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超ポイントアップ祭 4枚セット ミドル ヤング ヤングヤング 銀貨 5ポンド 戴冠60周年 エリザベス 【全て最高鑑定!】2013年 イギリス PF70UC NGC モダンコイン ヨーロッパ
超ポイントアップ祭 4枚セット ミドル ヤング ヤングヤング 銀貨 5ポンド 戴冠60周年 エリザベス 【全て最高鑑定!】2013年 イギリス PF70UC NGC モダンコイン ヨーロッパ
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65,700円 219,000円
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カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 貨幣
  • 硬貨
  • 世界
  • ヨーロッパ
状態
  • 未使用に近い



【全て最高鑑定! 木製BOX付】

こちらは、
イギリスの最長在位を誇るエリザベス
女王の歴史が、1つの木箱に詰まった
最高鑑定の銀貨4枚セットです。


【ご好評ありがとうございます】

これまで多くの方に
コインをお届けしてきました。
おかげさまで、
100人中99人以上の方に
満足いただいております。


【落札者様の声】




美しさに惹かれたコインの中から
【①状態②人気③希少性】を基準に、
投資価値のあるコインだけを厳選して、
コレクションしています。

また、劣化を防ぐため、鑑賞時以外は
暗所でドライボックスに入れて保管し、
丁寧に扱うことを徹底しています。

出品は、
コインの2大鑑定機関 NGC·PCGS
鑑定済みコインのみです。


【このコインの投資価値】

それでは、
2013年 エリザベス女王 戴冠60周年
5ポンド銀貨 4枚セットの、
投資価値を見ていきましょう。

投資価値=(①状態×②人気×③希少性)
で決まるため、ここからが、
いちばん重要な情報となります。



①【状態】

4枚全て
PF70 ULTRA CAMEO


コイン鑑定機関 NGCにより
(最高鑑定 完全未使用 鏡面仕上げ)
の評価を受けています。



②【人気】

モダンコインの中でも
エリザベス女王コインは
王道の人気シリーズです。

特にヤングヤング(第1肖像)
ヤングエリザベス(第2肖像)が
デザインされているものは、
別格の人気を誇っています。

実際、
2012年発行のヤングヤング金貨は
190万円まで上昇しています。

ヤングヤング、ヤングエリザベスでも
銀貨はまだまだ割安なため、狙い目です。



③【希少性】

鑑定数(NGC PF70UC)=182枚のみ
(ミドルエリザベスは183枚)

発行数のわずか3.8%しか存在しません。
この限られた数が、
コインに希少価値を生み出します。



初期発行限定200枚 プレミアム版

【One of First 200 Struck】
のラベルは、通常版4600枚と比べて
23倍の希少性があります。

希少性によってプレミアが付くため、
通常版より値上がりしやすいです。



以上が、投資価値=
(①状態×②人気×③希少性)
の基準で、
このコインをおすすめする理由です。



将来あなたに利益が出るよう、
こちらでは、お安くご提供します。



コイン投資は、
3年〜数十年の長期投資です。

そのため希少コインは、
誰かが1度保有すると
市場から消えてしまいます。

今のうちに、お手元でご堪能下さい。




【コイン情報】


(出品コインNGC鑑定サイトより)


国籍:イギリス
年号:2013年
額面:5ポンド
重量:28.28g
品位:0.925 銀
直径:38.61mm
鑑定:NGC PF70 ULTRA CAMEO
(最高鑑定完全未使用 鏡面仕上げ)
発行数:4800枚
鑑定数:182枚(出品時)
ミドルエリザベスのみ183枚 (出品時)
付属品:木製BOX



このコインは、エリザベス女王の
戴冠60周年を記念して発行された、
最高鑑定の銀貨4枚セットです。


時は1953年6月2日
季節はずれの寒さと
雨に見舞われた夏の日。

16ヶ月に及ぶ入念な計画を経て
エリザベス女王の戴冠式が行われました。

25歳の若さでイギリスの君主となった
エリザベス女王が27歳になった頃です。

英連邦の花の紋章が刺繍された
ドレスやローブ、宝飾品に身を
包んで、女王は式典に臨みました。





参列したのは、
英国貴族や129ヶ国の国家元首
をはじめ、8,000人を超える人々。

テレビ初放送となったこの戴冠式を
2,700万人もの英国民が見守りました。


式典後は金の馬車に乗り
5時間かけてロンドンの街を約8kmに
わたりパレードすると、女王は
200万人の人々から祝福を受けます。

戴冠式は、まさに全世界が注目
豪華きらびやかな式典となったのです。



式典で用いられたのが、この王冠
1661年、
チャールズ2世のために作られた
300年以上の歴史がある王冠です。





宝石が全体に施されており
その重さはなんと、2.3kg

女王はのちに、
王冠についてこう語りました。

「スピーチをする際、
原稿用紙を見ることはできません。
下を向くと首の骨が折れそうになるし、
王冠が落ちてしまう可能性だってあるのです…」

300年の歴史の重みがある王冠は
文字通り、
首への負担も大きかったようです。


細い体で王冠を支えた27歳の女王は、
95歳となった今もなお、
史上最長在位の君主として
イギリスの繁栄を支え続けています。



コイン裏面には、戴冠式に使用された
あの王冠が描かれています。






表面には、
エリザベス女王の4肖像が
時代別に描かれています。

それぞれ、
ヤングヤング(第1肖像)
ヤングエリザベス(第2肖像)
ミドルエリザベス(第3肖像)
オールドエリザベス(第4肖像)
と呼ばれ、親しまれています。





イギリス王室の最長在位を誇る
エリザベス女王の歴史が、
1つの木箱に詰まった逸品です。

移り変わる女王の表情を
ぜひ、あなたの目で味わってください。




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【3つの安心保証をお付けします】

①【安心の本物保証】

出品はアメリカの第三者鑑定機関、
NGC·PCGS鑑定済みコインのみ。



これらは、コインの2大鑑定機関
として知られ、ここで受ける評価が、
世界基準となっています。

偽物の心配はございませんので、
安心してご購入いただけます。

万が一偽物だった場合は、
全額返金いたします。



②【安心の損害保証】

全額補償付きで発送します。
(ゆうパック·30万円以上は一般書留)

