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ファッションの 」 ザ・コンプリート・リヴァーサイド・レコーディングス 「 ビル・エヴァンス ジャズCD 12枚組 初回限定盤 』 廃盤/絶版です 『 ジャズ一般
ファッションの 」 ザ・コンプリート・リヴァーサイド・レコーディングス 「 ビル・エヴァンス ジャズCD 12枚組 初回限定盤 』 廃盤/絶版です 『 ジャズ一般
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8,850円 14,750円
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カテゴリ
  • 音楽
  • CD
  • ジャズ
  • ジャズ一般
状態
  • やや傷や汚れあり
ビル·エヴァンス「 ザ·コンプリート·リヴァーサイド·レコーディングス 」 12枚組『 廃盤/絶版/重版未定です 』 (初回完全限定盤)


【 説明 】
ジャズ·ピアニスト、ビル·エヴァンスの生誕70周年(1999年当時)を記念した全147曲12枚組アルバム。
リバーサイド·レーベルの音源を収録。
日本盤のみのデジタルK2使用20ビット·リマスタリング、K2レーザーカッティングによるハイクオリティ·サウンド。
ブックレット 2冊付属英文(赤)52ページ、和文(黒)48ページ


レーベル : ビクターエンタテインメント
製造国 : 国内 Riverside
発売国: 日本
録音:1956年~1963年
規格品番 : VICJ-40089~100
発売日: 1995年09月15日
フォーマット : CD
構成数 : 12
ジャンル : ジャズ
その他: 限定盤


※BOXがありません。
※ブックレットはホッチキスの錆が出て、上部部分に若干の汚れがあります。
※ケースに微かに擦りがあります。
※盤はキレイです。


【 メディアレビュー 】
1956年から63年に至るビル·エヴァンスのリバーサイド時代の録音を完全に収録した12枚組のボックスセット。
エヴァンスにとってリバーサイド時代は、彼の音楽人生の中で間違いなくもっとも重要な時代だった。
初リーダー作『ニュー·ジャズ·コンセプションズ』を録音したのは56年。
そしてスコット·ラファロ&ポール·モチアンを擁する史上名高いトリオを結成、そのトリオによる第1作『ポートレイト·イン·ジャズ』を録音したのは59年。
61年6月には人気作『ワルツ·フォー·デビイ』でおなじみのヴィレッジ·ヴァンガードの実況盤を録音、その時点でトリオは絶頂期を迎えたが、翌月にはスコット·ラファロが自動車事故によって突然の他界、エヴァンスは失意のどん底に突き落とされ、その後、新ベーシストにチャック·イスラエルを起用して再起をはかった。
そうした時代の録音だけに、まさにこれはジャズ·ファンにとって宝物のような演奏集だ。
なお63年1月のソロ·ピアノ·セッション(DISC10~11)は本作によって初めて紹介された貴重な演奏だ。


WITH
キャノンボール·アダレイ
ラリー·ブンカー
ロン·カーター
ポールチェンバース
ジム·ホール
パーシー·ヒース
フレディ·ハバード
チャック·イスラエルズ
フィリー·ジョー·ジョーンズ
サム·ジョーンズ
コニー·ケイ
テディ·コティック
スコット·ラファロ
ポール·モチアン
ズート·シムズ


【 収録曲リスト 】
●ディスク:1
1. アイ·ラヴ·ユー
2. ファイヴ
3. コンセプション
4. イージー·リヴィング
5. ディスプレイスメント
6. スピーク·ロウ
7. アワ·デライト
8. ノー·カヴァー·ノー·ミニマム(テイク1)
9. ノー·カヴァー·ノー·ミニマム(テイク2)
10. アイヴ·ガット·イット·バッド
11. ワルツ·フォー·デビイ
12. マイ·ロマンス
13. マイノリティー
14. ヤング·アンド·フーリッシュ
15. ナイト·アンド·デイ
16. オレオ

●ディスク:2
1. テンダリー
2. ホワット·イズ·ゼア·トゥ·セイ?
3. ピース·ピース
4. ラッキー·トゥ·ビー·ミー
5. サム·アザー·タイム
6. エピローグ
7. あなたと夜と音楽と(You And The Night And The Music)
8. ハウ·アム·アイ·トゥ·ノウ?
9. ウディン·ユー(テイク1)
10. ウディン·ユー(テイク2)
11. マイ·ハート·ストゥッド·スティル
12. グリーン·ドルフィン·ストリート
13. ペリズ·スコープ
14. ウィッチクラフト

