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【送料関税無料】 人間国宝【三代徳田八十吉】最晩年作 保証 共箱 銘「碧空」8号の特別作品! 耀彩壷 花器、壷
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61,200円 204,000円
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カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 工芸品
  • 陶芸
  • 日本の陶磁
  • 九谷
  • 花器、壷
状態
  • 目立った傷や汚れなし

 


人間国宝【三代徳田八十吉】最晩年作 耀彩壷 銘「碧空」8号の特別作品! 共箱 保証

商品詳細 商品状態 発送詳細 お支払方法 注意事項
歴史と伝統の深い九谷焼を世界へ発信し「ジャパンクタニ」と呼ばれるほど知らしめ、現在では世界中の美術館に作品が収蔵、展示される日本が世界に誇る陶芸家で九谷焼【彩釉磁器】の人間国宝【三代徳田八十吉】最晩年作

本作は均整の取れたシャープで美しい造形と、口元から胴部にかけて鋭く流れた釉薬のグラデーションが抜群に美しい最晩年を代表する作品である
晩年期特有の明るいブルーの発色が気品に満ち溢れ見る者を魅了することでしょう。

また本作は【燿彩】から【耀彩】(「よう」の字にご注目下さい。徳田八十吉先生の古稀(平成15年70歳)以降、火→光へと漢字が変化します。)に移行した最晩年の作品であり八十吉芸術集大成の意味を持ち合わせています。

高台内に「八十吉作」の金銘有り。

「碧空」と名付けられた耀彩壷の特別作品です!
(通常は高さ18cm前後の6号寸法ですが、本作品は高さ24cmの8号寸法)

是非ともこの機会にご愛蔵下さい。本物保証致します。

商品詳細 商品状態 発送詳細 お支払方法 注意事項
寸法 : 直径14.0cm 高さ24.2cm

状態 : 無傷完品 本物保証

付属 : 上部掲載写真参照

商品詳細 商品状態 発送詳細 お支払方法 注意事項
①落札額が300,000円までの商品はゆうパック着払い(保険30万円まで対応)にて発送。

②落札額が
300,001円~500,000円の商品はセキュリティゆうパック元払い(保険50万円まで対応)にて、落札額が500,001円以上の商品は佐川急便保険対応(落札金額に応じた保険金額で対応)にて発送。

②に関しては
送料、保険料など全て弊社で負担します。

※送料の過剰なご請求やご決済の簡略化(ご決済時に送料欄に「0」をご入力下さい)、作品の安全性確保のためお手数では御座いますが原則着払いをお願いしております。
元払い発送をご希望の際は、ご落札後の取引ナビよりご連絡頂ければご対応申し上げます。

商品詳細 商品状態 発送詳細 お支払方法 注意事項
·Yahoo!かんたん決済
(銀行振込、クレジットカード、コンビニ支払い、その他でご利用頂けます。)

※落札金額のみをご決済ください。
消費税はかかりません。思いのお値段をご入札下さい。

商品詳細 商品状態 発送詳細 お支払方法 注意事項
①【即決価格に関して】
出品中の商品は店舗にて同時に販売している場合も御座います。
店頭価格における即決は可能ですので、弊社ホームページよりお問い合わせ下さい。
質問欄からの価格などのご返答は差し控えさせて頂きますのでご了承ください。

②【出品商品に関して】
お客様、業者様からのお預かりした商品も多数ございます。
委託者様のご意向によりオークションを取り消す場合がありますのでご容赦下さい。

※新規のお客様、悪い評価の多いお客様(悪い評価が全体の10%以上)のご入札は事前に質問等よりご連絡ください。
 ご連絡無き入札の場合、悪戯落札の事例が頻発している為、弊社の判断で「入札者の取り消し」をさせて頂く場合が御座います。
 
