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新品即決 □現状品□ DeAGOSTINI ディアゴスティーニ BLUE 欠品あり 70枚セット (2752364) collection jazz best NOTE ジャズ一般
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5,200円 8,000円
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カテゴリ
  • 音楽
  • CD
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状態
  • 目立った傷や汚れなし
 
□現状品□ DeAGOSTINI ディアゴスティーニ BLUE NOTE best jazz collection 欠品あり 70枚セット (2752364)

商品説明
□現状品□ DeAGOSTINI ディアゴスティーニ BLUE NOTE best jazz collection 欠品あり 70枚セット (2752364N)

■こちらは現状品となります(70枚セットです)
※1-8、11-12、14,33,68,78は欠品しています
※45のみ開封されています(他は未開封)

·DeAGOSTINI ディアゴスティーニ
·BLUE NOTE best jazz collection 欠品あり 70枚セット

■状態
·一部箱イタミ、シュリンク破れございます

■内容
※写真に写っているものが全てです。内容(付属品)の詳細についての確認はできておりません。
予めご了承の上、ご入札をお願い致します。
注意事項
※細かな/専門的な質問にはお答え致しかねます。予めご了承下さい。

※こちらの商品は「現状品」です。
落札後、記載のない項目以外はノークレーム、ノーリターンをご理解ください。
ご理解のある方のみご入札をお願いいたします。
年数が経っている商品では記載されないような「細かな傷」「薄い傷」があります。

※モニターにより、色の見え方が実際の商品と異なることがございます。
※商品写真掲載の物が付属品等全品です。
発送詳細
こちらの商品は「日本郵便 ゆうパック」での発送となります。
地区別配送料金は下記の一覧表でご確認ください。

※他の発送方法(定形外など)や他の運送会社による発送はお受けできませんので、予めご了承ください。
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



 
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宮城県1,500秋田県1,500山形県1,500
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群馬県1,400埼玉県1,400千葉県1,400
東京都1,400神奈川県1,400新潟県1,400
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山梨県1,400長野県1,400岐阜県1,300
静岡県1,300愛知県1,300三重県1,300
滋賀県1,200京都府1,200大阪府1,200
兵庫県1,200奈良県1,200和歌山県1,200
鳥取県1,200島根県1,200岡山県1,200
広島県1,200山口県1,200徳島県1,100
香川県1,200愛媛県1,200高知県1,200
福岡県1,300佐賀県1,300長崎県1,300
熊本県1,300大分県1,300宮崎県1,300
鹿児島県1,300沖縄県1,700M/100-140
※送料は消費税込です。※単位は日本円(JPY)です。
※離島への発送、お届け先やお買い上げ商品によって条件が変動することがあります。詳しくは別途お問い合わせ下さい。


▼ご入札前に下記を必ずお読みください▼
お取引のご案内

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   商品説明で不明な点等は、「出品者への質問」よりお問い合わせください。

 ● 当店では即決価格および早期終了、価格交渉の対応は承っておりません。

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 ● 最初のご落札品の落札日より【5日以内】であれば、同梱発送を承っております。
   取引ナビにて同梱発送を希望されるオークションID·商品名等をご連絡ください。
  ※同一Yahoo! JAPAN IDでのご落札品に限ります。
   また、商品サイズや梱包数により、同梱発送をお受けできない場合がございます。

 ● お取引はご入金を含めてご落札日より5日間でお願い致しております。
   5日以内にご入金の確認できない場合は、お取引を削除させて頂きます。

 ● ご落札商品の直接受渡しは行っておりません。
   ご落札後にご要望頂きましても対応できませんので予めご了承下さい。

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   電話に出られない場合がほとんどの為、ご理解とご協力をお願い致します。

お支払い

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■お支払い金額について■
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※ 同梱発送をご希望の場合は【コンビニ支払い以外でのお支払いとなります。予めご了承下さい。

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 ご落札いただきました金額に消費税が加算されます。ご了承の上ご入札ください。

※ 商品詳細ページには、現在の価格:「本体価格」及び(税込価格)が表示されます。

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商品の発送

■発送方法■
 日本郵便(ゆうパケット / ゆうパック)
 佐川急便(飛脚ラージサイズ宅配便 [3辺160cm以上/重量25kg以上の場合] )のみの発送となります。
 ※ 他の発送方法(定形外など)や他の運送会社による発送はお受けできません。予めご了承ください。

 商品の発送は当店にて入金確認後、翌営業日もしくは翌々営業日の発送となります。
 大型連休前後のご入金の確認、発送は通常より遅れる事がございますので予めご了承ください。
 ※ 梱包用段ボール/緩衝材にはリユース物を使用する場合がございます。予めご了承下さい。
 例) 箱のないオーディオ機器 → プリンターが入っていた頑丈な外箱 etc...

