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【当店一番人気】 実機 税込 オーイズミ Sパチスロひぐらしのなく頃に祭2PX◆コイン不要機付◆オプション多数有り パチスロ実機
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25,364円 84,546円
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カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • パチンコ、パチスロ
  • パチスロ実機
状態
  • 目立った傷や汚れなし

商品説明


当店の商品は家庭用にしておりますので到着後、直ぐに遊んで頂けます。

当店のモットーは、お部屋の中で使用される商品ですので

品質及びお客様に綺麗な商品を提供する事を徹底して営業しております!
 

【 商品セット内容】

◆スロット台本体
◆コイン不要機(オートベット切り替え機能付)
◆ドアキー
◆設定キー
◆トランス(AC24Vの機種の場合)
◆無段階ボリューム(全箇所)
※ウーファーの付いている機種に関しましては別途¥800にてボリュームをお付けいたします。

◆簡易取扱説明書
 

※当店のスロット台は、届いたその日から家庭用コンセントで遊べる様になっております。

※パネル·枠の種類が複数ある場合は在庫状況により当方で決定致します。
  ご希望がある場合は落札前に質問にてお問い合わせください。


【 追加オプション商品】

※追加オプション商品ご購入のお客様につきましては、追加オプション商品が欠品している場合がございますので、ご確認をお願い致します。


◆25Φコイン 500枚 ¥2,500


◆ゲーム数カウンタ ¥1,500 (ゲーム数カウントのみ)


◆小型データカウンタ ¥4,000

(総ゲーム数·ゲーム間数·BB/RB数·総IN/OUT·総差枚数·総出玉率·ボーナス合算率·BB/RB確率)


◆高性能データカウンター ナミダスWV ¥7,800

《表示内容》 
·総ゲーム数  ノーマルゲームの総ゲーム数です。ボーナス中は、含みません。 
·ボーナス間ゲーム数  最後のボーナスからのゲーム数です。 
·BIG回数  総BIG回数 
·REG回数  総REG回数 
·総IN  総投入枚数 
·総OUT  総払出枚数 
·差枚数  総差枚数(+32000枚~ー32000枚)+-表示 
·出玉率  機械割り数(最大999.9%) 
·ボーナス合成確率  総ボーナス確率(最大1/999.9)小数点以下2位切捨て
·BIG確率  BIG確率(最大1/999.9)小数点以下2位切捨て 
·REG確率  REG確率(最大1/999.9)小数点以下2位切捨て 
·ボーナス獲得枚数  ボーナス中·リアルタイムに表示(的中時の払出含む)
·ボーナス間隔履歴  過去のボーナス種類とゲーム数を表示 
·小役払出枚数別確率  一般中·ボーナス中の小役出現確率を表示(0~15枚を%表示)最大100.0%
·本体サイズ  縦35mm 横115mm 高さ22mm
·構成  高性能リスクプロセッサ·最新白文字液晶


◆高機能カラー液晶データカウンター¥10,800【 】
《本体サイズ》
·縦40mm x 横80mm x 厚さ20mmの超小型サイズ
《表示内容》
·BIG回数
·REG回数  
·ART回数 
·ボーナス間ゲーム数 
·機械割り 
·差枚数 
·はまりグラフ
·ボーナス間ゲーム数履歴
·BIG確率
·REG確率
·ART確率
·累計ゲーム数
·コイン投入総数
·コイン払出総数

·BIG、REG、ARTもカウント可能!
(ARTカウントについては本体集中端子よりART信号が出力されている機種のみ)
·スランプグラフ機能搭載。
·液晶画面はカラーTFT液晶バックライト付です。
·操作は十字キーとなります。


◆タッチパネル式IPS液晶データカウンター¥15,800【 】
《表示内容》
·全ゲーム数 最大99,999回
·ボーナス間ゲーム数 最大99,999回
·差枚数カウント範囲 -999,999枚~999,999枚
·BIG、REG、ARTカウント 最大各999回
·過去6日間の履歴表示
·過去16回分のボーナスグラフ表示(ホーム画面は8回分)
·最大10,000ゲームのスランプグラフ表示
·過去32ゲーム分の小役成立履歴表示
·最大6種類の小役成立回数·確率表示
※データカウンターの色のご指定があるお客様はご連絡下さい。

                


