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商品説明ご覧いただきまして誠にありがとうございます。

※※※お手数をおかけしますが■商品説明、画像■注意事項■発送詳細■自己紹介を必ず最後までお読みいただいたきまして、ご理解ご納得いただいた上での入札をお願いいたします。よくお考えになられてからの入札をお願いいたします。入札されました時点でご理解ご納得いただけたものと判断させていただきます。 ※※※

当方の扱う品物は古い物·中古品、錆びた物が多くなりますので、少しでも細かい点など気になる方、中古品、古い物にご理解のない方、状態を過度に気にされる神経質な方には不向きです。入札はお控えください。古い物に理解のある、心にゆとりのある方向けのお品です。
年月を経過している為、中古品の古い物はもちろん、仮に未使用品であったとしてもキズ、汚れがある場合がございますので中古品として出品しております。

※ご不明な点、ご要望等(対応できないかもしれませんが)がございましたら必ず入札される前に遠慮なくお問い合わせ下さい。落札後に色々と要望される方がいらっしゃいますが困ります。
質問に気がつかない事がございますので回答がない場合はお手数ですがもう一度お願いいたします。
※(出品者への質問)からの値下げ交渉はご遠慮ください(複数買うので値下げ希望という方がいらっしゃいますが対応しておりません。)対応しておりません。※    

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■商品説明■

00s 映画 ランド オブ ザ デッド 2005年公開当時のTシャツです。入手難です。 

■サイズ:M(実寸をご覧ください)。 

■実寸:(平置きで計測。測り方、測る位置の違いにより計測値に容易に差が出ます。およその数値とお考えください。計測値に関するクレームはお受けできません。ご心配な方は入札をお控えください。)

肩幅:約49.0cm程

身幅(脇下~脇下付近): 約51.0cm程

着丈(後ろ側襟付け根~裾): 約64.0cm程


■状態 :USED品です。使用感があります。畳んだ状態で保管されていたのでシワがあります。色落ち、色褪せ、ヤケ、シミ、色落ち、多少の汚れ、キズ、スレ、毛羽立ち、毛玉、型崩れ等があります。※色褪せ、ヤケ、黄ばみ等は特に画像に出にくいです。その他見落としはご容赦ください。本来の色、状態が画像にうまく出ないことがあります。現物の色は画像1~2に比較的近いです。画像では画像では確認できない傷·汚れや経年に伴う変色、画像と現物の色味に差があることを予めご理解ご了承いただいた上での入札をお願いいたします。不安な方は申し訳ございませんが入札はお控えください。

ご不明な点、ご要望等(対応できないかもしれませんが)がありましたら入札前にお問い合わせください。

★発送方法について★レターパックライトは厚さ制限がありますのでTシャツは1枚までしか入りません。Tシャツを複数落札いただいた場合はレターパックライトには同梱できません。


注意事項商品のカテゴリー、商品名、年代等は、当方の主観ですので、間違えもあるかもしれません。商品説明に関しましても、あくまでも当方の私的な見解も含まれており、判断基準は個々の見方や専門家によって異なる場合があると思います。

当方の出品物の多くは製造から相当年経過したUSED品の為、程度の差はございますが経年による小傷、傷、汚れ、さび、へこみ、色褪せ、色はげ、日焼け、印刷の薄れ消え、書き込み、塗料の付着、シールの貼跡、ラバー製の物は僅かなペタつき等があるものとお考えください。画像や商品説明だけでは全てをお伝えする事はできません。見落としもあるかと思います。※特にヤケ、染み、薄汚れは当方の撮影技術の無さもあり画像に出にくいです。それらを古い物の風合い、味として許容いただける方、年代物·中古品等に理解ある方のみの入札をお願いします。


·年代表記はおよその年代になります。

·画像と実物の色が違って見える(色味色合い、鮮やかさ、濃い薄い、明るい暗い等)ことがどうしてもございます。状態も画像と実物で受ける印象(思っていたより状態が悪い、良い等)に差が出ることもあるかと思いますが、現物を手に取って見ることが出来ないネットオークションの特性とご理解下さい。

