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驚きの値段 長岡空権造 入手困難『十一代 貴重 出雲焼 裏千家) 遠州好 小堀遠州 住右衛門 出雲焼南蛮水指 茶道具 共箱』(検索 水指 水指
驚きの値段 長岡空権造 入手困難『十一代 貴重 出雲焼 裏千家) 遠州好 小堀遠州 住右衛門 出雲焼南蛮水指 茶道具 共箱』(検索 水指 水指
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16,800円 28,000円
茶道具 十一代 長岡空権 住右衛門 小堀宗慶自筆 好書付 出雲焼 茶碗 竹 , 出雲焼 黄いらほ茶碗 十一代 長岡空権(作) 共箱 楽山焼, ヤフオク! -「長岡空権」の落札相場・落札価格, t1632 楽山焼 十一代長岡空権 立鶴 水指 共箱 ○雲州松江藩御用窯 , ヤフオク! -「長岡空権」(陶芸) (工芸品)の落札相場・落札価格, 出雲焼 黄いらほ茶碗 十一代 長岡空権(作) 共箱 楽山焼, 茶道具 十一代 長岡空権 住右衛門 小堀宗慶自筆 好書付 出雲焼 茶碗 竹
カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 工芸品
  • 陶芸
  • 日本の陶磁
  • 京焼
  • 茶道具
  • 水指
状態
  • やや傷や汚れあり

koedoya『こえどや』のブースへようこそ!!




この度は何百万点という出品数の中、当ブースの商品を見つけて頂き誠にありがとうございます。
当方のお取扱商品は、各中古品·アンティーク·玩具·リサイクル品·雑貨·生活用品·各特価品、掘出し物·貴金属品等になります。
どのような商品も一点一点、作られた方のお気持ちを大切にし取り扱っております。
落札して頂いた際もお客様が最後まで安心してお取引ができるよう、また喜んで頂けるよう努めさせて頂きますのでお時間がございましたらごゆっくりご覧下さいませ。
〓〓〓〓〓〓 重  要 〓〓〓〓〓〓
もしご入札を検討して頂ける際は大変お手数ですが商品情報欄に記載しております内容事項は
必ず全てご覧下さい。
少しでもご不明な点がございましたらご入札前に必ずお問合せ下さい。

※『ご入札時にマイナス評価のままの方』『-3以上の評価がある方や-の件数がやたら多い方』『過去のお取引にマイナス評価があり評価の理由が悪い方』はご入札又は落札されてもこちらの判断で予告なく『落札者様の都合』で取消しさせて頂きます。
※ご質問でひやかしや日本語以外での問合わせ、直接取引等の内容と判断した場合は回答せずにブラックリストに登録させて頂きます。
値引交渉の設定がされている場合も値引交渉額がひやかしの額と判断した場合やあまりにもしつこい場合も同様です。トラブル防止の為ですので予めご了承くださいませ。



●出品商品について●




●商品名:貴重『十一代 長岡空権造 出雲焼 水指 共箱』(検索 茶道具 出雲焼南蛮水指 住右衛門 小堀遠州 遠州好 裏千家)  
○商品の状態:中古品
○送料及び配送方法:送料別途。配送方法については下記に記載
○商品の説明:
十一代 長岡空権造 出雲焼 水指になります。
とてもよい景色です。
中古ではございますがご満足していただけるお品かと思います。
なお、水漏れの確認はしておりません。
また欠けのようにみえる箇所がいくつもございますが作品の造りですので予めご了承ください。

当方最後のお品になりますので大切にしていただける方に…
※出雲焼のカテゴリがありません。カテゴリ違いご容赦下さい。
●付属品(共箱)の有無:有り(日焼け跡、傷、汚れ、シミ、黄ばみ、傷による凹み等あり)
(共箱の紐:ほつれ、折れ跡、汚れ等あり)
●付属品(共布)の有無:無し 
●付属品(仕覆)の有無:無し 
●付属品(栞)の有無:無し 
●花押の有無:無し 
●陶印又は刻印、彫銘等の有無:有り(作品の仕上がり具合により陶印又は刻印が見えにくい場合がございます。)
※メイン商品や箱の傷み、損傷、汚れ、共布や紐、仕覆等に汚れやしわ、しみ、破け等がありましても状態を損ねてはいけませんので基本現状のままでのお渡しになります。修復やクリーニング等は行いません。予めご了承ください。
※商品サイズ
直径(最大値):約182mm
高さ(最大値):約165mm
商品単体重量:約2,200g
※当方で出品している商品は出品期限がございます。
落札されない場合は骨董市や専門店等に出すと思いますのでお見逃しなく!
※当方このジャンルに詳しくありませんので上記情報等に間違いがございましたらご指摘下さい。
落札後のクレームや返品はお受けできませんのでご不明な点やご指摘は必ずご入札前にご質問よりご連絡下さい。
※カテゴリ違いの場合がございます。予めご容赦下さい。
(タイトルの括弧()内は検索キーワードです。)
※このような商品はできるだけ接写したいのですが当方のカメラが古いのでなかなかピントが合わなく、色合いの設定も難しいので本来の色が出てない場合がございます。スマホで撮影している場合もございますが、やはり同様です。またお客様がご覧になる機器によっても異なると思います。出品画像と実際の色合いが異なる場合がありますことを予めご了承ください。