◆アンドロイド版スロット用データカウンター ¥12,800【 】

《表示内容》

1.BIG、REG、ART
2.BIG、REG、ART各ボーナスの確率(累計÷ボーナス)
3.ボーナス間ゲーム数
4.累計ゲーム数
5.差枚数
6.機械割(小数点2位まで)
7.過去16回分のボーナスグラフ(ゲーム数表示付き)
8.スランプグラフ(10,000ゲームまで)
9.過去6日間の履歴(上記項目1,2,4,5,6を表示)
10.ホーム画面にて、ボーナスグラフとスランプグラフの拡大表示


 

発送詳細


当店のパチンコ台はメンテナンスやクリーニングを入念に行っております。
お客様に綺麗な商品を提供する事をモットーに営業しております。
その為、落札連絡確認後、発送までに3日~7日頂いております。
何卒、ご了承願います。

※ご注文が立て込んでおります時·ゴールデンウィーク·お盆·年末年始は発送が大幅に遅れる事があります。

※着日等を気にされます方は質問欄より必ず、発送予定日等を確認の上、入札をお願い致します。

※確認も無く入札された後に納期の事を要望されましても当方の状況での発送となりますので予めご了承下さいませ。
 

【送 料】 

【2,500円の地域】

◆北東北地域(青森·秋田·岩手)

◆南東北地域(宮城·山形·福島)

◆関東地域(東京·茨城·栃木·群馬·埼玉·千葉·神奈川·山梨)

(横須賀市·三浦市·三浦郡·逗子市は近物レックス(株)横浜支店止めとなります)

◆信越地域(長野·新潟)

◆北陸地域(富山·石川·福井)

◆中部地域(静岡·愛知·岐阜·三重)

(長久手市は近物レックス(株)小牧支店止めとなります)

(浜松市·浜名郡·湖西市は近物レックス(株)浜松支店止めとなります)

◆関西地域(京都·滋賀·奈良·和歌山·大阪·兵庫)

◆中国地域(岡山·広島·山口·鳥取·島根)

【3,500円の地域】

◆四国地域(香山·徳島·高知·愛媛)

◆九州地域(福岡·佐賀·長崎·熊本·大分·宮崎·鹿児島)

◆北海道地域(北海道)

【4,500円の地域】

◆沖縄地域(沖縄)

※支店止めの地域にお住まいの方は支店まで商品を受け取りに行って頂く流れとなります。

※支店止めの地域でも法人·自営業·個人事業主様の方へは配達が可能です。

※離島の場合は、別途2,000円追加となります。

※送料はお届け地域により異なります。
 

【配送について】

配送につきましては運送会社の関係にて月曜~土曜となり日曜と祝日の配達は出来ません。

日曜と祝日以外での日にち指定は可能です。

配達時間に関しましては約10時頃~約17時頃迄となってしまいます。

配達時間の指定は出来ません。

※エレベーターが無い2階以上に、お住まいの方の場合は必ず荷物の運搬を手伝って頂くようお願い申し上げます。

※またエレベーターが御座いましても、運送会社のトラックの停車場所からあまりにも遠い場合も、お手伝いをして頂く場合も御座います。

※運送会社のトラックが入っていけれない場所の場合は、入っていける所まで取りに来て頂けますよう宜しくお願い致します。(もしくは営業所で引き取り)

※ご協力を頂けない場合は配達をして頂けない場合も御座いますので予めご了承下さいませ。

大変申し訳御座いませんが上記の内容となりますので上記内容の範囲で受け取りをして

頂けますよう、お願い申し上げます。
 

支払い詳細


◆銀行振込(PayPay銀行)
◆ゆうちょ振替
◆Yahoo!かんたん決済
◆代金引換(運送会社の関係上、代引きの出来ない地域が御座います)
※商品代金が4万円以上の商品は代引き不可となりますのでご了承ください。
 