■商品到着の時間指定について■
 ·日本郵便 ゆうパックでは下記の日時指定がご利用いただけます。〔1週間以内〕
  時間帯:午前中·(12時~14時)·(14時~16時)·(16時~18時)·(18時~20時)·(20時~21時)

 ·佐川急便 飛脚宅配便では下記の日時指定がご利用いただけます。〔1週間以内〕
  時間帯:午前中·(12時~14時)·(14時~16時)·(16時~18時)·(18時~20時)·(18時~21時)·(19時~21時)
 
 取引ナビ「メッセージ」にてお申し付けください。

 ※ 日本郵便/ゆうパケットはポスト投函です。時間帯指定のサービスはご利用いただけません。
 ※ 定形外郵便、クリックポスト等の取扱は行っておりません。
 ※「水曜·日曜·祝日等」の店休日、及び「土曜日」は発送業務を行っておりません。予めご了承下さい。

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 ※ 期限は落札から5日以内です。期限の延長などは行えません。
 ※ 期限を過ぎますと、購入手続きが行えなくなります。
 ※ 期限を過ぎたお取引は、「お取引の削除手続き」を行います。

② 当ストアよりお取引内容についてご連絡をいたします。
③ ご入金確認後、商品を発送いたします。
※ご入金のタイミングによっては、発送が翌営業日になる場合がございます。予めご了承下さい。


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  また、商品サイズや梱包数により、同梱発送をお受けできない場合がございます。

返品·交換

■返品について■
 商品の発送、管理については万全を期していますが、万一破損、不良品、異なった商品が届きました場合は返品を賜ります。
 ご連絡は必ず 、または取引ナビ「メッセージ」でお願いいたします。
 評価欄からの突然のご連絡はご遠慮ください。
 返品に要する送料等につきましては当社が負担いたします。
 初期不良の場合は返品対応いたします。(商品到着後一週間以内)

 ※「ジャンク品」は商品タイトルや商品情報にジャンク品(壊れているもの)であることを表記してあります。
 商品画像、説明文書では表せない不具合がある可能性があります。
 お手元に届いた後で、商品情報に記載がなかった「不具合」「傷」「破損」が見つかった場合でも、
 ノークレーム·ノーリターンでの対応とさせていただきます。
 リスクを伴う場合がございますので、十分にご理解頂いた上で入札をお願いいたします。

 ※ 当店の商品は全てリユース品です。神経質な方は、ご入札をお控えください。
 ※ クーリングオフは適応されません。


休日·営業時間

■定休日■
 水曜日·日曜日·祝日
※ 夏季·冬季·ゴールデンウィークなどの大型連休·年末年始は変更の場合がございます。

■営業時間■
 10:00~17:00
※営業時間外のお問い合わせにはお答えできません。翌営業日にご連絡いたします。
 営業時間外の入札取消しはお受けできません。時間に余裕を持ってご連絡下さい。


その他

■各種手続きについてご不明な点がございましたら、当店までお気軽に にてお問合せ下さい。

■お問合せの際は、商品情報欄にある「オークションID」または、「管理番号(商品タイトル末尾7桁の番号)」をお伝え下さるようお願い致します。




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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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★ラッセ・トゥーンクヴィスト スイート・ジャズ・トリオ LASSE TORNQVIST SWEET JAZZ TRIO

引用:ISABEL MARANT◆SUKIE ローライズ ビキニボトム/ショーツ値下げ!【新品】ベージュ リアルムートンコート

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『ザノースフェイスTHE NORTH FACEランニング・マラソンウェアNP71983ノベルティースワローテイルベントフーディ』には、以下のように記載されています。


S/4枚組BOX/CD&ブックレット/MJQ/モダンジャズカルテット/結成40周年記念/MJQの軌跡/ジャズ/未発表テイク

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。

Stella McCartney - ふちれん様 専用

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。

ハンディ検針器 ST-30C NEEDLE DETECTOR  AM-0023


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 - 【新品】NIKE ナイキ ロゴ刺繍 ラフグリーン カーキ スウェット XL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AIL'Appartement DEUXIEME CLASSE - 美品!アパルトモン ドゥーズィエムクラス アメリカンスリーブトップス

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2020SS MARIHA 草原の虹ドレス

∟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進撃の巨人 全巻+α 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 : ■□Stan Kenton/ スタン・ケントン/ハインドサイト・コンプリート・コレクション(6枚BOX)□■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 : 正道 Walkera Scout X4-Z-17 Main Control Board (FCS-X4)R-039549 フランスアンティーク ビクトリア朝 glass Epergne ワセリンガラス ガラス製のセンターピース(テーブルウェア、オブジェ)

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 : まとめ売り アソート NIKE プーマ リーボックナイロンジャケット ナイロン スウェット トレーナー スポーツブランド

■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 : ★若い!1991年録音!リーダー2作目!ハリー・アレン+ジョン・ホーラー・トリオ HARRY ALLEN+JOHN HORLER TRIO

■金融

NIKE - HTM2 × Nike Air Force 1 Low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(【MONCLER】クルーネック ロゴ コットンTシャツ 関税込)、「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:【関税込】PUMA×MAISONKITSUNEスウェット パーカー希少盤 CD【GMCD47】Bjarne Nerem / This Is Always / 送料310円~

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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