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注目ブランド 【水盤】 平安隆美堂作 銅製楕円水盤 重量:2.4kg ● 37.5×22×1.5cm 盆栽鉢 水石 花器 2204029 その他
注目ブランド 【水盤】 平安隆美堂作 銅製楕円水盤 重量:2.4kg ● 37.5×22×1.5cm 盆栽鉢 水石 花器 2204029 その他
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14,580円 24,300円
カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 工芸品
  • 金属工芸
  • 銅製
  • その他
状態
  • 傷や汚れあり




【水盤】 平安隆美堂作 銅製楕円水盤 重量:2.4kg ● 37.5×22×1.5cm 盆栽鉢 水石 花器 2204029

商品説明
●商品説明及び注意事項は必ず閲覧した上でご入札下さるようお願い致します。

●美術品·骨董品に属するものですので入札は【20歳以上の方】に限らせていただきます。

●状態や詳細につきましてはあくまで当方の率直な感想と意見を綴っておりますので、最終的な判断に付きましては画像を参考にお客様の自己判断でお願い致します。

●長年保管されていたものです、経年劣化による汚れや表面·外箱のスリ傷、内部の経過年数による劣化など進行してる場合がございますので神経質な方や状態にこだわる方はご入札をご遠慮下さい。

●商品の状態につきましては、商品の性質や詳細が不明な場合がございます。
完全に明記·掲載する事が出来ません、予めご了承下さい。

●ジャンク品に関しては「保証·返品·返金」不可となります。
記載しきれない詳細や劣化による破損がある場合がございます、修理しての再利用を目的とした状態·動作につきましては保障しかねますので、予めご了承頂きますようお願い致します。

□□□□□□□□□□□□□□商品の詳細□□□□□□□□□□□□□□

■全長:約mm 
■直径:約mm
■縦幅:約375mm
■横幅:約220mm
■厚み:約15mm
■重量:約2.4kg

■備考: 画像より確認頂き、十分考慮した上でオークション参加、及び落札の程お願いいたします。

※重量寸法について。
市販の計測器·計量器を使用しています。
記載している内容については参考程度に、ご理解·ご了承願います。

□□□□□□□□□□□□□送料について□□□□□□□□□□□□□□

■送料につきましては「1200円」とさせて頂きます。
(ゆうパック※追尾あり·保証あり)
·ゆうパックにつきましては北海道·沖縄·離島の方は上記の送料に「+300円」となります。※海外の発送については対応致しかねます。
※額縁·額装·ガラスケースについては、あくまで本製品の付属品としたものとし、配送時の破損·返品、保証対象外となります。

■同梱希望につきましてはご相談頂ければ対応できる範囲で致します。
※ご希望に添えない場合も御座います、予めご了承下さい。
■取引を円滑に進めるために、複数落札の方は、「まとめて取引」を落札後にご依頼くださいますようお願いいたします。

注意事項
●返品·キャンセルについて
お客様都合の商品の返品·キャンセル·交換は承っておりません。
但し商品の欠陥や不良など(ジャンク品は除く)当社原因による場合には返品·交換をお受け致します。
その他の原因の場合、お電話にてご相談承ります。
※額縁·額装については、あくまで本製品の付属品としたものとし、破損·返品の保証対象外となります。
·商品到着後1週間以内にご連絡ください。
なお、商品到着後に状態が変わったもの(使用した、傷や汚れが付いた、刀身を研磨した等)につきましては、返品·交換はお受付出来かねます。
※商品到着後1週間以上経過した商品はいかなる場合も返品をお受けできません。

●写真と実物の色合い·イメージが異なる。
·PCのご利用のモニターによって色合いなどが異なる場合が御座います、予めご理解頂けますよう願います。
·また、上記を理由とした「交換·返品·返金」等の保証は致しかねます、十分考慮した上で入札、及び落札をお願いします。

●オークション終了後、画像削除はいたしませんので御考慮願います。

● 真贋保証について
·真贋保証商品につきましては、タイトルに『真作保証』と記載しております、必ずご確認下さい。
·真作保証品が公定鑑定機関で本物でないという判断がなされた場合は、返品対応をさせて頂きます。
鑑定の際の鑑定料、交通費、諸経費等はお客様にてご負担下さい。

