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【超安い】 創業140周年記念 グランドセイコー GS Seiko ★新品!未使用!Grand 2021本限定 保証書請求はがきあり★ メンズ ブラック SBGN023 グランドセイコー
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130,500円 435,000円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランド腕時計
  • さ行
  • セイコー
  • グランドセイコー
メーカー·ブランド
  • SEIKO
シリーズ
  • Grand Seiko
状態
  • 未使用

★新品!Grand Seiko GS グランドセイコー 創業140周年記念 2021本限定 SBGN023 ブラック メンズ★
ブランド SEIKO / セイコー 
タイプ メンズ
商品名Grand Seiko / グランドセイコー セイコー創業140周年記念限定モデル
品番SBGN023
素材 ステンレスケース(一部セラミックス) 裏ぶた:ステンレスと18KYG
ムーブメント 電池式クオーツ
サイズ ケース 横 40mm縦 46.8mm厚さ 13.7mm  (メーカーHP参照)
腕周り長さ(最長) :203mm(メーカーHP参照)
ブレス幅 約:18.0mm~19.5mm
ガラス材質 サファイア
参考定価 605,000 円(税込)
商品の詳細をご覧ください。
コメント セラミックス製のベゼルを搭載し、高いスペックとアクティブさをあわせ持つGMTウオッチ
創業者の服部金太郎の確固たる経営理念を受け継ぎ、
時計の本質を見つめ続け「革新」と「進化」を遂げてきたグランドセイコーから、
セラミックス製の24時間表示ベゼルを採用したGMTモデルが登場です。
ヘアライン仕上げを主体としたケースとセラミックス製ベゼルの組み合わせが、
機能美という言葉にふさわしいGMTウオッチです。
GMT表示針には、時分針やインデックスとは異なる色で発光するルミブライトを使用し、
暗闇における高い視認性も確保しています。長く太い針を正確に動かす、
他には類を見ない革新的なクオーツキャリバー9F86を採用し、
秒針を止めずに時差修正ができる利便性を兼ね備えています。
裏ぶたには、18Kイエローゴールド製の獅子のワッペンがつけられた特別仕様です。


付属品内箱、外箱、取扱説明書、保証書請求ハガキ
(画像に載っているものが全てです)
ランクN~S
状態こちらは新品未使用品です。

バックル、裏蓋等にフィルムが貼ってある状態です。

保管、試着等に伴うわずかなスレ、小キズ等はご容赦下さい。

箱等付属品に多少のスレ、キズ等が見られます。

保証書請求ハガキに記載されている販売日は2021年7月です。

完璧な新品をお求めの方はご遠慮下さい。
状態、保管品をご理解の上、ご入札お願い致します。


ランク表
未使用品 N未使用の商品です。但し、未使用のまま時間が経過している商品もございます。
新品同様品 S数回使用した程度でほぼ新品に近い商品です。
中古A中古品の中でも状態の良い商品です。多少の小傷や汚れが見受けられます。
中古AB全体的にはAに近いのですが、使用感による小傷·汚れが見られる商品です。
中古B使用感のある中古品です。キズや汚れ等が目立つ場合があります。
中古C使用感の強い中古品です。キズ·汚れがあり物によっては破損等がある場合もございます。
中古D故障等により動かない、修理が必要等、使用のできない状況。ジャンク品になります。







ご注意点
こちらの商品は当社のホームページ、他のサイトでも同時に販売しています。
その為、ご注文を頂いても売り切れている場合がございます。
売り切れている場合の賠償·保証·責任は一切負いかねますので、
予めご了承の上ご入札くださいませ。 



お取引について
落札後の流れ をご覧ください。
お支払いについて 弊社はストア アカウントとして出品しております。
 お支払い金額は 全て「消費税込み」「送料 別」「先払い設定」です。
決済方法 ゆうちょ銀行

三菱UFJ銀行

PayPay銀行(旧ジャパンネット銀行)

Yahoo!かんたん決済

代金引換には対応しておりません。
発送方法 ·ヤマト運輸(補償あり) 60 サイズ
評価 評価は頂いた方にお返ししています。 評価不要の場合はこちらも不要です。
掲載画像携帯電話では商品画像が全て表示されない場合がありますので、
必ずPC画面にて掲載画像をご確認の上、ご入札下さい。
画像を見ていなかったという理由でのキャンセルはお受けできませんので、予めご了承下さい。

同様に、説明の有無にかかわらず、画像にて十分に確認·判断できる商品状態に関するキャンセル·クレームもお受けできません。

画像の色合はモニターにより異なりますので、現物と多少の違いが出る場合があります。

万が一、写真と商品コメントに相違があった場合は現物である写真を優先致しますので、予めご了承下さい。
少しでも不安や疑問がある場合は事前にご質問下さいませ。
梱包方法 全ての商品を紙袋、ダンボール、巻きダンボール、緩衝材(エアパッキン等)
などを使用し、事故がないようにしっかり梱包しております。

商品によって梱包方法が全て異なります。

梱包方法にとてもこだわりの強い方は入札前に事前にお問い合わせ下さい。
落札後では対応できない場合もあります。

ご希望の梱包方法によっては予定の送料が大幅に増額となる場合があります。
予めご了承下さいませ。
入札キャンセル

入札後のキャンセルはお受けできません。
入札後に質問欄、メールからの入札削除の依頼を
されてましても一切、対応致しませんので予めご了承下さい。

商品説明、状態、注意事項等をよくご確認頂いてからのご入札をお願い致します。

商品キャンセル 基本的に全ての返品·キャンセルは商品のお届け(ご到着日)から3日以内とさせて頂きます。

·お送りした商品が間違っていた場合。
·楽器、電化製品等が不良品だった場合。(ジャンク、現状販売は除く)
·当方の商品説明とお送りしたお品物が著しく異なっていた場合。
(サイズの多少の誤差、コンディションの多少の相違はご容赦下さい)