★宅配便は『100』サイズになります。
気泡緩衝材(プチプチ)や緩衝材(新聞等も含む)等を商品に巻いてリサイクルの箱や段ボール等を使い梱包して発送致します。
商品が破損しないよう1ランク~2ランク上の箱等を使い梱包している時がございます。
(例:商品サイズは60ですが梱包sizeは80~になる場合がございます。)
別途、新しい箱や新しく大きな箱での梱包をご希望の場合は必ずご入札前にお知らせください。
なお、箱代は別途かかります。また梱包サイズが変わり送料が変更になる場合がございます。
※箱は別途仕入れますので通常の発送時期より+2~3日お時間を頂きます。
※ギフトやプレゼント用としての梱包は承っておりません。
※商品サイズや梱包サイズ及び重量は全ておおよその数値です。
※送料をお調べする際は上記梱包サイズで算出して下さい。

○補償又は保証の有無:無し

○返品·交換の対応:お客様のご都合による返品·交換はできません。
○納品後の対応:ご不明な点があった場合で私がご説明できるものは対応致します。
できない場合はご容赦下さい。
○各お手続きの有効期限
落札後(落札終了時間)『48時間以内』にお届け先のご連絡をお願い致します。
こちらから送料のご案内をしましたら『48時間以内』にお支払お手続きをお願い致します。
商品お届け後も、必ず『48時間以内』に『受取連絡』のお手続きをお願い致します。
お手続きが無い場合は取引ナビと評価からお知らせ致します。
※48時間以上経っても『お届け先のご連絡』や『お支払お手続き』をして頂けない場合は『ご入札の取消』をさせて頂きます。
その際『落札者様の都合』ということで取消しを行います。
また評価の変更もさせて頂くことがございますので予めご了承ください。
少々厳しい期限を設けておりますがイタズラ入札が非常に多く、当方も損害が出ております。
商品によっては季節ものや流行りものもございますので迅速な措置にご理解頂ければと思います。
商品お届け後の『受取連絡』の詳細については下記に記載しておりますのでご覧下さい。

○納期
平日午後1時ごろまでにご連絡とYahoo!かんたん決済のお手続きをして頂けましたら
2日~5日前後での発送をしております。
(仕事の合間に行っているのと大切な商品ですので梱包にはお時間がかかります。)
午後1時以降は翌日のお取扱になります。金曜日午後1時以降は月曜日の扱いになります。
なお発送は平日のみとなり『土日祝日』はできませんので予めご了承ください。
(上記はお約束するものではありません。当方の急な都合により発送が予定より遅れる場合があります。
予定が変更になる場合はその都度ご連絡を差し上げております。)

※お取り置きや数日間の保管、配達指定日が4日先や1週間先等といったご依頼はお受けできません。
○備考:上記でもご案内しておりますが商品やお取引についてご不明な点がございましたら
トラブル防止の為ご入札前に必ずお問合せください。
なお、できるだけ早くにご返答するように努めますがご返答する前にオークションが終了して
しまったり再出品した場合はできませんので予めご了承ください。
※ご不明な点がありご質問頂いても当方からの回答が無い場合は絶対に入札しないで下さい。
トラブルの原因になります。
※個人出品ですので領収書の発行はしておりません。


●発送方法と送料について




●配送及び発送方法のご案内

こちらの商品は
·ヤマト宅急便 元払
·ヤマト宅急便 着払
·佐川急便 元払
·佐川急便 着払
·ゆうパック 元払
·ゆうパック 着払
での発送が可能です。
※それぞれ運賃が異なりますのでご注意下さい。

