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人気ブランドの新作 ★ 943 MB TMNS-605L トラウティンマーキス 新品特価 アブ 残1 パックロッド
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10,230円 17,050円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • フィッシング
  • ロッド
  • 淡水
  • ルアーロッド
  • トラウト用
  • パックロッド
状態
  • 未使用
【商品名】 Abu トラウティンマーキス TMNS-605L MB
【商品内容】■「ナノカーボンブランクス」設計と「TORZITEトップガイド」、「オリジナル Newグリップ」を採用し、トラウトファンから絶大な支持を得ているトラウティンマーキスに 携帯に便利なテレスコピック&マルチピースモデルが追加登場。切れの有るキャストフィールながら、ネバリ有るブランクス設計を複数継ロッドで実現■渓流から本流まで様々なシーンを駆け回るアングラーにベストマッチ。あらゆる河川でオールマイティーに使える取り回しの良いレングスとキャストアキュラシーを実現し、軽量なミノーから7cmクラスのミノーまで無理なく扱えるトラウトミノーイングを楽しめるロッド●全長(ft/cm): 6'0"/183●仕舞(cm): 39.6●標準自重(g): 90●先径(mm)/元径(mm): 1.36●ルアー(g): 2~10●ライン(lb): 4~8●使用材料: カーボン95%,グラス5%●パワー: L/ライト●テーパー/アクション: R/レギュラー●製法: チューブラー
【送料】宅配便B、郵便950円

■詳細はメーカーHPもご参照ください
■ショッピングガイド、ストア情報、自己紹介もお読みになり、ご同意の上、ご入札ください
■店休日は発送ができませんので、ヤフーショッピングの当店ページで営業日を確認の上、ご入札くださいhttps://store.shopping.yahoo.co.jp/nature-blue-2017/
■宅配便送料は到着先により異なりますので、下記の料金表でご確認ください
■追跡便、郵便での発送は補償がございませんので、ご心配な方は必ず宅配便をご選択ください
■当店はオークションストアとなっておりますので、落札商品に消費税をお預かりしております(ご了承ください)
■落札後は取引ナビによる取引となります。初めにお客様から、諸事項を送信してください
■支払方法:クレジットカード、PayPay残高払、PayPayあと払、コンビニ、銀行振込(三菱UFJ、ゆうちょ)、商品代引(宅配便のみ·手数料別途。新規·悪評価は不可
■入札時の画面では標準の決済方法と1つの発送方法しか表示されませんが、落札後、購入手続き画面で、商品に設定されたお支払い方法と発送方法が選択できます
■ローコストでのご提供·エコ意識·資源再利用の観点から、封筒発送、簡易包装、簡易梱包でお送りいたします
■当商品以外にも、人気商品、希少商品、特価商品等々、出品しておりますので、ご検討いただければ幸いです(同梱で送料がお安くなる場合がございます)
■同梱発送希望で、落札日が異なる場合は、入札前に「出品者への質問」からご連絡ください
■代引に対応している商品は、ヤマト運輸か、西濃運輸の宅配便代引発送となります(代引手数料は下記の料金表でご確認ください)
■評価は、商品到着後、頂いた方のみに同じ評価をお返し致します。少し遅れる場合もございますが、お待ちください
★ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください(非常識なご質問にはご返答できない場合がございます)
★それでは、良いお取引となりますよう、よろしくお願い致します


通常宅配便宅配便A宅配便B宅配便C宅配便D
関東700円800円1000円1500円
南東北·中部750円850円1300円1600円
北東北·近畿800円900円1300円1700円
中国800円1150円1350円1800円
四国800円1200円1400円1900円
北海道·九州900円1300円1500円2100円
沖縄950円3300円3500円4500円
■地域区分■ 関東:東京 神奈川 埼玉 千葉 群馬 茨木 栃木 山梨 新潟、南東北:宮城 山形 福島、北東北:青森 秋田 岩手、中部:静岡 愛知 岐阜 三重 富山 石川 福井 長野、近畿:京都 大阪 奈良 滋賀 兵庫 和歌山、中国:岡山 広島 鳥取 島根 山口、四国、九州、北海道、沖縄

特別宅配便 料金 
サイズ AW 全国一律800円
サイズ BW 全国一律 1500円
サイズ CW 全国一律5000円
サイズ DW 全国一律8000円

補償無し 追跡便 料金 
追跡便A便:【補償無し·追跡有り】 全国一律300円
追跡便B便:【補償無し·追跡有り】 全国一律 400円

補償無し 郵便発送  
日本郵便の料金+封筒+印刷+ラベル代金(梱包を要する場合は、別途梱包代金。150円以上の普通郵便から商品に応じて対応)【補償無し·追跡無し】全国一律150円~
1350円

代引き手数料  
代金の合計金額が1~9999円:650円、1万~29999円:750円、3万~49999円:850円、5万~69999円:950円、7万~99999円:1050円、10万~199999円:1100円、20万~299999円:1200円、30万円~:1300円宅配便のみ

その他  
お支払い方法:クレジットカード、PayPay残高払い、PayPayあと払い、コンビニ(セブン、ファミマ、ローソン)、銀行振込(三菱UFJ、PAYPAY、ゆうちょ)、商品代引(宅配便のみ·手数料別途)
※ヤフオクストアのシステム変更で、商品名に(中古品)の表示が記載される場合がございますが、当店は新品商品のみの扱いとなります
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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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引用:☆ラッキーウッドエメラルド金彩デザートナイフ・フォーク・スプーン各20本計60P高級ステンレス18-10使用ミラー金彩仕上げ日本製【TAG HEUER】タグホイヤー WN1318 エクスクルーシブ プロフェッショナル200 パープルシェル文字盤 クォーツ レディース

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『期間限定!◎◎利休kura茶道具◎◎ 水指 / 加藤藤城 祥瑞水指 京焼 / 共箱【骨董・美品】』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、【Paul Smith】ピアス アーティストストライプ サークル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【新着】アイダンマトックス 黒装飾ワンショルダーロングドレス 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 : 格安即決 137cmUL ベイトフィネス リール(左)セット 美しい木目の天然木 3ピース ベイトフィネス 渓流 パックロッド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 : GANNI 刺繍 アングレーズ コットン ミディドレス ワンピ WHITE【真作】掛軸・遠山蘆山(1823~1904)・二行書・江戸後期から明治の書家・京都の人

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 : 【FENDI】ブラックジャージーパンツ

■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 : アングラーズリパブリック パームス シルファー SYKSi-53 UL /T 5 IIDA CONCEPT

■金融

【防水・撥水】コンバース オールスター 100 ゴアテックス ハイ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(NIKE - NIKE DUNK LOW CHICAGO 29cm)、「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:DUVETICA - Duvetica capsule collection dymfna 週末限定★希少 【新品】 フィッシュマン・ベイトロッド・ガングリップ【Beams・blancierra3.9UL・Limited】渓流ベイト

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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