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激安特価 ツアーライン S TEN 2-ball オデッセイ 2021年 US仕様 S スラント LAB STRKE 2ボール シャフト ストロークラボ 2BALL ODYSSEY 34インチ オデッセイ
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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
  • パター
  • オデッセイ
メーカー·ブランド
  • キャロウェイゴルフ
シリーズ
  • ODYSSEY(キャロウェイゴルフ)
状態
  • 未使用
 
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●商品名● 
ODYSSEY 2-ballTen
●商品説明● 
2021年
すべてのテクノロジーを1本に集約した、オデッセイのドリームモデルが誕生。

オデッセイが誇るアライメントとヘッド形状の豪華共演
TENのヘッド上面に、2-BALLアライメントを配し、ターゲットに対しての構えやすさと、真っすぐなストロークのしやすさは抜群です。
実際、ヘッドの慣性モーメントはオリジナルのWHITEHOT2-BALLパターを30%以上も上回っています。

マイクロヒンジ★インサートを搭載
より高めの打球音、しっかりした打球感。インパクトしてすぐにボールに順回転を与える効果で、無駄なバックスピンを減らし、
ラインに乗りやすく、カップイン率が高まります。回転を与える効果は、そのまま受け継いでいます。

安定性を高めた改良版「STRKELAB シャフト」を採用
ツアーで人気のカーボンとスチールの複合シャフト「STROKE LABシャフト」。
オリジナルよりもスチール部を短く、カーボン部を長くし、ストロークテンポ、インパクト、スイングアークが従来よりも安定。
さらに一貫性のあるパッティングを可能としています。

ロフト:3度
ライ:70度
マイクロヒンジインサート
ヘッド素材:ステンレススチール/ ABS
グリップ:TEN Pistol グリップ (約76g)
説明欄内記載のスペック等については各メーカーホームページやその他のページを参考にしております。マイナーチェンジ等で実物と多少の誤差が生じる場合がございます。輸送中につく使用に影響のない小さな当たり傷はご容赦下さい。
●商品詳細●
新品·未使用·US仕様(保証書は付属しません。万一の初期不良の場合は責任を持って対応致します)
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·オークション終了時間間際、お取引対応時間(下記参照)外にご質問頂いた場合、回答出来ない場合がございます。ご注意下さい。
また、回答が説明欄記載内容と重複する場合の質問への回答は割愛させて頂きます。
質問欄での値下げ交渉はお断りさせて頂いております。値下げ交渉のお問い合わせの質問への回答は割愛させて頂きます。スタート価格での出品商品の価格交渉·早期終了についても同様です。

·消費税、落札手数料は頂戴しておりません。
·落札者都合での返品交換、返品返金はお受けしておりません。
·初期不良の場合は、未使用に限り交換(交換商品がない場合は返金)の対応は行います。

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·商品の取り置きは落札決定後、かんたん決済支払い期限内です。かんたん決済支払い期限を超えた段階で取り置きは無効とし、落札者都合でのキャンセルとさせて頂きます。
複数個の出品をしておりオークション継続中の商品でも落札決定後からかんたん決済支払い期限内とさせて頂きます。(落札商品はマイ·オークション内「入札中」に表示されます)
★発送について
·送料は北海道·沖縄を除き950円北海道·沖縄·離島2200円です。

·北海道·沖縄を除きヤマト宅急便での発送です。北海道·沖縄はゆうパックでの発送です。(本州離島の場合はヤマト運輸での発送です)
 
送料着払いの対応も行っておりますがその際は上記の提示送料とは異なり各社料金実費になります(ドライバーの場合、160サイズ程度になります)。
· [代引発送(代金引換)]など当方で提示していない方法での発送は対応しておりません

·他のボール、小物等との同梱も可能です。同梱の場合は送料950円~です。
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·送料無料の商品と同梱の場合でも、送料無料にはなりません。ご了承下さい。
·落札商品によっては破損防止の為、キャディバッグとの同梱はご遠慮頂く場合がございます。
 それぞれの送料を頂戴しますのでご了承下さい。
※リサイクル段ボールや緩衝材(プチプチ·新聞紙等)による簡易梱包にご協力頂いております。プレゼント包装等特別な梱包、包装には対応しておりません。

·営業所、郵便局止め発送·着日指定配達·時間指定配達承っております。
営業所止め発送をご希望の方は必ず「営業所名(正確な名称またはセンターコード)/郵便局名(正式名称)」をご指定下さい。
※各ホームページにて検索できます。
時間指定は下記の表の時間内よりお選び下さい。

ヤマト宅急便
午前中(正午まで)  14-16時  16-18時  18-20時  19-21時 

ゆうパック
午前中  12-14時頃  14-16時頃 16-18時頃  18-20時頃  19-21時頃 

※配達地域により配達時間指定が出来ない場合がございます。
※天候や道路事情、年末年始·繁忙期の混雑に等によりご希望通りの配達が困難になる場合がございますので予めご了承下さい。
※発送は大阪から行いますので発送から配達までの所要時間は各ホームページにてご確認下さい。


·(土日祝日除く)平日正午 までに決済完了が出来た場合のみ即日発送を行います。当方休業日(下記参照)などで発送までにお時間を頂戴する場合がございます。
★お支払いについて
·お支払いには かんたん決済 をご利用下さい。
※代引き発送·直接のお手渡しは行っておりません。
※かんたん決済以外での入金方法の対応は出来ません。
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·決済確認·発送は平日午前9時30分から正午までです
·お取引対応時間(質問回答·取引連絡等)は平日午前10時から午後5時までです
·時間外にも出品作業を行いますがお取引は上記時間内のみです。

·土曜、日曜、祝日は休み(カレンダーに準ずる)を頂いております。その期間の落札商品については翌営業日より順次お取引を行ってまいります。
また、季節ごとの長期休暇、臨時休暇を頂く場合がございます。その際は前以てご案内を致します。
ご覧頂き有難うございました。
ご不明な点がございましたら、質問欄よりご質問下さい。(回答が説明欄記載内容と重複する場合はご返答は割愛させて頂きます)
記載内容をご理解、ご納得頂いた上でお取引をお願いします。

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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『マキタ 18V 充電式(コードレス)クリーナ CL180FDZW 3.0Ah Li-ion電池(BL1830B)1個 急速充電器(DC18RF)』には、以下のように記載されています。


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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、5278824: 浴衣 仕立て上がり 有松絞り Sサイズ 花菱柄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LOUIS VUITTON◆モット_モノグラムヴェルニ_ノワゼット/エナメル/BRW 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。

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■金融

平らな指輪 5石 エメラルド 10kピンクゴールド 幅リング 微細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(ドンフェン ダイナモ リビルト)、「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:IENA - IENA Rouje FLEURS GLORIAGK三好◆新品即決615 オデッセイ★ELEVEN CS TOUR LINED★イレブン センターシャフト ツアー リミテッド★STROKELAB★33インチ★人気★

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↓

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