※万一、輸送中に商品が破損、故障、紛失等してしまった場合の損害賠償等は運送会社様の規約に基づきご対応させて頂きます。
運送会社様が対応してくださる際、代替品がある場合は交換になります。
代替品が無い場合はご返金になります(ご返金お手続きには1~2ヶ月程かかります。)。
※商品(中古品、骨董品、美術品、高額商品等)により対応して頂けない場合もございますのでご心配な方は予め『保険』をかけて頂くことを強くおすすめ致します。
(各社30万円までの補償があるようですが難しいようです。)
対応して頂けない場合は商品代のご返金やオークションのキャンセルもできません。
当方でも全てにおいて対応できませんので予めご了承ください。
(保険金は新たに商品を調達する為のものではございません。落札者様が当方にお支払頂いた落札金額をご返金する為のものになります。)
○別途輸送保険をかける場合はご入札前に必ずお問合せ下さい。
発送方法が変更になったり運賃、保険料等も別途かかります。
大幅に値上げになる場合がございますので料金トラブル防止の為にもお願い致します。
(保険をかけても状況によっては使えない場合もございます。こちらも運送会社様の規約に基づきます。)

※当方や運送会社様の都合で予告なく運送会社が変更になる場合がございます。
※各宅配便の日時指定はできますが運送会社様の都合や交通事情、配送ルート等でご希望に添えないことがございます。
※日時のお約束ができませんので手渡し納品は行っておりません。
※ご案内している料金は梱包材料等も含め測定し算出しております。
実際の商品サイズで測定したサイズや重量とは異なります。
※複数ご購入の場合、送料や配送方法が変わる場合がございます。
また商品により1個口にまとめることができない場合がございます。
●商品は埼玉県からの発送になります。送料は下記よりお調べ頂ければと思います。







※商品の梱包には資源を無駄にしないようにと再生紙、中古ダンボール箱、袋、新聞紙、梱包資材等を使用しております。
商品の梱包の見栄えは悪いかもしれませんが予めご了承下さい。
(Amazonや色々な通販会社、飲食等の梱包箱も使っております。)
※ゆうパックは集荷に来て頂く場合と郵便局へ持ち込む場合がございます。
持込やアプリ等を使って割引になる場合がございますが差額は郵便局までの交通費や人件費として使いますのでご返金等はしておりません。
※配送方法、送料についてご不明な点がございましたらご入札前にお問い合わせください。
※宅配便の送料がわからない場合はお届け先の都道府県名·離島の場合は島名等含めご入札前にお問合せ下さい。


●当ブース出品商品 共通のご案内●




●自己紹介欄も必ずご覧ください。
お取引に関する最新情報·変更事項·お休みの日等を自己紹介欄を利用してご案内しております。
以前お取引いただいた方もご入札前に必ずご確認をお願い致します。


●落札していただいた場合
落札後、ヤフーから送信されてくる 『落札通知メール』は必ずご覧ください。
お取引についてのご案内及びご連絡事項が記載されている場合がございます。

●当方とのお取引の流れ
『取引ナビ』を使用します(直接取引は行いません。)。
お取引の流れは をご覧ください。
なお、上記でも記載しておりますが『各お手続きの有効期限』は
落札後(落札終了時間)『48時間以内』にお届け先のご連絡をお願い致します。
こちらから送料のご案内をしましたら『48時間以内』にお支払お手続きをお願い致します。
お手続きが無い場合は取引ナビと評価からお知らせ致します。
※3日以上経っても『お届先のご連絡』や『お支払手続き』をして頂けない場合は
『ご入札の取消』をさせて頂きます。
その際『落札者様の都合』ということで取消しを行います。
また評価の変更もさせて頂くことがございますので予めご了承ください。
商品によっては季節ものや流行りものがあり売れなくなってしまう場合もございますのでご理解頂ければと思います。
商品到着後、落札者様が『受け取り連絡』の操作をして頂きますと出品者に商品代と送料が支払われます。
お手続きをして頂けませんと14日後に入金処理はされますが、それは非常に困ることですのでお手元に商品が届きましたら必ず配達後『48時間以内』にお手続きをお願い致します。
万一、お届けした商品が破損·故障·補償又は保証のある商品が故障していた場合でもお手続きはお願い致します。
入金されませんと売買契約が成立しておらずその先のご対応ができません。
特に輸送中に起きたと思われる商品破損や故障の場合、入金処理がされておりませんと運送会社様のうほうで受付して頂けません。
14日後では事故確認やご対応等もできませんのでご注意下さい。
※上記のようなトラブルや商品を安心してお届けできるよう普通郵便で送れる商品も配達記録や追跡調査ができる発送方法のみとさせて頂きましたので予めご了承ください。
※発送後は当方も無事お届けできているか配達状況の確認をしております。
※配達完了後、48時間以上経ってもお手続きして頂けない場合は、取引ナビと評価欄よりご連絡差し上げます。またお電話させて頂くこともございます。
3日経ってもご連絡やお手続きをして頂けない場合は評価を下げさせて頂く場合がございますので予めご了承ください。
上記の条件でよろしければお取引をお願い致します。
詳しくは をご覧ください。
●お 願 い ●
※お取引に関してご不明な点がございましたらご入札前に必ずお問合わせ下さい。
※できるだけ迅速に対応させて頂いておりますが個人出品につき予期せぬ事が起きるかもしれませんので日数に余裕を持ってお取引させて頂けたらと思います。
※通信販売やネットオークションでご購入される際、簡単にご購入できる反面、デメリットや
リスクが多数ございます。
商品を見て購入することができない。商品が届くまで商品確認ができない。
届いてみたら思っていた感じと違う。
輸送中の事故に遭い商品が破損損傷等し、せっかく落札したのに取引が中止になってしまった。
不具合や故障してもノークレーム·返品不可なので対応してもらえない。
思いがけない事や予期せぬ事態が起きた等さまざまです。
もし使える商品や製品で例え新品でも絶対壊れない故障しない等ということはありませんので
商品や出品条件等、十分にご理解した上でのご入札をお願い致します。
商品や購入に関して、また購入後や使用中に関して、少しでもご不安があるようでしたらご入札、
ご購入前にお問合せいただくか、それでもご不安な方はトラブルの原因にもなりますのでご入札を
ご遠慮ください。
特にオークションご新規の方はオークションのシステム、お取引方法等、十分にご理解した上で
ご入札ください。
携帯電話 スマホ タブレット等から参加されている方も商品情報欄、自己紹介欄は必ずご覧下さい。
※上記でもご案内しております『マイナス評価』『ご質問』『値引き交渉』『各お手続きの有効期限』の件以外にも、近年、イタズラ入札や音信不通でそのままだったり落札後、同じ商品が安く出品されていたのをみつけ、そちらで落札購入し、当方の商品はそのまま放置したり、高いからやっぱりいらない等ということも多く、損害まで出ている方もおります。
何等かの事情でお取引が急にできなくなる場合もあるかもしれませんがご連絡を頂けないことには待つことも出来ず非常に困ってしまいますのでよくご検討の上、ご入札をお願い致します。


