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当店だけの限定モデル ◆管理SM-S1 ◆即決◆ 古い三味線 現状品 詳細不明 ※中古品 和楽器 本体
当店だけの限定モデル ◆管理SM-S1 ◆即決◆ 古い三味線 現状品 詳細不明 ※中古品 和楽器 本体
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6,370円 9,800円
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カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
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状態
  • 傷や汚れあり
◆落札での悪い評価が10以上ある方(個人)は入札しないで下さい。

◆即決商品です。  管理番号SM-S1

★詳細不明の古い三味線です。 (中古品) 全長約98cm

※何用の三味線なのか専門知識が有りませんので判りません。画像⑦のサイズでご確認ください。

:両面共に皮のヤブレは有りませんでした。どちら側も皮はピンと張っていました。 皮にシミの様なモノが複数出ています。

:ケース等付属品はありません。エアパッキン·ダンボールでの簡易梱包となります。

:この状態での入手品につきメーカー·材質·年式·◯◯専用等、詳細不明です。

:外観は特に大きなダメージ(折れ·割れといった演奏に支障をきたす程の致命的な破損)は見当たりませんでした。

※当方では各調整·クリーニングは基本的にしておりません。(入手時のままでの出品です。)
:落札者様にて各調整·クリーニングをお願い致します。
 
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□当方の出品する中古楽器類は程度に関わらず全てジャンク扱いです。
 
もしもタイトル·説明文との相違·難点の見落とし·説明不足·認識違い·計測ミス·画像の死角になったダメージ等、何らかの難点がありましても対応(返品·返金·交換·サポート)が出来ませんので念の為ジャンク出品としております。
 
万一の場合は自作·クラフト·飾り·パーツ取り·研究用等にご活用される前提でご検討下さい。

:三味線には詳しくありませんのでお渡し後のサポートは一切出来ません。
 
:竿は分解出来ない仕様の様です。 糸や糸回し·コマ等は外して梱包しています。

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●動作チェックは初めて出品した時の状態を(素人·私見にて)記載しております。
 
*商品によっては梱包後、月日が経過した品もある為、劣化進行等の不具合が発生する可能性があります事を予めご理解願います。
 
:破損·紛失防止の為出品後速やかに梱包しておりますので発送前に開封しての再チェックが出来ません。
 
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■大変申し訳ございませんが評価が新規の方につきましては入札前に質問欄より購入の意思をお伝え下さい。連絡無しで入札されましても気がついた時点で削除させて頂きます。
*事前にご連絡さえ頂ければコチラからの連絡が無くとも入札OKです。
 
■オークション終了後24時間以内にかんたん決済のお手続きが確認出来ない場合は落札者都合にて削除させて頂きます。

◆評価につきまして··· こちらの大きなミスが無い場合には基本的に「同評価」とさせて頂きます。
 
 
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※中古·経年品ですのでビギナーや神経質な方には不向きな商品です。

:楽器として使用する場合は専門店等にて全体に要メンテナンスとお考え下さい。

※万一何か問題が有りましても一切対応出来ませんので万一の場合は臨機応変にご自身で対処出来る方のみお願い致します。
 
(すべては画像参照にて自己責任の上ご確認·ご判断下さい。)
  
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:大きな(演奏不能·致命的と思われる割れや折れ等)ダメージは見当たりませんでしたが中古·経年品ですので伴う打痕·傷·ヨゴレ·錆·打痕·色褪せ等はご理解願います。
 
:中古入手品=ダメージの見落としや説明不足·純正パーツの欠品および前オーナーによるカスタマイズの有無等、素人·短時間では把握出来ない部分が多々ございます。
 
■短時間の素人私見ですので説明文内容は参考程度にお願い致します。
(状態は画像でご確認の上自己責任でのご判断をお願い致します。)
 
●お取引後、当方の説明不足·誤認識·色·形状·状態·内容等のクレームをされる方·説明文を理解出来ない方はご遠慮下さい。
:対応が大変ですのでその様な方とのお取引は希望しておりません。


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◆ご入札前に必ず自己紹介欄をご覧下さい。

◆他にも色々出品中♪可能な限り同送OKです。

◆評価の悪い方はコチラの判断で削除させて頂く場合もございます 。

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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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引用:模写油絵 Gyzis_プシュケー MA2303 ユーラシアアートKENZO◆ロングダウンパーカー

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『クラークス clarks ×KITH キス 21AW Sandford サンドフォード タンスエード スニーカー CL915BM14718 27 茶 ブラウン ▲■ 211224/107』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、sacai - おすすめ★sacai 2017 スウェット 半袖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

■教師なし学習遠州鉄道 株主優待乗車券 3冊セット

∟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CHANEL - anam様専用 シャネル ロゴ ネックレス 美品 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 : M092 三味線 古山 金細 二溝 子持ち綾杉 ケース無し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。

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■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。

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■金融

カメ模様かめちゃん ホヌ ラリマーペンダントトップ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(デニムキャンバス★ ALLSTAR 100 WORKCLOTH CC★ 兼用 国内発送)、「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:Isabel Marant Etoile Tloan Skirt未使用 三味線 本体 糸 駒 胴掛け 胴板 仮継ぎ 2合 4片 長袋 ハードケース 小物 道具 楽器 和楽器 弦楽器 器材 高級

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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