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超人気新品 Pro Evolution 春秋用★Sugoi★スゴイ 長袖ジャージ 赤 size:M Mサイズ
超人気新品 Pro Evolution 春秋用★Sugoi★スゴイ 長袖ジャージ 赤 size:M Mサイズ
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5,525円 8,500円
Amazon | [スゴイ] サイクルジャージ 67600M メンズ 0JC(チリブラック
カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • 自転車、サイクリング
  • ウエア
  • ジャージ
  • 男性用
  • Mサイズ
状態
  • 未使用



□商品詳細
メジャー寸法をご参考にしてください

★身丈 前側約64cm 後側約69cm


★身幅約42cm


★腕の長さ約65cm


★背面写真(3バックポケット)


★平置き写真/インナー写真/たたんだ写真


★生地接写/タグ写真



■ブランド名:SUGOI(スゴイ)

■商品名:Sugoi Evolution Pro Long Sleeve Jersey

■モデルナンバー:U676000M

■サイズ:M (チェスト:97-102cm ウエスト:81-86cm ヒップ:96.5-102cm)
※メーカーサイズチャート引用 サイズ選びの目安としてください素材やモデルによってフィット感が異なります
※お手持ちのウエアと採寸写真を比較して購入検討の参考にしてください

■色:チリ/ブラック

■特徴:スタイリッシュなグラフィックを施した、『エボリューション』シリーズの長袖ジャージ、細身のプロフィットです。

·春秋に適した長袖ジャージです、インナーに保温素材を使った防寒ジャージです
·3バックポケット
·グラフィカルなデザイン

■注意事項:サイズ違いによる返品はお断りしております、採寸写真はあくまで目安としてください、平置きの置き方で寸法の誤差が若干あります。
インナーウエア、コンプレッション系のウエアも採寸写真を載せてますが伸縮しますのであくまで着用前の参考寸法だと考えてください

■SUGOiのこれまで

SUGOiが生まれたのはカナダで1987年~
Incredible!=スゴい!と言われるウェア造りを、25年以上に渡り取り組んできました。
ポップなグラフィックで一世を風靡した90年代、00年代はMTBやロードバイクのウェアへ高い機能性を。
2010年前半には欧州プロチームへの機材供給も行うようになり、ツール·ド·フランスを始めとする数々のレースにも勝利しました。
全ては自転車と暮らすライフスタイルのために。

□支払詳細
☆yahoo簡単決済(商品到着後は受取連絡をお願いします)

※注意:銀行振り込みによる決済がオークション規約により不可となっております、決済方法は「yahoo簡単決済」のみとなります
□発送詳細
■ヤフネコパック!宅急便 広島発
詳しくは以下URLからご確認ください


【サイズについて】
·
「60サイズ」例) 夏物 ジャージ/ショーツorビブショーツ 冬物のキャップやアームウォーマー等 を1点であれば60サイズ箱に入ります。
·
「80サイズ」例) 冬物 ジャケット/ビブタイツ/シューズカバー 春物 長袖ジャージ等 を1点もしくは3~4点であれば80サイズ箱に入ります。

※夏物ジャージでも化粧箱付属や袋が折り畳めないタイプのウエアは80サイズになる場合があります、詳しくは質問欄にてお問い合せください
※複数点同梱の場合は組み合わせによって箱のサイズが変わってきます、60サイズになるか80サイズになるか事前に知りたい場合は質問欄よりお問い合せください、ウエアの3~4点の同梱でも通常80サイズで収まります。

注意:宅急便コンパクト/ネコポスは非対応ですのでご注意ください

■レターパックプラス
※配達日/配送時間の指定は出来ません
520円(税込)

※落札者様送料負担
※レターパックプラスは追跡·対面受取ですが事故補償がありません、補償が必要な方は「ヤフネコパック!宅急便」をお勧めしております。
※受取サインのある発送限定とさせていただいております、「クリックポスト/メール便/定形外/レターパックライト」 では発送できませんのでご注意ください
□注意事項
入札前に必ずお読みください
·基本的に肌の触れる衣類となりますので到着後の
交換/返品は不可となります、ご了承ください

·落札件数の多い日もあり返信連絡が膨大なため取引メッセージを使った形式的な挨拶の返信を省略させていただいております、取引メッセージ欄は同梱の依頼や商品不具合などのイレギュラーな連絡のみお使いください

·当方本業の傍ら出品しております、迅速な対応を心がけておりますが対応が週末になることがございますのでご了承ください

·当方商品の落札者様でこちらの注意事項に書かれていることについて、よくお読みにならずにクレームを入れられる落札者様、まだ取引のないIDの方でも当方の調査によってクレームの多い方は
ブラックリスト登録により入札拒否をさせていただく場合があります

·当方ショップではありませんので出品しているもの以外は手元にありませんのでご了承ください、質問欄から出品商品以外の商品についての在庫確認をいただくことがありますが基本的に在庫が無いのと落札商品以外の販売はオーション規約に反する行為ですので返信はいたしません、取り寄せ/出品商品以外の販売は原則いたしません