万が一コインが破損していた場合は、
全額返金いたします。
お届け後、7日以内にご連絡ください。



③【安心の満足保証】

届いたものの、
やっぱり気に入らなかった…
といった自己都合でも
返品·返金を受け付けております。

この場合は、落札価格から10%
(ヤフオク手数料、送料、梱包費等)
を差し引いた額を返金いたします。
お届け後、7日以内にご連絡ください。



さらに
【落札後もサポートします】


·落札コインの最新相場が知りたい。
·利益が出る保有期間が知りたい。
·売却の仕方がわからない。など

お困りの際はいつでもご相談ください。
落札後の不安も解消します。



【どうぞお気軽にご質問ください】

顔の見えない取引だからこそ、
納得·安心してお求めいただきたい
と思っております。

気持ちの良いお取引ができるよう、
誠心誠意対応いたします。



【ただし、入札には条件があります】

落札後、5日以内に決済できる方のみ
入札願います。

決済もご連絡もない場合は
取引意思がないと判断し、
キャンセルさせていただきます。



【支払い詳細】

送料無料·消費税込

お支払い金額=落札金額


Yahoo!かんたん決済
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·コンビニ支払い (30万円未満)


【コイン投資は究極の資産防衛術】

世界的なインフレが進み、
お金の価値は年々減っています。

もはや、ただ預金をして
現金を眠らせているだけでは、
資産を守れないどころか、むしろ
資産が減っていく時代になりました。


現金預金だけではリスクが高い…


このリスクを回避する方法は、
現金の一部をコインのような
実物資産に置き換えることです。

価値のある実物資産を
保有するだけで、あなたの大切な
資産を守ることができるのです。

そして、
投資価値(①状態×②人気×③希少性)
のあるコインを長期保有すれば
安定的な上昇が見込めます。
(投資なので絶対ではありません)


これが、
世界中の富裕層が実践している
究極の資産防衛術=コイン投資
です。



またコイン投資は、
「芸術と歴史を楽しみながら
資産防衛ができる」
という他にはない魅力があります。

日々急激に変動するハイリスクな投資
とは違い、保有するだけで済むので、
毎日チャートとにらめっこして
イライラするようなストレスとも
無縁です。


私と同じく、アンティーク·モダン
コインの魅力に惹かれたあなたに、
この1枚を大切にしていただければ
幸いです。


長文を最後まで読んでいただき、
本当にありがとうございます。




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No.202.005.010

全て最高鑑定 2013年 エリザベス 戴冠60周年 5ポンド 銀貨 ヤング
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イギリス2013年エリザベス女王戴冠60年5ポンド金貨4枚セットPF70UCAM
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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:Alice+Olivia - 専用アリスアンドオリビアニット新品キュボロベーシス とブナ木の積木

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『AKB48 / あの頃がいっぱい~AKB48ミュージックビデオ集~ COMPLETE BOX(Blu-ray Disc) / 帯なし』には、以下のように記載されています。


フランス 100フラン金貨 ナポレオン3世 無冠 1857(A)年 G5

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、IWC - ☆良品 IWC ポートフィノ デイト IW353313 メンズ 【中古】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Nintendo Switch - Nintendo Switch(有機ELモデル)

∟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Bottega Veneta - BOTTEGA VENETAボッテガヴェネタレッジェーロ二つ折り財布ウォレット 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。

ONE PIECE ワノ国編 キャロット 浴衣 コスプレ衣装

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。

GIUSEPPE ZANOTTI ジュゼッペ ザノッティ スニーカ

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 : 【現品限り】 1824A フランス ルイ18世 40フラン 金貨 NGC AU58 ゴールド 鑑定枚数3枚 上位グレード1枚のみ アンティークコイン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。

URL : 彫刻入り象牙 中国工芸品複製品民芸美術中華風飾りもの装飾品置物インテリア装飾品飾り小物オブジェ東洋彫刻雑貨調度品家具オーナメントCD デアゴスティーニ クール・ジャズ・コレクション 全80枚セット ※冊子欠品

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 : n100エヌワンハンドレッド カシミヤクルーネックシャギーニット[LKNA61370]

■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 : 1999年 イギリス ダイアナ妃 追悼記念 5ポンド 銀貨プルーフ 【PCGS準最高鑑定 PR69 DEEP CAMEO】

■金融

corefighter - 購入23100円 COREFIGHTER コアファイター レーシングジャケ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(ETTINGER メンズ 長財布 BH2051EJR-NUT)、「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:人気ブランドAdairs☆オシャレで可愛いキッズ用寝袋sleeping bag▲希少▲ 440-BC404 銀貨 アテネ テトラドラクマ フクロウ MS

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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<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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