0.4kw 真空ポンプ』には、以下のように記載されています。


鶴見製作所 HS-2.4S-53 水中ハイスピンポンプ 排水用【未使用】

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、Herlipto Belted Ruffle Cable-Knit Dress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AIsuusan.117.saeさん11-3-12

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UNOAERRE - ウノアエレ♡18金バングルブレスレット

∟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BARNEYS NEW YORK - ヨーコチャン REYC ワンピース 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。

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■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 : 中古品 イチネン TASCO タスコ 逆流防止弁付 高性能ツーステージ 真空ポンプ TA150XA

■金融

patagonia - パタゴニア バギ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(【FENDI】スマホポーチ スマートフォンホルダー ストラップ付)、「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:【HERMES】運命の出会いカーフスキンコインケース Porte-monnaieトーケミ 薬液定量注入ポンプ 未使用長期保管品 CM-6Y 液名:硫酸 440V3相 長期保管の為安く出品してます。

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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