お取引の流れ


当ストアにてご落札頂いたお客様へ、落札後のお取引の流れに関してご案内致します。
お取引をスムーズに進める為に、必ずご確認いただきますようお願い致します。
◆落札後の流れ◆
·当社からはメールの送信は行っておりません。
落札した商品ページ上の 『オーダーフォーム』をクリックしていただき、
Yahooオーダーフォームにご記入の上、希望お取引詳細を送信して下さい。
※追加オプションをご希望の場合、フォーム内の『ご要望欄』へ、ご希望の追加オプションの記入をお願い致します。
※離島にお住いのお客様の場合、フォーム内の『ご要望欄』へ、離島と記載ください。
【落札後2日以内に必ずご入力願います。】
·オーダーフォーム入力後、ヤフーより自動で確認メールが届きます。
確認メールが届きましたら、内容をご確認頂き送金手続きを3日以内にお願い致します。
【土·日·祝日をはさむ場合はその間の猶予期間はお待ち致します。遅れる場合は必ずお電話にてご連絡下さい。】
追加オプションがあるお客様と離島にお住いのお客様に関しましては、合計金額が変わりますので当社からのご案内メールが届くまで決済されないようお願い致します。
·ご入金を確認後、メンテナンス·クリーニング後3日~7日以内の発送となります。
発送後に発送が完了した旨のメールをお送り致します。
商品代引きの場合は、ご入力頂いたオーダーフォームの確認が出来次第速やかに発送の手配を致します。

注意事項


◆パチンコ台は実際にパチンコホールで使用していたものです。
あくまで中古です。当店でメンテナンスやクリーニングは入念に行いますが 、細かいキズ等ありますので、状態を気になさる方はご入札をお控え下さい。また、証紙類は剥がしており ますのでご了承願います。
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◆オークション手数料は、必要ございません。
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◆お振込みの手数料と送料は落札者様の側でご負担をお願いします。
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◆商品到着時、運送事故と思われるような箱への破損·キズ等がないかお確かめ下さい。
破損·キズ等がある場合は、運送会社ドライバー立会いの下、動作チェックと破損がないかお確かめ下さい。運送事故の場合は保険にて処理致しますのでご連絡下さい。
破損·キズ等がない場合で、初期不良については、到着後3日以内にご連絡をお願い致します。
ご連絡をいただいた商品につきましては、良品と交換致します。
交換できえる良品がご用意できない場合は全額返金致します。
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◆オークション振り込め詐欺にご注意下さい!!
Yahoo!オークションからもお知らせしていますが、入札の結果、次点以下になった方のYahoo!メールのアドレスに対して、出品者の名前をかたり
  「落札者がキャンセルをしたのであなたに取引をしてもらいたい」
  「指定の口座にお金を振り込んでほしい」
と取引をもちかけ、詐欺を働こうとするケースが引き続き報告されています。
最近ではオークションストアやチャリティーオークションの出品者をかたって、同様の詐欺を働こうとする報告が寄せられています。十分にご注意くださいますようお願いいたします。
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【注意事項】

※愛知県の長久手市に関しましては近物レックス(株)の小牧支店止めとなりますので支店まで商品を受け取りに行って頂く流れとなります。

※ご注文が立て込んでおります時·ゴールデンウィーク·お盆·年末年始は発送が大幅に遅れる事があります。

※着日等を気にされます方は質問欄より必ず、発送予定日等を確認の上、入札をお願い致します。

※確認も無く入札された後に納期の事を要望されましても当方の状況での発送となりますので予めご了承下さいませ。

オーイズミ パチスロひぐらしのなく頃に 祭実機【メインパネル
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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。

とある魔術の禁書目録(インデックス) 1-26巻セット 近木野 中哉

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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『こたつもソファも高さ調節 アーバンモダン リビングダイニング ダイニングソファ 1人掛け 座面カラー【ダークブラウン】』には、以下のように記載されています。


【おまけ付】 パチスロ実機 メーシー 3号機 レトロ コンチネンタルⅢ コンチネンタル3 ドアキー(B1201) 4枚掛け コイン不要機付

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、稀有品 恐竜T-REX フィギュア ティラノサウルス フィギュア塗装済み完成品SIDESHOW 数量限定樹脂POLYSTONEスタチュ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

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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

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∟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【1円】 CAZAL他 カザール他 サングラス25本まとめ 箱付き 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。

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■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。

URL : アミューズ仕様 サミー 化物語 メダル出し ナビ押しオートプレイ付き 配線2本出し コインボックスはオプションです

■金融

オールド OLD heddon へドン ラッキー13 J 縦割れ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(colette malouf - ニック様専用☆コレットマルーフ★グラスポニー★2019年購入★短時間のみ使用)、「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。

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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。
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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