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【オープニング大セール】 大竹慎一 セミナー講演CD「恐慌と資産防衛」 投資術 資産運用 投資 定量分析 定性分析 株式投資 ファンドマネージャー 日本経営合理化協会 自己啓発
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7,680円 12,800円
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カテゴリ
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状態
  • やや傷や汚れあり
私の出品物にご興味をもっていただき、ありがとうございます。


「おカネの法則 恐慌篇」出版記念セミナー特別収録
大竹愼一の「恐慌と資産防衛」CD


を出品します。詳細は以下のサイトをご覧くださいませ。

https://www.jmca.jp/prod/1951


確実に入手されたい方のために即決価格を設定させていただきました。


【必ず以下をご確認頂いた上で、ご入札下さいます様、宜しくお願い申し上げます。】

·ディスク本体に再生を妨げる傷はまったくありません。
 しかし、ケースやディスクに小傷や汚れ、ケースの破損等がまったくないわけではございません。
 また、経年品は経年のための汚れがある場合がございます。
 すべてのディスクは必ず出品前に再生確認を行った上で出品しています。


·商品写真に写していない付録(おまけグッズ、応募はがき、冊子、初回特典、購入者特典など)は、付属いたしません。


·申し訳ございませんが、「値下げ交渉」は受け付けておりません。
 また、「コピー品やダウンロードで安く販売してほしい」といったご希望は一切お断りします。
 その他、一般的な常識や品格、礼儀を欠くような質問を質問欄から頂きましても、回答を省略させていただきます。


·一度のお取引で「20点以上」または「20万円以上」商品をご落札いただいた場合、感謝の気持ちを込めまして、
 当方で送料を全額負担させていただきます。


·商品説明に明確な記載がある場合を除き、私が購入した際に販売元様から頂いた購入者特典、書籍や
 メディアの帯、冊子、付録などはお譲りさせていただきかねます。


·落札いただいた方からご希望がございましたら、私個人名義の領収書を発行いたします。
 希望される方は、決済いただいた後、速やかに、「宛名、但し書き、日付」などをご投稿願います。
 その他、自己紹介欄をご覧いただくことを希望いたします。


·ご新規の方、評価の少ない方のご入札も心から歓迎いたします。
 私から督促しましても5日程度連絡が取れない場合を除き、どなた様も削除は致しません。
 安心してご入札いただければ幸いです。


·商品の発送は入金確認後、基本的に即日~5日以内に行っております。
 ただし、やむを得ない事情等で発送が遅れる場合は、掲示板を通じて必ずご連絡させていただきます。
 申し訳ございませんが、発送が当方の事情で遅くなったとしましても、速達便でお送りすることは致しません。
 お取引をあまりに急いでおられる方は、ご入札なさらないようお願いいたします。


·故意には絶対にしませんが、ゆうパックの持ち込み割引、サイズや重量の誤差等により、記載の送料に
 誤差が生じる可能性があります。その際は、私から落札者様へのご返金も、私から落札者様への追加負担
 願いも、共に一切なしとさせていただきます。


·同梱商品のご希望がございましたら、落札者様の送料負担が軽減される可能性がございます。
 ご入金前にお問い合わせ願います。
 逆に、出品者は、発送の手間を省くために可能な範囲で同梱発送させていただきます。
 その際、送料を重複してご入金いただいていたとしましても、ご返金いたしかねますのでご了承願います。


·商品の「タイトル」の後半部に、関連が深いキーワードを並列しています。


·システムメンテナンスや決済システム上のトラブルなど、出品物そのもの以外の点で、私のコントロールや
 努力が及ばない点で落札者様にご不便をおかけしましても、私は責任を負いかねます。私の努力が
 及ばない点を理由にお取引中止を求められる場合は、「落札者都合による取引中止」とさせていただきます。


以上をご同意下さった上で、ノークレーム·ノーリターンをお約束頂ける方のみ、ご入札をお待ち申しあげます。


●ご購入者様へのプレゼント

落札者様からご希望がございましたら、CDのmp3ファイルを、ダウンロード形式でプレゼントさせて頂きます。
ウォークマンなどで繰り返し学習される方におすすめいたします。
大変恐縮ですが、パソコンの技術的なご質問·指導のご希望等にはお答えいたしかねます。ご了承くださいませ。


●配送

送料は実費をご負担願います。匿名配送も承っております。

配送方法は落札者様のご希望に沿いますので、各配送サービスの特性などをご承諾の上、ご選択願います。
衝撃や雨除け対策のため、書籍はビニール包装で、CDやDVDは必ずクッション材で包装いたします。
封筒は、楽天やDM封筒などを再利用して発送します。特別な包装は承っておりませんのでご了承願います。


落札者様が、本教材を少しでもご勉学にお役立ていただければ大変うれしいです。


【追記】

他にも、自己啓発商品を出品していますので、出品リストをご覧頂ければ幸いです。
なお、他の出品物と一緒にご落札下さいましたら、一括発送のための商品のお取り置きや、ご入金の延期など
させていただきます。その他、ご質問·ご要望などがありましたらお問い合わせ願います。

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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『朝鮮銀行略史 (1960年) 朝鮮銀行史編纂委員会』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、OMRON PA205R,CPU44H,IC101,MD261,AFCJ01,CLK21-V1(1272)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AIブレス BLESS パンツ

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00勝新太郎『兵隊やくざ強奪(1968』2シート特大ポスター

∟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u46519 MARTIN ( マーチン ) テナーウクレレ IZ 中古 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 : 石井裕之 心のブレーキの外し方 1週間徹底コーチングプログラム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。

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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 : 666 - 666 シングルライダース 36 美品

■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 : 【井口晃のサクセスウェルス】DVD全7巻(未開封)★投資.資産

■金融

2022 ダンロップ XXIO X eks ゼクシオ エックス 単品AW S Miyazaki AX-2 カーボン 新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(WMF - Function 4 ストックポット20cm蓋付)、「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:REDYAZEL - REDYAZELファーコート★美品★NLP マスタープラクティショナー トレーニング/ Values バリュー★英語版★ DVD(6枚組)★タッド・ジェームス&アドリアーナ

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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