·状態の感じ方には個人差がございます。商品説明は当方の主観であることをご了承ください。ご不明な点は入札前にご質問ください。

·出品前にある程度のクリーニング(雰囲気を損なったり、かえってダメージを与えないように軽く)はしておりますが、落とせる汚れが残っている場合がございます。残りは落札者様の方でお願いいたします。

·記載されている発送方法、お支払方法のみの対応とさせていただきます。

·ご不明な点、ご要望等(対応できないかもしれませんが)がございましたら必ず入札される前に遠慮なくお問い合わせ下さい。落札後に質問や色々と要望される方がいらっしゃいますが困ります。

●お取引中に電話をかけてこられる方がいらっしゃいますが電話でのやりとりには一切対応しておりません。全て取引ナビで事足ります。電話ではなく取引メッセージにてお願いいたします。

※お品に何か問題がございましたら評価からではなく、まずは取引メッセージにてご連絡くださいますようお願いいたします。※


発送詳細·発送方法はレターパック、ヤマト宅急便の送料着払いからお選びください。

※※※複数落札いただいた場合、送料が上がったり発送方法を変更させていただくことがございます。オークション終了後改めてご案内させていただきます。※※※


■各発送方法について■( 梱包材は再利用品です 。)※定形外郵便やレターパックなど未着(届かない)、破損等の事故に対しての補償がない発送方法は落札者様の自己責任にてご選択ください。事故の際、出品者は一切の責任を負えません(返金、代替品の発送等一切できません。※諦めていただく他ございません)。

●レターパックライト370円 :補償無し。配送状況の追跡ができます。郵便受けに配達されます。※アパート、マンション等にお住まいの方は配達後の郵便受けからの盗難にお気をつけください。万一届かなかったり(紛失、誤配達等)、破損がありましても日本郵便からは一切補償されません 。出品者も一切の責任を負えません。どうすることもできませんことを予めご了承ください(返金、代替品の発送等はできません)。諦めていただく他ございません。※※届かなかったり、配達後の郵便受けからの盗難や誤配達が心配な方は配達員から直接受け渡しのレターパックプラス(補償無し)かヤマト宅急便の送料着払いでの発送をお勧めいたします。

●レターパックプラス520円 :補償無し。配送状況の追跡ができます。配達員から対面手渡し配達でされますので未着事故が起こる可能性は低いと思いますので、郵便受けに配達される定形外郵便やレターパックライトより安心です(万一届かなかった場合の補償はありませんので心配な方はヤマト宅急便の送料着払いでの発送をお勧めいたします )。
*ご注意 *レターパ ックは到着日時の指定はできません。レターパックは薄いボール紙の封筒ですので壊れ物の発送には不向きです。元々壊れ物に対応した郵便物ではございませんので 破損いたしましても日本郵便からは一切補償されません。出品者も一切の責任を負えません。どうすることもできません。心配な方は補償ありのヤマト宅急便の送料着払いでの発送をお勧めいたします。

●ヤマト宅急便の送料着払い (配送状況の追跡ができ、補償ありで安心です 。落札代金のお支払い確認後に発送いたします。送料は配達員へお支払いください。送料は発送時に確定いたしますので発送後にお知らせ致します 。元払いはサイズの判断が微妙な場合に送料の過不足が発生する恐れがある為、送料着払いでの発送とさせていただいております。お手数をお掛けいたしまして申し訳ございませんがご理解くださいますようお願いいたします。できるだけ小さいサイズになるよう心がけております。

■送料の目安↓↓ヤマト宅急便運賃一覧表↓↓栃木県より発送■
http://www.kuronekoyamato.co.jp/estimate/kanto.html




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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『プラモデル タミヤ Honda CRF1000L アフリカツイン 1/6 ビッグスケール オートバイシリーズ No.42』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、日本未入荷AUS発【LORETA】Backfire Dress セクシータイトドレス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

■教師なし学習使いやすい★Louis Vuitton★ジッピーコインパースバーティカル

∟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PS PAUL SMITH◆スウェット 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。

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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 : wind and sea osaka 限定 Tee 黒 M Tシャツ 大阪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。

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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

新作 レア 人気 20SS ★Kypipouch Small★ショルダーバッグ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(紗栄子愛用 プラダ ウールxビスコース タートルネック セーター)、「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。

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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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