●オークション商品の質問について。
·質問の受付はオークション終了当日の17時までとなります。
(質問内容によってはお答えを控えさせて頂く場合が御座います)

●同梱希望について。
·オークション中商品より質問、又は落札後の取引ナビにてご用命お受け致します。
·尚、破損しやすい物やサイズ·重量等、同梱不可として対応致し兼ねる場合も御座いますこと予めご了承願います。

●配送の方法について。
·集荷契約を結んでいる「郵便局」対応とさせて頂いております。
·郵便局窓口対応の発送方法については致しておりません。
※定形外郵便など。

●配達希望日時の変更、同梱の要望等。
·同梱についてはオークション時間内に質問よりご相談下さい。
·落札後の変更等のご相談については「お支払い完了」までに取引ナビにて必ずお申し付け下さいますようお願い致します。※お支払い後のご相談についてはお受け出来ません。

●取り置きについて。
·原則「3日間」とします。

●海外の発送について。
·いかなる場合についても致しません。

●取引キャンセルについて。
·落札確定日から2日以上経過しても連絡の有無·誠意が見受けられない場合は取引が困難とみなし「取引キャンセル」として対応致します。
※取引キャンセルとなった場合、Yahooシステムの都合上、自動的に落札者様に評価「-1」となりますのでご注意下さい。

●新規での入札について。
·ご新規様、あるいは著しくマイナス評価が目立つ方の入札については入札前に質問欄より最後までお取引ができる旨、事前連絡をお願い致しております。
·事前にご連絡がなかった場合、当方の判断によっては入札を取り消す場合が御座います。

●オークション商品について。
·主に骨董品に類する古物、二次流通品となります。
「詳しい入手経路」「どこで購入した物」など来歴等、ご質問の内容によってはお答えできない場合が御座います。

●落札価格は税込み価格とさせて頂いておりますので落札後の価格変動は御座いません。

●年末年始の期間については配送·取引ナビ·質問など対応致し兼ねます。
(12月30日~1月3日期間内とします。)

●その他、ご質問·ご相談 御座いましたら「出品者へ質問」から問い合わせ下さい。


* * * 商品紹介は、200種類以上のおしゃれなテンプレートがあるで作成しました。(無料) * * *

注目ブランド 【水盤】 平安隆美堂作 銅製楕円水盤 重量:2.4kg ● 37.5×22×1.5cm 盆栽鉢 水石 花器 2204029 その他

注目ブランド 【水盤】 平安隆美堂作 銅製楕円水盤 重量:2.4kg ● 37.5×22×1.5cm 盆栽鉢 水石 花器 2204029 その他

注目ブランド 【水盤】 平安隆美堂作 銅製楕円水盤 重量:2.4kg ● 37.5×22×1.5cm 盆栽鉢 水石 花器 2204029 その他

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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『OD 新品 日本製 最高級 オーストリッチ ウエストベルト ロング ピン 全長123cm 幅35mm シルバー色 ブラック メンズ 男性用 レザー』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、Windows7 Pro 64BIT DELL Optiplex 9020/7020/3020 SFF Core i5-4570 3.20GHz 16GB 新品SSD 240GB DVD Office付 中古パソコン デスクトップ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

■教師なし学習オメガ 231.10.39.60.02.001 シーマスター

∟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春休み即決SALE!! 紙製だからこそ、貴重です^^USA非売品 1950年代 大型122cm ジョンソンズカルヌカーワックス ストアディスプレイ 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 : 【2130】明治時代 金工美術品 蓬莱山水 象嵌入 銅花瓶 時代箱(初品・買取品)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 : 【国内即発&送料無料】TORY BURCH ELLA PLAID TOTEMAC版 アドビAdobe Illustrator cs3 中古、SF008 Adobe Creative Suite AI

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。

URL : 宗 sou 清冨造 鋳銅香炉

■金融

MSI Geforce GTX 1080 AERO 8G【中古動作品】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(SanDisk - 価格交渉可能☆iXpand ワイヤレスチャージャー 512GB 新品 未使用)、「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:JOURNAL STANDARD - JOURNAL STANDARD relume ビッグカラーステッチワンピース【2764】堤物 明治時代 古銅 渡金 木魚 根付(初品・買取品)

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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