<入札前について>

·自己紹介文に注意事項を記入しておりますので入札前に必ずご確認ください、所用などで対応出来ない日などの記入もあります

·オークション外の取引·連絡はお断りします

<商品について>

·海外輸入品のため化粧箱などの梱包材にダメージがある場合があります

·ウエアの上下セット等、セット販売物のバラ売りは対応しておりません

·商品の機能以外の細かな事が気になる方は入札をご遠慮ください

·光の加減で写真写りと実際の色が、若干異なる場合がございます

·新品と記載してある商品については必ず開封して検品しております、新品で密封状態の物をご希望のお客様は入札をご遠慮ください

·同じ商品を複数回出品しておりますので必ずしも写真の商品とならない場合もありますのでご理解ください。

※写真に写っているシリアル番号も必ず一致するとは限りません

※計量写真についても個体誤差により重量が違う場合があります

·複数個仕入れている場合に原産国が異なる商品が混じることがあります、掲載写真とは異なる原産国である場合もありますが商品機能上は問題ないかと思われますのでご容赦願います、どうしても原産国に拘られる方は入札をご遠慮いただくか入札前に質問欄から原産国の確認をしてください、商品到着後のクレームは応じかねます

·掲載写真について寸法やデザインに影響ない写真についてはサイズ違いの写真を流用している場合があります

·新品記載のウエアにて商品袋もしくは化粧箱が無い場合があります、お付けできるものについては同封しますが商品入手時に付いてなかった商品もありますのでご了承ください

·出品商品全てが並行輸入品です、日本の代理店での補償は適応されませんのでご了承ください、あと修理·部品調達は落札者様対応でメーカー本国とのやりとりになりますのでご注意ください

·新品出品の商品でも汚れ·ホツレ·キズがある場合があり、なるべく商品掲載写真や注意書きにてお知らせしておりますが見落としもあります、気になる場合は入札をご遠慮ください


◯サイズについて(ウエア/ヘルメット等)

·サイズやフィット感について質問いただくことがあります、着心地·フィット感·サイズ感については個人の感覚や体格的特徴もありまして身長·体重だけで第三者が判断しずらい部分がありますので返答をお断りしております

日本のMサイズくらいですか?パール·イズミと比べて大きいですか?などの質問は個人の判断が多々入りますのでご容赦願います。

·採寸写真についてですが落札者様で計測した寸法と写真の寸法が違うというクレームをいただくとこがあります、置き方によっては5cm程度違う場合や引っ張って計測することにより誤差は必ずでてきます、写真に写っているシワも誤差の原因になりますのでそのあたりも想定してご購入の判断材料としてください、
○cm誤差があるから交換してくれ返金してくれというのは一切受け付けませんのでご容赦願います。
[参考]
身丈前側:後ろ襟の一番高い所~フロント一番下
身丈後側:後ろ襟の一番高い所~背中側一番下
身幅:脇下の一番広い寸法
腕の長さ:袖~腕の縫い目もしくは肩の付け根
ウエスト幅:腰部分の一番広い寸法
※詳細は画像でご確認ください

◯ウエアの対応温度/サーモレンジ

·特に冬物の対応温度の質問をいただくことが多いのですが、基本的には個人的な感覚での返答になってしまいますので返答は控えさせていただいております、商品名に「極寒用」などの寒さに強そうな表記がある場合は当方がかなり防寒性能が高そうだと感じた商品のみ付与してますのでそれを答えとしてください

『具体例』「0℃でも大丈夫ですか?」「使うに最適な温度帯を教えてください」「早朝通勤の寒さでも大丈夫ですか?」などの質問は個人の感覚が多々影響するので返答を控えさせていただいております、ご了承ください

◯配送について

·手渡しは不可となります、必ず運送会社経由での配送とさせていただいております。

·配送については基本的に「レターパックプラス」「ヤフネコパック宅急便」2つのどちらかになります、商品の到着確認(受取りサイン)が出来る発送方法限定とさせていただいております

·処分品の一部で送料無料設定の商品を出品しております、送料無料の記載がない限りは送料が発生しますのでご注意ください、あと送料無料の商品は同梱不可としております、送料無料商品含めて複数点落札される場合は送料が必要になる場合がありますので事前に質問欄からご確認ください

·クリックポストやメール便や定形外郵便での発送をご希望いただくことがありますが商品発送方法に記入がない限りお断りさせていただいております

·複数点落札時には商品を同梱させていただいております、サイズ等によりレターパックプラスに同梱が難しい場合がございますので事前に質問欄よりご確認ください

·送料無料の出品商品との同梱につきましては発送方法に容量の余裕が無い場合が多く同梱が難しい場合がほとんどだと思われます、事前に入札予定の商品をご連絡いただいて同梱の可否をご確認ください、落札後の無理な同梱の交渉や送料無料要請にはお応えできません

