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【税込?送料無料】 着飾る恋には理由があって DVD-BOX (DVD) TCED5879-TC 日本
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10,806円 18,010円
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カテゴリ
  • 映画、ビデオ
  • DVD
  • テレビドラマ
  • 日本
製品情報
  • スペック·価格相場を見る
状態
  • 未使用
◆ 商品説明
[封入特典]
■ブックレット(演出陣の各話解説 “ディレクターズノート" 掲載予定)

[特典映像]
特典DISC 1
■ビジュアルコメンタリー(EPISODE:01)
■絶対! “うちキュン"スペシャルナビ 特別版
■NG&未公開シーン集
■ロングインタビュー集(川口春奈 横浜流星 丸山隆平 中村アン 向井理 夏川結衣)
■オールアップ集

特典DISC 2
■Paraviオリジナルストーリー「着飾らない恋には理由があって」
■「着飾る恋には理由があって」×「不思議」the best of love stories
■制作発表
■#うちキュン 見どころトーク!!
■#うちキュン カプセルトーク!!
■#ハルちゃんのお悩み相談室
■SPOT集

川口春奈主演! “着飾る女"と横浜流星演じる“ミニマリスト男"。
ひとつ屋根の下で繰り広げる“うちキュン"ラブストーリー

[作品内容]
凝り固まった価値観で、鎧をまとった“着飾る女"を演じるのは
火曜よる10時枠初出演·初主演となる大河ドラマでの演技も話題で大注目の川口春奈!

主人公とひとつ屋根の下で暮らすことになるシンプルを追求する“ミニマリスト男"は
『はじ恋』以来2年ぶりに火曜よる10時枠出演の横浜流星!

綺麗に着飾ることで自分の居場所を得ていたヒロインが、価値観の違う人々とひとつ屋根の下で暮らしながら、恋をしたり、友情を深める中で、着飾るという鎧を脱ぎ捨て自分らしく生きる姿を描く“うちキュン"ラブストーリー。

脚本は、2020年に放送し社会現象となった『恋はつづくよどこまでも』をはじめ、幅広い世代の女性の共感を呼ぶ脚本で人気を博す金子ありさ。
制作チームには『MIU404』や『わたし、定時で帰ります。』『アンナチュラル』などのプロデュースを担当してきた新井順子、
さらに新井と多くの作品でタッグを組み、『MIU404』『グランメゾン東京』などジャンル問わず多くの話題作を演出してきた塚原あゆ子。
このノリに乗っている3者のタッグは『私 結婚できないんじゃなくて、しないんです』『中学聖日記』に続いて3作目のラブストーリーとなる。

[作品ポイント]
●本編は未放送シーンを追加した、全話ディレクターズカット版にて収録!

●大河ドラマでの演技も話題で大注目の川口春奈が火曜よる10時枠初出演·初主演!
少し背伸びしつつも頑張り屋な“着飾る女"を演じる。

●主人公とひとつ屋根の下で暮らすことになる“ミニマリスト男"には『初めて恋をした日に読む話』で注目を集めた横浜流星!
陽気で自由奔放な役どころを演じ、これまで見たことのない一面を見せる。

●ルームシェアの住人に関ジャニ∞の丸山隆平、中村アン、夏川結衣、主人公が働くインテリアメーカーの社長に向井理。その他、豪華俳優陣が集結!

●脚本は『恋はつづくよどこまでも』の金子ありさ。
制作チームには『MIU404』『アンナチュラル』などのプロデュースを担当してきた新井順子、演出に『MIU404』『グランメゾン東京』の塚原あゆ子。
このノリに乗っている3者のタッグは『私 結婚できないんじゃなくて、しないんです』『中学聖日記』に続いて3作目のラブストーリー。

●主題歌は星野源の書き下ろしによる「不思議」!
『MIU404』でタッグを組んだ新井順子プロデューサー、塚原あゆ子監督と今回は俳優ではなく、アーティストとして再タッグ。

[あらすじ]
主人公は、“着飾る女"真柴くるみ(川口春奈)。インターネット通信販売で若者から支持を集めるインテリアメーカー「el Arco Iris」(エル·アルコ·イリス=スペイン語で“虹"の意)の広報として、プレスリリースやメルマガの作成、メディアの取材対応、広告宣伝のPR活動を担当。
「el Arco Iris」を興した社長·葉山祥吾(向井理)からも一目置かれている。会社に貢献したいと宣伝を兼ねて始めたSNSでは10万人近くのフォロワーを持ち、インフルエンサーとしても活躍。会社のため、フォロワーのため、そして密かに想いを寄せる葉山社長のため、「憧れの存在」であり続けようと背伸びし努力する日々??。