返金は返送頂いた商品を当社が確認後、銀行振込でのご対応となります。
振込手数料、決済手数料を除いて全額ご返金いたします。


ただし、下記に当てはまる場合に関してはキャンセルには応じられませんのでご確認下さい。

·商品到着後4日以上経過した商品(到着日を含む)
·たばこ、香水、線香、防臭剤、食べ物などのにおいが付着した商品(当店判断)
·現状販売、ジャンク品と記載させていただいている商品
·商品説明、画像にてご紹介させていただいている点についてのクレーム
·お客様の過失によって故障した·傷をつけてしまった際
·間違って落札してしまった等お客様都合による返品·キャンセル
·当社以外で、当商品を改造、分解、修理、変形した際
·新品、未使用の物を開封·使用したもの

「ジャンク·現状販売·ノークレームノーリターン」と記載のあるお品物においては、
記載された説明文以外に予期せぬ不具合が起きた場合も
キャンセル·返品はお受け付けできません。



※上記をお守り頂けない場合は、落札者都合として取消をさせて頂くことがあります。
その他
注意事項

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·上記の期日以内にご連絡·ご入金頂けなかった場合は
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その場合、ヤフーオークションのシステム上、自動的に「非常に悪い」評価がついてしまいますのでご了承下さい。

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必ず、ご不明な点などは入札前にお問い合わせ下さい。


いたずら入札が多い為、新規の方·評価の悪い方は入札を取り消す場合がありますのでご了承下さい。
※新規の方は、お手数ですが、ご入札する前に質問欄、又はEメールから
【ID、メールアドレス、氏名、住所、ご連絡先】などを事前にご連絡下さい。
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稀に税込表示になっている商品がありますが、非課税対象商品以外は、
落札金額に消費税がかかりますので、予めご了承下さい。

基本的に画像にあるもの、記載してあるものがお渡しする全てのお品です。

中古品の場合、付属するものは記載致しますが、
付属しないものは記載しておりませんので、予めご了承下さい。

金土日、祝日に落札頂いた商品のお支払い、配送についての初めのご連絡は翌営業日となります。
予めご了承下さいませ。

商品発送は基本的に当日、14時までにご入金、決済の確認ができた場合は、
当日中に発送させて頂きます。(土曜、日曜·祝日は除く)

ただし、下記に当てはまる場合に関しては当日中に発送できない可能性がありますので
予めご了承ください。

·大型商品、重量物(楽器、スピーカー、オーディオ製品、モニター、TV、PC等)
·梱包に時間を要する品物
·配送会社の都合で当日に集荷不可の場合

お急ぎの場合は事前にお問い合わせ下さいます様、お願い致します。


遅くともご入金を確認してから3営業日以内(土曜、日曜·祝日は除く)に発送致します。

北海道からの発送になりますので到着まで少しお時間を頂いております。
商品到着は基本的にゆうパックの場合は発送から中1日の到着予定です。

船舶を使わないとお届けできない離島や、一部内陸の遠隔地は送料に加え中継料金が必要になる場合があります。
天候や混雑状況などに影響される場合がございます。

ショッピングローンなど、現金による分割払いには対応しておりません。

お支払や発送についてなど、お取引方法に関するご相談は事前に質問覧などからお寄せ下さい。
落札頂いてからご要望を頂いてもお応えできない場合があります。

ラッピング、プレゼント梱包などの包装サービスは行っておりませんので、予めご了承下さい。

海外発送は行なっておりません。(I'm afraid we don't ship internationally.)

当社はインターネットのみでのお取引ですので、手渡しには対応しておりません。予めご了承下さい。



出品者情報

◆古物営業許可番号◆ 北海道公安委員会許可 第101040001652号

◆名 称◆ 株式会社 グランツ

◆所在地◆ 北海道札幌市東区北40条東9丁目3-24

◆電話番号◆011-299-6514

◆E-Mail◆ brand_glanz@ybb.ne.jp

定休日土曜、日曜、祝日
商品管理番号 A-031494



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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:【送料関税込み】CHLOE Woody tote bag ウッディ トートバッグゲームボーイアドバンス - ゲームボーイアドバンス GBA 本体 IPS V2 バックライト仕様 78

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『プラチナ900 デザイン クロス ジュエリー ペンダント 1粒 石 ブラックダイヤ(黒ダイヤ) タマゴ型』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。

★激レア絶版*世界20台*BBR*1/43*Ferrari 126 C2 #28 1982 USA GP*Didier Pironi*フェラーリ≠MR


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、64 AUDIO U18 Tzar イヤホン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天然ダイヤモンド付きピアスk18

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URBAN RESEARCH - kaene 結婚式 ドレス

∟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BE@RBRICK SILVER CHROME Ver. 1000% 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 : 【OH済】初代グランドセイコー GrandSeiko 1st Ref.J14070 Cal.3180 純正竜頭 アンティーク ヴィンテージ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 : 【THE NORTH FACE】OLEMA PANTS

■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

satomin様ご確認用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(BALENCIAGA バレンシアガ XXスモール FLAP バッグ クロコダイル)、「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。

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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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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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