●ディスク:3
1. スプリング·イズ·ヒア
2. 恋とは何でしょう(What Is This Thing Called Love?)
3. 降っても晴れても(Come Rain Or Come Shine)
4. ブルー·イン·グリーン(テイク2)
5. ブルー·イン·グリーン(テイク3)
6. 枯葉(Autumn Leaves)
7. 枯葉(Autumn Leaves)
8. いつか王子様が(Some Day My Prince Well Come)
9. ホエン·アイ·フォール·イン·ラヴ
10. エルザ
11. スウィート·アンド·ラヴリー
12. ビューティフル·ラヴ(テイク1)
13. ビューティフル·ラヴ(テイク2)

●ディスク:4
1. アイ·ウィッシュ·アイ·ニュー
2. ザ·ボーイ·ネクスト·ドア
3. 魅せられし心(Haunted Heart)
4. ナーディス
5. 愛は海よりも(How Deep Is The Ocean?)
6. イスラエル
7. フー·ケアーズ?(テイク4)
8. フー·ケアーズ?(テイク5)
9. グッドバイ
10. ナンシー
11. トイ
12. エルザ
13. ワルツ·フォー·デビイ
14. ヴェニス

●ディスク:5
1. ノウ·ホワット·アイ·ミーン?(テイク12)
2. ノウ·ホワット·アイ·ミーン?(テイクRe-7)
3. 不思議な国のアリス(テイク1)(Alice In Wonderland)
4. マイ·フーリッシュ·ハート
5. オール·オブ·ユー(テイク1)
6. マイ·ロマンス(テイク1)
7. サム·アザー·タイム
8. ソーラー
9. グロリアズ·ステップ(テイク2)
10. マイ·マンズ·ゴーン·ナウ

●ディスク:6
1. オール·オブ·ユー(テイク2)
2. デトゥアー·アヘッド(テイク1)
3. ワルツ·フォー·デビイ(テイク1)
4. 不思議な国のアリス(テイク2) (Alice In Wonderland)
5. ポーギー(アイ·ラヴ·ユー,ポーギー)
6. マイ·ロマンス(テイク2)
7. マイルストーンズ
8. デトゥアー·アヘッド(テイク2)
9. グロリアズ·ステップ(テイク3)

●ディスク:7
1. ワルツ·フォー·デビイ(テイク2)
2. オール·オブ·ユー(テイク3)
3. ジェイド·ヴィジョンズ(テイク1)
4. ジェイド·ヴィジョンズ(テイク2)
5. ...ア·フュー·ファイナル·バーズ
6. ダニー·ボーイ
7. ライク·サムワン·イン·ラヴ
8. イン·ユア·オウン·スウィート·ウエイ
9. イージー·トゥ·ラヴ
10. ハウ·マイ·ハート·シングズ
11. サマータイム
12. イフ·ユー·クッド·シー·ミー·ナウ
13. ウォーキング·アップ

●ディスク:8
1. ヴェリー·アーリー
2. ショウ·タイプ·チューン
3. リ·パーソン·アイ·ニュー
4. 34 スキドゥー
5. ポルカドッツ·アンド·ムーンビームス
6. アイ·シュッド·ケア
7. アイ·フォール·イン·ラヴ·トゥー·イージリー
8. エヴリシング·アイ·ラヴ
9. イン·ラヴ·イン·ヴェイン
10. 星へのきざはし(Stairway To The Stars)
11. イン·ユア·オウン·スウィート·ウエイ(テイク1)
12. イン·ユア·オウン·スウィート·ウエイ(テイク2)
13. 春の如く(It Might As Well Be Spring)

●ディスク:9
1. 苦しみを夢に隠して(Wrap Your Troubles In Dreams)
2. 星に願いを(When You Wish Upon A Star)
3. ユー·ゴー·トゥ·マイ·ヘッド
4. あなたと夜と音楽と(You And The Night And The Music)
5. インタープレイ
6. アイル·ネヴァー·スマイル·アゲイン(テイクRe-6)
7. アイル·ネヴァー·スマイル·アゲイン(テイクRe-7)
8. ルース·ブルース(テイク3)
9. ルース·ブルース(テイク2&4)
10. ファッジシックル·ビルト·フォー·フォア
11. タイム·リメンバード