そんな真柴だが、日々業務に追われマンションの契約更新を忘れていたせいで部屋を追い出されてしまう。彼女に手を差し伸べたのは、カフェでバイトしていた頃に仲良くなった常連さんで、真柴の唯一の女友達であり、「姉御」と慕う人気フードスタイリスト·早乙女香子(夏川結衣)。
香子の計らいで真柴が行き着いた先は、表参道の一等地に建つ彼女のマンション。表参道の高級マンションで優雅な一人暮らし! と思いきや…そこにいたのは既成概念を覆す、カオスなメンバーたち。
自由気ままに好きな時だけキッチンカーでバルを営業する料理人で、シンプルな生活を追求する超マイペースな性格のミニマリスト·藤野駿(横浜流星)。駿のはとこでオンラインカウンセラーとして悩み相談を請け負っている関西人·寺井陽人(丸山隆平)。
近所の高級スーパーでデリバリーのバイトをする傍ら、現代アートの絵画やオブジェを作るアーティストの卵·羽瀬彩夏(中村アン)。この3人に真柴と香子という、縁もゆかりもない、年齢も職種もバラバラの5人でルームシェアがスタートするのだった。

[キャスト]
川口春奈 横浜流星 丸山隆平 中村アン / 向井理 夏川結衣
飯尾和樹(ずん) 山下美月(乃木坂46) 高橋文哉

[スタッフ]
脚本:金子ありさ
主題歌:星野源 「不思議」(スピードスターレコーズ)
音楽:神山羊 兼松衆 田渕夏海
プロデュース:新井順子
演出:塚原あゆ子 棚澤孝義 府川亮介
製作:TBSスパークル TBS

[DVD仕様]
2021年/日本/カラー/本編494分+特典映像337分/16:9LB/DISC1·4·5·6:片面2層、DISC2·3:片面1層/音声:ドルビーデジタル2chステレオ/日本語字幕(本編のみ)/全10話/6枚組(本編ディスク4枚+特典ディスク2枚)
※仕様は変更となる場合がございます。

(c)TBSスパークル/TBS
発売元:TBS 発売協力:TBSグロウディア
販売元:TCエンタテインメント

<仕様>
DVD
■品番:TCED5879
■JAN:4562474229272
■発売日:2021.10.13

言語:日本語
メディア形式:色, ドルビー
時間:8 時間 14 分
原産国:日本
ディスク枚数:6
登録日:2021-09-09
商品詳細
発売日■発送方法·送料について■

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  また、日時指定も出来かねますので、ご了承の上、入札をお願い致します。
  サイズや重量によっては、運送会社が異なります。運送便の指定は出来ません。

 ·発売予定日以降の発送となります。

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     ご了承の上、入札をお願い致します


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当店は、土日祝日お休みとなり、連絡·発送等の対応が出来かねます。

着飾る恋には理由があって/DVD-BOX(TBSオリジナル特典付き・6枚組
着飾る恋には理由があって/DVD-BOX(TBSオリジナル特典付き・6枚組
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楽天ブックス: 着飾る恋には理由があって DVD-BOX - 川口春奈
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着飾る恋には理由があって | ドラマの動画・DVD - TSUTAYA/ツタヤ
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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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未使用 DVD TALES OF 機械遺産 製造No.1 製造No.2 / 多能式自動券売機 カルーセル エルドラド 活版印刷機 旧峯岸水車場

引用:☆Dior☆“DiorAct” ラムスキン*サンダル*Raspberryapple ケーブル 100本

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『即決 中古 ミズノ GX フェアウェイ 2018 3W MFUSION F[1211』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、Ameri VINTAGE - アメリヴィンテージ リバーシブル コート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AIMACKINTOSH PHILOSOPHY - マッキントッシュフィロソフィ コート 裏ボア フード付き キルティング ベージュ

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UNITED ARROWS - ユナイテッドアローズ リバーシブルコート

∟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【BDSさん専用】新品未開封 RTX 3080 AORUS EXTEREME 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。

URL : アウトレット早い者勝ち!! MIU MIU 5NE22M ポーチ

■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 : おくさまは18歳 全10枚 レンタル落ち 全巻セット 中古 DVD テレビドラマ

■金融

エルセーヌセット ゴージャス&ウルトラスーパージェル&これっきり茶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(Vivienne Westwood ネックレス 63020298 MAN LAZARUS ORB)、「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:■MAISON KITSUNE■GREY FOX HEAD PATCH CLASSIC HOODY/関送込z9468 「連続テレビ小説 ゲゲゲの女房 完全版」全13巻セット レンタル用DVD/松下奈緒/向井理

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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