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通販 Harrison実質1st George 豪華名手陣参加 大傑作「All 国内盤未開封新品。 Pass」ハイレゾCD・MQA-CD/UHQCD特別仕様限定盤 Must Things George Harrison
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18,150円 33,000円
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カテゴリ
  • 音楽
  • CD
  • ロック、ポップス(洋楽)
  • ロック、ポップス一般
  • G
  • George Harrison
状態
  • 未使用
御存知!Eric Clapton等豪華参加陣参加 George Harrison実質1st 大傑作「All Things Must Pass」 ハイレゾCD·MQA-CD/UHQCD特別仕様限定盤 国内盤未開封新品でございます。



故George Harrison存命時の本人監修リマスターで云々と様々な仕様がございますが、こちらは2014年度リマスターとなります。


但し、「MQAーCD + UHQCD」という高音質CD仕様で、それによって収録可能となったハイレゾ音源を使用したものの模様。



故George Harrison監修時には本人曰く「靄の掛かった様な音質を変えたい。くっきりとした音質にしたい」との願望を堪えながらの作業だった模様でございますが、

マスタリング·エンジニアが(オリジナルに沿いながらも)その意を汲んだ感があり幾分(華やかで)現代的でございますが、良心的でアナログ感が強い音質ではございました。



こちらは2014年度のリマスター。技術も雲泥の差で発展した後のもので、オリジナルに即した感がございます。

George Harrison自身は既に死去している事もあり、上記の感覚が薄れた感がございます。


但し、幾分現代感がございますが...................................



オリジナル·リリースの曲順に準じた構成でボーナストラック付ではございますが、故George Harrison監修時に即している事がミソ。

以前削除されたボーナス楽曲が含まれております。

 


内容は言わずもがな。



ラインナップは豪華名手揃い。


George Harrison(Vo、G)、当時結成したばかりの”Derek & the Dominos”:Eric Clapton/Bobby Whitlock/Jim Gordon/Carl Radle、そして(George Harrison絡みの)”Bad Finger”(Rhythm G&Percussion)、


Dave Mason(G、ex-Traffic、後にFleetwood Mac)、Bobby Keys(Sax、The Rolling Stonesサポートメンバー)、Jim Price(Trumpet)、御馴染みRingo Starr(Ds)、Alan White(Ds、後にYes)、Pete Drake(Pedal Steel G)、


Klaus Voormann(B、嘗てThe Beatles”Revolver”等ジャケット·デザインを手掛ける。後にCarly Simon、Harry Nilsson、Nicky Hopkins等)、Gary Wright(Key,、当時Spooky Tooth)、御馴染みBilly Preston(Key)、


Gary Brooker(Key   当時Procol Harum)、何と!Phil Collins(一曲のみPer   当時Genesis、後にBrand X)他となります。




またボーナストラックではかのGinger Baker(Ds、当時Ginger Baker's Air Force、ex-The Graham Bond Organization、Cream、Blind Faith)等の参加がございます。




プロデュースはGeorge HarrisonとかのPhil Spectorとなります。




以前にソロ作を二作制作するものの、現代音楽系の音楽性で(サントラ含め)非常に趣味的なもの。本格的なソロ作としては今作が最初となります。



The Beatles絡みそしてかの”Delaney & Bonnie”関連のミュージシャン中心の豪華名手参加でございますが、当時セッション系で鳴らした(John Lennon絡みの)Alan White参加が目を惹くラインナップでございます。





後期The Beatlesの音楽性の鍵を握ったと言われるGeorge Harrisonでございます。



されどLennon/McCartney中心とした作曲という事もありThe Beatlesでは”Dark Horse”扱いに甘んじていた感があり、忸怩たる思いを噛み締めていた感がございます。



The Beatles崩壊期に伴うビジネス上の混乱の中、友人たるEric Claptonが参加の”Delaney & Bonnie”のツアーに短期間参加。

音楽的なインスピレーションを得、本格的に自身の活動の準備を始める事となります。



また、後期The Beatlesが放置した作品制作向けの未編集セッションを纏め「Let It Be」として完成に尽力したかの大物プロデューサーPhil Spectorが、(後期The Beatles時代にLennon/McCartneyの却下等に遭い)埋もれてしまった

George Harrison自身が残した膨大な未発表楽曲やアイデアの秀悦さに注目し、称賛。



そのPhil Spectorの手助けを得て制作に乗り出したという経緯がございます。




(作曲クレジットは少なかったものの)後期The Beatlesの音楽性の鍵を握っていたのが正にこのGeorge Harrisonと判る音楽性でございます。



当時のEric Claptonと同じくアメリカ南部音楽への憧憬の念が感じられるもの。


そして英国ミュージシャン特有のルーツ音楽の拡大解釈(曲解)も強く感じられるものでございますが、

(以前の二作からお分かりになられます様に)後期The Beatlesの実験性にも強く関与した事やそもそもポピュラー指向でメロディ重視の音楽性を持つミュージシャン。