長々とご覧いただき誠にありがとうございました。
細かいことや過剰なことを多数記載しておりますが近年、通信販売やネット販売でのトラブルは年々増えております。
出品商品の情報や説明はできるだけ詳しく記載するように心がけておりますが気付かぬ点やミスも多数あるかと思いますのでお気づきの点はご入札前にご指摘頂ければと思います。
また、落札後も安心してお取引でき商品も無事お手元にお届けでき喜んでもらいたいのが一番の望みですので長文でのご案内、ご容赦下さい。
上記説明文·商品画像の無断掲載·無断転載はご遠慮願います。 
また上記内容は予告なく変更させていただく場合がございます。  

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出雲焼 黄いらほ茶碗 十一代 長岡空権(作) 共箱 楽山焼
ヤフオク! -「長岡空権」の落札相場・落札価格
t1632 楽山焼 十一代長岡空権 立鶴 水指 共箱 ○雲州松江藩御用窯
ヤフオク! -「長岡空権」(陶芸) (工芸品)の落札相場・落札価格
出雲焼 黄いらほ茶碗 十一代 長岡空権(作) 共箱 楽山焼
茶道具 十一代 長岡空権 住右衛門 小堀宗慶自筆 好書付 出雲焼 茶碗 竹

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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『アディダス プレデター19.3HG/AG 26.5cm1-X』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、【本物保証 /関税・送料無料】Nike Air Max 1 SP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★NATIONAL GEOGRAPHIC★19FW LAPUS BUCKLE FLEECE JUMPER 全3色

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【Jimmy choo 】JC / エリック・ヘイズ・ショッパー・トート/S

∟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【国内即発】MARC JACOBS キーケース S127L01FA21 6連フック 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 : 清閑寺窯 四代杉田祥平造 色絵海松絵 水指 共箱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 : 大人気!残りわずか!【Salvatore Ferragamo】レザーローファーSTREAM TRAIL ★ SALE ☆★ ストリームトレイル ☆ Marche DX-1.5 23liter

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 : 【Nike】NBA レイカーズ 75周年記念ロゴ付きフーディ

■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 : 在銘 染付水指 YS4911 光伸造 蓋付2種類 松竹梅図 京焼 陶器 陶磁器 陶芸 焼物 工芸 茶道具 13.5cm× 13.5cm× 13.7cm 総重量: 815g

■金融

【toryburch】国内発送◆ エレガント ノースリーブ ワンピース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 - supreme Nike エアフォース Air Force シュプリーム ナイキ)、「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。

[鞄の國] かばんのくに/2WAY/ショルダーバッグ/手提げ/横型/ネイビー


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:うちわ文字 ネームプレート オーダー ファンサうちわ 高知優吾 ♡d19-6434[SAN] 平安 祥雲 古唐津釉 水指 共箱 未使用 保管品

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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