●ディスク:10
1. ファンカレロ
2. マイ·ベルズ
3. ゼア·ケイム·ユー
4. ファン·ライド
5. ホワット·カインド·オブ·フール·アム·アイ?(テイク1)
6. メドレー:マイ·フェイヴァリット·シングス~イージー·トゥ·ラヴ~ビーズと腕輪(Baubles, Bangles And Beads)
7. ホエン·アイ·フォール·イン·ラヴ
8. メドレー:「スパルタカス」愛のテーマ(“Spartacus” Love Theme)~ナーディス
9. エヴリシング·ハプンズ·トゥ·ミー
10. パリの四月(April In Paris)

●ディスク:11
1. オール·ザ·シングス·ユー·アー
2. サンタが町にやって来る(Santa Claus Is Coming To Town)
3. アイ·ラヴ·ユー,ポーギー
4. ホワット·カインド·オブ·フール·アム·アイ?(テイク2)
5. ラヴ·イズ·ヒア·トゥ·ステイ
6. オーニソロジー
7. メドレー:ニューヨークの秋(Autumn In New York)~ハウ·アバウト·ユー?
8. オール·ザ·シングス·ユー·アー
9. ラヴァー·マン
10. ラヴ·イズ·ヒア·トゥ·ステイ
11. ステラ·バイ·スターライト

●ディスク:12
1. ラウンド·ミッドナイト
2. フー·ケアーズ?
3. ザ·ボーイ·ネクスト·ドア
4. イズント·イット·ロマンティック
5. 恋とは何でしょう(What Is This Thing Called Love?)
6. ハウ·アバウト·ユー?
7. ブルース·イン·F / ファイヴ
8. エヴリシング·ハプンズ·トゥ·ミー
9. イン·ア·センチメンタル·ムード
10. マイ·ハート·ストゥッド·スティル
11. タイム·リメンバード
12. ワンダー·ホワイ
13. スウェディッシュ·ペイストリ

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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。

TOMMY - 90s OLDTOMMYオールドトミーフラッグロゴフリースグレーmMpablow

【TBM 廃盤 アポロン 初期CD 1986年盤!】中本マリ リトル・ガール・ブルー MARI NAKAMOTO LITTLE GIRL BLUE 日本人ジャズ 優秀録音

引用:国内発送☆関税送料込 HAC ロゴ 刺繍 アートプリント スタジャンTADASHI SHOJI - TADASHI SHOJI ワンピース 「6」11号程度

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『Apple 第7世代 iPod touch MVHW2J/A スペースグレイ/32GB』には、以下のように記載されています。


隔週刊CD付 ジャズ耳養成マガジン JAZZ 100年 25冊セット ジャズ 100年

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、NIKE - NIKE AIR FORCE 1 '07 パラノイズ シューズ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AISAMSUNG - 新品◇Simフリー Galaxy Note9 SCV40 Blue◇

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EmiriaWiz - マキさん専用♡16日までお取り置き♡EmiriaWiz 完売 セットアップ

∟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snidel - snidel♡ホワイトカラーワンピース 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 : 大原裕サイツ船戸博史SIGHTSファースト・サイトFIRST SIGHT芳垣安洋ACT-1CD[検]Live!Laugh!モダンチョキチョキズONJQふちがみとふなとDCPRGhttps://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 : 送料込即決 大沢誉志幸CD「Favorites」大澤誉志幸2004年インディーズ盤中古S45C丸棒 60x1944 (Φmm x長さmm)在庫は150Φmmまであり。

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 : 中国古美術 明嘉靖 青花 穿花麒麟紋壷 ■高さ34CM 横33CM

■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 : 【CDクール.ジャズ.コレクション全40刊ほとんど未使用です。】

■金融

Supreme - supreme waist bag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(大人気コラボ!【ADIDAS X HUMAN MADE】Socks - Green)、「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。

【鑑別書付き】K18(総10.8g) ブローチ ダイヤ0.07ct 真珠 パール


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:【Manhattan Portage 】 限定版 CBGB メッセンジャーバッグJr.【西独盤】山本剛/ライブ・イン・モントルー(Made in West Germany)稲葉國光/小原哲次郎/ Live In Montreux /Three Blind Mice /TBM)

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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