また”Guitar Hero”的な役割よりは作曲面重視。

The Beatles時代では作曲者として”Dark Horse”に甘んじた事を一気に発散したい願望が前面に出た感がございます。




(楽曲含め)相当量の音楽アイデアを溜めこんでいた模様で、完成すれば当時アナログ三枚組!という大作。但し、Phil Spectorが称賛した事が分かる質の高さがミソ。


捨て楽曲がないと言える出来で、また後期The Beatlesの音楽性の主導権だけでなくアート性もGeorge Harrisonが握っていたのか?とも思わせる楽曲も存在(Gary Brooker参加がミソ)。





The Beatlesの解散が非常に悔やまれたという当時でございますが、これ程の才能を飼い殺しにしていた事を鑑みるとThe Beatles自体が既に音楽的にも行き詰まっており、解散は免れないもの。


(例えメンバー間の確執やビジネス問題が皆無として)継続していてもGeorge Harrisonの離脱は免れない感がございます。




異例の三枚組とは言えど、英米のみならずヨーロッパ/北欧圏、日本、オーストラリア等々で大ヒット。

自信を深めたGeorge Harrisonは自身の活動を基に驚くべき企画を持ち出す事となります..................................





当時結成間もないかの”Derek & the Dominos”が参加。初仕事の模様で、その後の作品制作のヒントになった音楽性の感がございます.............................................







ボーナストラックは故George Harrison監修時に含まれた未発表楽曲含む全10曲。 

後の最新リマスター盤では削除された五曲が収録されております。



未発表楽曲”I Live for You”でございますが、制作時に残された録音に手を加えたもの。案外出来の良いものでございますが、収録時間の都合で外された感がございます。

またデモ·ヴァージョンと付け加えヴァージョン二曲が加えられておりますが、後者は今作オリジナル制作後の故George Harrison本人の修正願望を叶えた感がございます。



”Apple Jam”でございますが、”George Harrison with Derek & the Dominos & Dave Mason”というセッション(更にはGary Wrightを加えたものも.....)があり、制作時期から非常に興味深いものがございます..............................



また、Eric Clapton/Ginger Bakerという”Cream”~”Blind Faith”組にGeorge Harrison、Klaus Voormann/Billy Prestonという珍しいセッション等々興味深い組み合わせもあり、興味津々なものとなっております....................................................







また当時はクレジット無しではございましたが、作品本編に何と!かのPhil Collinsが一曲Per参加。


その後もPerのみの参加が多く存在するという方でございますが、そもそもリズム毎にスネアを入れるという呪縛が無いという稀有なドラマーでもございます。


セッション·ルーツを感じさせる感がございます..........................................











現在では入手が困難。この機会に是非。




注:発送方法は変更になる場合がございます。宜しく御願い致します。










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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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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『CASIO◆G-SHOCK/ソーラー腕時計/デジタル/ラバー/ブラック/ブラック/GW-b5600』には、以下のように記載されています。


豪華名手陣参加 George Harrison実質1st 大傑作「All Things Must Pass」ハイレゾCD・MQA-CD/UHQCD特別仕様限定盤 国内盤未開封新品。

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、New Balance★ キャップ Basic Logo Ball Cap (2Size) (2Colors)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KLATTERMUSEN Asynja レインカバージャケット 送料関税込み

∟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【完売間近】アイダンマトックス Xバック綺麗ピンクロングドレス 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 : 【超稀少*国内 初回 赤帯(消費税表記なし)盤 2CD-Set】George Harrison『All Things Must Pass』★ほぼ新品同様・未使用★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 : マルニ マルチカラーハーフスリーブブラウス真骨彫 フィギュアーツ 仮面ライダー クウガ ライジングアルティメット 可動改修 改造

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 : Maison Margiela★MM6 x Eastpak 「ジャパニーズ」バッグ

■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 : T-1167 ジェネシス genesis 1976-1982 コレクション 輸入盤CD+DVD BOX デューク アバカブ 2007リリース フィルコリンズ

■金融

☆CONVERSE ALL STAR COSMOINWHITE HI WT/GREEN 国内発送 正規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(Gucci - グッチ  GUCCI レディース腕時計)、「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:「新品」トゥモローランド マカフィーT-1166 ジェネシス genesis 1983-1998 CD+DVD コレクション 輸入盤BOX 2007リマスター フィルコリンズ

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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