 新規IDよりご入札頂く際には「オークション質問欄」「弊社ホームページのお問い合わせ」より事前のご連絡をお願いします。
 お客様のお名前、ご連絡先を必ず明記して下さい。質問欄はこちらが返信しなければ公開されませんのでご安心ください。

 オークション終了間際の新規IDでの入札に関して、事前にご連絡のないご入札は全て削除致します。

③【真贋保証に関して】
近現代工芸美術品に関しましては真贋の保証できる物のみ出品いたします。
万が一、法定鑑定人により贋物と認められた場合には速やかに落札代金返金の上、御返品を受け付けます。
一方的なキャンセルや数寄者、見識者(美術品買取業者様等)を名乗る方のご意見はその限りではありません。


④【商品状態に関して】
●疵、直し等は厳正にチェックし必ず明記致します。
 窯疵や自然の貫入、釉薬の縮みなどは見解の相違が御座います。明らかに人為的な疵、直し以外は無傷完品と表記しております。
 なるべく多くの写真を掲載するよう心がけておりますのでご不明な点など御座いましたらご入札前に必ずご質問下さい。

●美術品(特に陶芸作品)の性質上経年の擦れ、極小キズ、釉薬のくもり、窯疵からの水漏れ、匂い、高台のカタツキ、作家による補色など有る場合が御座います。
 明らかな人為的ダメージ等以外は、作家発表時の状態をできる限り維持する為こちらの主観で無傷完品と記載致します。また、茶碗、花瓶などの水漏れ確認は原則行っておりません。
 出来る限り丁寧に写真を掲載いたしますのでご覧頂き不明な点は必ずご質問下さい。
 ご質問無き入札の取り消しや、落札後の上記理由による返品、キャンセル等はお受け致しません。

●作品タイトルは【】内が作者の名称となります。例外的に作品が分かりやすいよう箱書きと異なる記載の場合も御座います。
 箱書きの写真は必ず掲載しておりますのでよくご確認下さい。

●付属品(箱、栞、布etc)につきましても汚れシミなどある場合が御座います。
 是非とも写真にてご確認の上、不明な場合は必ずご質問下さい。また「無傷完品」の表記に関しては、付属品が揃っている事を意味するものではありません。

 ※皿立ては撮影備品ですので付属致しません。

●商品の寸法は基本的に直径と高さで表記致します。歪な作品の場合には直径は最大幅を意味します。

●商品の出品には美術商としての確かな見識を元に細心の注意を払っておりますが見落としなどがある場合も御座います。
 入札前にご質問など無く、商品到着後の落札者様の一方的見解によるキャンセルは如何なる理由があろうとも一切お断り致しますので不明な点などは必ず入札前にご質問下さい。

⑤【お取引に関して】
●撮影機材、モニターの関係上実物との色合いの誤差等が生じる場合が御座います。
 限りなく実物に近い写真を心がけておりますが、品物の特性や、照明、カメラの性質上難しいものも御座います。
 「写真イメージと違う」等の理由でのキャンセルはお受けできませんのでご注意下さい。

●商品説明にない疵などが発覚した場合は商品到着後一週間以内にご連絡下さい。
 こちらの写真データと照らし合わせて対応させて頂きます。
 それ以降のお問い合わせに関しましては対応出来ませんのでご了承下さい。
 写真にて明らかに判別できる箇所に関するクレームはお受けできません。
 写真にて不鮮明な点、お気付きの点など御座いましたら必ず入札前にご質問下さい。
 ご入札後のご質問による取り消し等できない場合もあります事ご了承下さい。

