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正規品販売! ≪国美協≫、佐藤めみ、『果てしなき夕暮れ油彩画、F20号:72,7×60,6cm、油絵一点物、新品高級油彩額付、直筆サイン・真作保証付 自然、風景画
正規品販売! ≪国美協≫、佐藤めみ、『果てしなき夕暮れ油彩画、F20号:72,7×60,6cm、油絵一点物、新品高級油彩額付、直筆サイン・真作保証付 自然、風景画
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45,000円 150,000円
カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • 美術品
  • 絵画
  • 油彩
  • 自然、風景画
状態
  • 未使用
真作保証、証明書付。『佐藤めみ·Satou Memi』。国際美術家友好協会·正会員。女流実力人気作家。


作品名:『果てしなき夕暮れ』

作者本人の直筆サイン入り。人気のある作者の価値のある作品です。

絵画サイズ:F20号:72,7cm×60,6cm
キャンパスの裏面にも、直筆サイン·題名の記載有り。貴賓のある繊細、色彩綺麗な油彩画です。絵画のコンデション良好です。

高級油彩絵具に各種のペンティングオイルを加え各色の色彩を鮮やかさ·艶·光沢をバランスよく描き上げた素敵な作品です。
鮮明な配色、繊細なタッチで描かれております。お部屋に飾ると心が安らぐ、素敵な価値のある油彩画作品です。

めみ先生は繊細な洋画·油彩画を学び多くの作品を制作をする。現在、絵画教室·油彩画教室、開催中。
国際美術家友好協会所属の友之先生に師事。油彩画の特殊精密な技術を学び、欧州古典絵画から、描画技法や構図(キャンパスの中心にメインモチーフをまとめる、背景色も緻密に描きこみ方など)影響を受けており、下地塗りから仕上げまで丹念に描き込んである、独自性の強い作品を創作する。その一方、内外の現代作家品文献、作品にも常に目を通し、日々、自己技術を磨き、努力しております。
めみ先生は毎日、絵画を描き続けており、絵画研究·作品制作に取り込んでおり、今後活躍が期待される美人作家、素敵で綺麗な先生です。ご愛顧宜しくお願い致します。
国際美術家友好協会の先生方との団体展出品。
海外研修多数(アメリカ、スリランカ、カナダ、オーストラリア)。

≪【新品高級油彩額付です。額のサイズはF20号:84cm×71cmアクリルガラス付き、色はゴールド。画像の新品高級油彩額です。絵画のみの販売は致しておりません。】≫
価値のある作品ですので、よろしくお願い致します。

送料はサービスです(同梱包発送可能です)。クロネコヤマト宅急便の発送です。
商品の発送はお振込み確認後、当日~3日以内に発送致します。

快適なお取引を心がけております。落札後、48時間以内にご連絡いただけるお客様のみのご入札をお願い致します。

この作品は、描きたて新品油彩画です。≪国際美術家友好協会の先生方から直接描いていただいた、本物の油彩画作品(油彩画ですので全て一点物·希少な新品作品)を特別売り切り価格にてお譲りしております。ご安心してご購入ください。
正真証明の本物の綺麗な新品油彩画のみ(政府登録·国際美術家友好協会の先生方の油絵画)を豊富に出品致しております。お時間がございましたら、ぜひご覧ください。お好きな作品をお選びください。よろしくお願い致します。≫
IAFA国際美術家友好協会のホームページにも、先生方の過去の作品、展示会作品、お知らせ等が載っております。よろしかったらご覧ください。

出品中の全ての油彩画作品に、真作証明書が付きます。国際美術家友好協会(IAFA)の作家本人が描いた油彩画であることを、新品額縁の裏蓋に添付しておりますので、ご贈答·ご自宅用に、ご安心してご入札、お買い求めください。

(買い取り、保証システム)
 当協会の真作証明書付きの作品につき、万が一、油彩の剥離·ひび割れ等の損傷が起きた場合は、購入後10年間の間、無料で修繕致します。
 買い取りの場合は、販売価格参考·時価相場金額にて買い取り致します(真作証明書作品のみ)。
 他の作家の絵画作品も、相場に応じて買い取り致しております。
 オリジナル油彩画·油絵の作品についてのご相談·ご質問は、お気軽に質問欄よりご相談下さい。

(お知らせ)
 国際美術家友好協会では、絵画教室(誰もが簡単に始められる色鉛筆画~油彩画教室)、絵画勉強会を主催しております。
 これから、絵画を始めたい方、絵画のお好きな方を幅広く募集しております。詳しくは、ホームページをご覧ください。

国際美術家友好協会の油彩画作品は、安心·安全な油彩絵具のみを使用しております(キャンパス下地には、国産ペンティングオイル·炭酸カルシウム·沈降性バリウムを使用)。
油絵具はルフラン·ウインザーニュートン·ホルベイン·マツダ·クサカベのみを使用しております。ご安心してお買い求めください。
どうぞ、よろしくお願い致します。

正規品販売! ≪国美協≫、佐藤めみ、『果てしなき夕暮れ油彩画、F20号:72,7×60,6cm、油絵一点物、新品高級油彩額付、直筆サイン・真作保証付 自然、風景画

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正規品販売! ≪国美協≫、佐藤めみ、『果てしなき夕暮れ油彩画、F20号:72,7×60,6cm、油絵一点物、新品高級油彩額付、直筆サイン・真作保証付 自然、風景画

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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『A【棚95】木工研磨機 手摺階段 柱サンダー 北産工業』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、SALE★★おすすめ★★ Made in Germany Used Ritterwerk 電動スライサー 100V 中古です。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

■教師なし学習中国美術 紫檀 透彫刻 平卓 花台 幅56,5cm 香炉台 盆栽台 飾台 二重天板 細密細工 古美術品[a723]

∟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【中古】Nikon ニコン F5 + AF NIKKOR 28-200mm f/3.5-5.6 D 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 : 油彩画 洋画 (油絵額縁付きで納品対応可) F20号 「上高地」 小川 久雄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。

URL : KERASTASE - 【15個】KERASTASE ケラスターゼ DP フルイド オレオリラックス

■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 : 人気画家油絵作品!   赤羽忠親  6号  「白馬の里」           正光画廊

■金融

【送料無料 美品】 コーチ COACH 2WAY 3WAY ハンドバッグ 斜めがけショルダーバッグ クラッチ パーティ ミニ レザー ブラック レディース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(STAR JEWELRY - スタージュエリー ミステリアスハート レディース ネックレス)、「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。

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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:NIKE - オフホワイト×ヴェイパーマックス新道繁 [松] 油彩 真作 高島屋シール付

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。


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