·同梱時の送料は組合せによっては発送料金が上がったり、発送方法が変わったりしますので金額や発送方法が気なる方は必ず落札前にご確認ください、落札後の変更要請等は一切受け付けておりません

·自宅が留守がちや職場近くで受け取りたい方は以下を参考にしてください、配送業者の拠点にて受取可能です。

レターパックプラス→郵便局留置き(郵便局にて受取)
※店舗名を指定してください、
ご希望局にて受取可能かどうか?受取可能時間等は落札者様にてご確認お願いします

参考URL https://map.japanpost.jp/pc/searchAddrList2.php

ヤフネコパック宅急便→ヤマト運輸営業所留置き(ヤマト運輸営業所にて受取)
※ヤマト運輸営業所を指定してください、
ご希望のヤマト運輸営業所にて受取可能か?受取可能時間等は落札者様にてご確認お願いします

参考URL https://www.e-map.ne.jp/p/yamato01/

◯質問欄について

·値引交渉についてはお断りしております、質問欄にて交渉される方がいらっしゃいますが返信はいたしませんのでご了承ください

·商品の質問についてはすぐお答えできる内容とお時間をいただく場合があります、あと質問内容によっては返信をしない場合もあります
※サイズについて、サイズ感について、商品の細かな部分のこだわりのある質問、出品商品以外の在庫確認、値引き交渉については返信いたしませんのでご了承ください

·商品の状態について質問いただく場合に「パッド厚が◯mmか教えてください」「ズリ上がり防止シリコンの縦幅は◯mmか教えてください」などのあまりに細かい計測質問はトラブル防止のため解答は控えさせていただきます、このあたりの細かい寸法が気なる場合は入札をご遠慮ください
※通販という性質上ある程度許容範囲をもって購入していただける方との取引を希望しております、細かな数値にコダワリのある方は店頭販売での購入をお勧めします

·商品の状態(パッドの硬さ/防風素材の性能/生地質/素材の面積割合)に対する質問の返答と違う商品が届いたとくクレームをいただく場合がありました、こういった個人の感覚が入るアバウトな質問に対しては返答が難しいので今後返答は控えさせていただきます
※通販という性質上ある程度許容範囲
をもって購入していただける方との取引を希望しております、細かな数値にコダワリのある方は店頭販売での購入をお勧めします

<入札後·落札後について>

·入札後のキャンセル·落札後のキャンセルは、固くお断り致します、入札後にキャンセル希望の連絡をいただきましても入札取消しは行いません、落札後に落札者都合のキャンセルにて自動的に悪い評価が付きます。

·落札終了後、2日間ご連絡が無い場合は「キャンセル」とみなし取り消しをさせて頂きますその際、落札者さまへの評価は「非常に悪い」となりますのでご了承ください

·落札者様の悪い評価が多い場合、良い評価が10以下の場合にこちらの判断で取引継続の意思を確認する場合があります、イタズラ防止の為ですのでご了承ください

·ノークレーム·ノーリターンでお願いします

·落札後の質問や状態確認は不可です、約束を守られない方はルール違反ということで落札者都合のキャンセルとさせていただきます。

·評価不要のお客様については当方に評価を入れないようお願いします、評価が入った場合必ず評価でお返ししております

·評価の返信は週1回程度まとめて返信しております、忘れておりませんので催促しないようお願いします




+ + + この商品説明はで作成しました  + + +
No.202.015.015




この商品はで出品されています。

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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『送料無料3★Nalini★ナリーニ Munich 1972 ジャージ size:M』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、LAD MUSICIAN - 【LAD MUSICIAN】ラッドミュージシャン 16SS 厚底スニーカー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

■強いAIUS ARMY 米軍 80's ISRATEX社製 CWU 45/P メンズ

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

■教師なし学習集英社 - ワンピース 漫画

∟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ANDROID - SIMフリー 未使用 Google pixel3 a XL ブラック 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 : 2020年新品トレック セガフレード ジャージ+ビブショーツMavicロングTrek FSA zipp 自転車 ロードバイク TREK SEGAFREDOhttps://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 : 【整備品】 ● G4 MDD純正電源 SAMSUNG製 ●シマノ 19Vanquish ヴァンキッシュ 4000XG

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 : ◆ビバリーヒルズ・ライン スニーカー◆レザー 超軽量ラバー

■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 : 春秋用★GORE BIKE WEAR★ゴア Fusion サーモLSジャージ size:M ブラック/ネオンイエロー

■金融

PlayStation Portable - PSP-1000 バリューパック プレイステーションポータブル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(*EGO*スティール チャンキーソール アンクルブーツ*送料込み)、「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:Cactus Plant Flea Market Lysergic Camo Jacket Green CPFMFE594 シーガー Sigr GOTLANDSLEDEN MAN レディース 長袖 サイクルジャケット 青 M

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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