●お互いに安心して取引ができるよう悪い評価の多い方等のご入札はこちらの判断で取り消させて頂く場合がある事をご理解下さい。

●新規IDの方の入札も受け付けておりますが、委託者様などが不安に思われる場合も御座います。上記をご参照の上、ルールを守ってご入札下さい。

●商品説明の文章や掲載写真等に明確に記載のある事項に関する質問にはお答えしておりません。出来る限り丁寧な出品を心がけておりますのでよくご確認下さい。

●落札は基本的に午後9時以降となります。落札後は迅速な対応を心がけておりますので翌日営業時間18時までに必ず御一報頂きます様お願い致します。

●落札後、翌日営業時間内に落札者様情報のご連絡が頂けない場合は落札者の削除を致します。

●ご入金確認は様々なトラブルを防ぐため1日1回としております。ご入金確認に間に合わない場合は翌日のご入金確認となりますので予めご了承ください。

●ゆうパックの規定改正により、郵便局留めをご利用の際も落札者情報は正確な記載をお願いしております。落札者様の氏名住所、連絡先が必要となりますのでご理解ください。。

●即決価格のお問い合わせ、各種ご相談等お応えさせて頂きますので、自己紹介欄記載のHPよりお気軽にご連絡下さい。
 (その際、商品質問欄にご一報残して頂けますとスムーズに対応させて頂きます。)
 質問欄における即決価格などの回答は控えておりますのでご了承ください。

●Yahoo!かんたん決済の決済完了確認後の梱包発送となります。決済翌日の到着指定などはお受けしかねます。
 商品配達日時指定が御座いましたらお時間に余裕を持ってご指定下さい。

●お荷物のお問い合わせ番号が必要な場合には、商品発送前までにお申し出ください。

以上の事をご納得されました上でご入札下さい。ご不明な点、ご質問等ございましたらお気軽にお申し付け下さい。
万が一、上記記載事項に反して御落札されキャンセルを申し出られましても、一切お受け致しません。

⑥【評価に関して】
●出品者よりの評価を希望されないお客様が多数いらっしゃいますので、当方へ評価を頂いたお客様のみ評価を入力させて頂きます。
 評価をご希望されない場合は当方への評価もなさらぬようお願い申し上げます。

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No.206.003.003

人間国宝 三代徳田八十吉 最上位作 耀彩壷 古稀以降の最晩年作 共箱
人間国宝 三代徳田八十吉 最上位作 耀彩 ぐい呑 最晩年作 共箱 保証(酒
【 三代 徳田八十吉 】本人作 碧明釉 (耀彩) 壷 7号 ( 壺 花入れ 花瓶 ) 人間国宝 共箱 保証 (検 文化勲章 正彦 )
人間国宝 三代徳田八十吉 最上位作 碧明燿彩小紋壷 小紋手の最高傑作
人間国宝 三代徳田八十吉 最上位作 耀彩 ぐい呑 最晩年作 共箱 保証(酒
人間国宝 三代徳田八十吉 最上位作 耀彩 ぐい呑 最晩年作 共箱 保証(酒
人間国宝 三代徳田八十吉 最上位作 耀彩壷 古稀以降の最晩年作 共箱

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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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【扇屋】 九谷焼 四代 徳田八十吉「柳雨」共箱 高さ 約23.5㎝ 幅 約14㎝ 花器 花瓶

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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『シンワ デジタルアングルメーター2防塵防水マグネット付 [76826]』には、以下のように記載されています。


九谷焼 東方四十吉 「深厚紫釉ぼたん文花器 共箱」 花器・花瓶

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、FURLA フルラ 1927 S COMPACT WALLET 2つ折り財布 レザー ロゴ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

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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

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∟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Nintendo Switch - ペルソナ5 スクランブル ザ ファントム ストライカーズ オタカラBOX 限定版 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。

URL : ザ・ノース・フェイス ヘリテージレーベル タンクトップ♪

■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 : 明治初期 九谷焼瓢型花入 高さ24㎝ E94 R2-0512①

■金融

専用です♡④石垣島宝貝とブルーサファイアブレスレッ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(Jil sander☆Drawstring Pouch☆ショルダーポーチ☆送料込)、「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。

★泥大島★素敵な着物★身長156cm前後の方に♪ 210727


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:Ferragamo - フェラガモ 靴 6C 23cm ピンクエナメル九谷焼  「草花文銀彩花瓶」

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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