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贈り物 プロ 希少 ヤフオクいますぐ落札 譲渡品 6本セット マッスルバック Rシャフト ドライビングアイアンG400 ミラー ジョニー ミズノ mizuno ミズノ
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6,500円 10,000円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • スポーツ別
  • ゴルフ
  • クラブ
  • 男性右きき用
  • アイアン
  • ミズノ
メーカー·ブランド
  • MIZUNO
状態
  • やや傷や汚れあり
このタイミングで是非とも手に入れて頂ければ幸いですので宜しくお願い致します。

まず初めに、ヤフオクガイドラインをしっかりお読みになり
ご納得の上、慎重にご入札よろしくお願い致します。

注意事項を書いてもご理解されてない方が多いです。
商品を落札された方は必ず守って下さい。

現在のヤフオクの新ルールです。

1欲しい商品を落札する
2お支払いをする
3商品が到着後、受取連絡を押す

以上簡単な3つの事をして頂くだけです。

はじめまして、当方は出品や落札共に誠意をもって敏速な対応を心がけております。
素人出品ですので説明不足、程度の判断の個人差などあると思います、ご不明な点は事前にご質問をよろしくお願い致します。
出品は、新品又は中古品を個人売買による写真判断でのネット上のお取引です、その条件を踏まえたゆえにご理解して頂き、慎重にご入札して下さい。
トラブル防止の為、極度な神経質で感情的な方、業者通信販売と勘違いされ個人売買の意味をご理解してない方、商品にまったく無知な方、約束又は時間にルーズな方等のご入札はご遠慮お願い致します。

初めての方でも上記の大人のルール
(ノークレーム、ノーリターン、ノーキャンセル、ノーアフター)が守れる方なら大歓迎致しますのでご安心下さい。
運送中の破損に関しては、運送会社に対応して頂きます。
一点物の破損場合のご返金の場合は、商品はお戻りいたしませんのでご了承下さい。

落札後の取り引きはメールのみになります。

お電話での対応は不可です。
(落札後の値引き交渉、ご質問はお答え致しません。)

※本当にクレーマー固くお断りです。
こちらは悪質落札者を選べない為、
一度でも他者に悪い評価を付けた経験のある方は絶対に入札しないで下さい。

レビューと勘違いされて軽く悪い評価を付けたがる落札者様もご入札は絶対にしないで下さい。
クレーマーと自負していない方は、ご自分の評価をもう一度確認して下さい。

※直接お電話での脅迫クレームは固くお断り致します。
ほとんどが中古品です、商品到着後の程度判断は寛大なお心でよろしくお願い致します。

当方は全て非常に良い評価しか致しません。

※しかしながら頂きました評価と同じ評価に変更致しますので、あらかじめご了承ください。

※ストーカー行為
(理不尽な違反申告 いたずら入札 ご質問欄からの悪口等)
残念な迷惑行為は絶対にお断りいたします。

もう少し、ご自分自身を大切にして下さい。

原産国 日本

メーカー ミズノ

材質

製造推定 1980年頃

サイズ(cm)
H.
W.
D.

素人寸法です、商品到着後の再計測の誤差に
ついてのクレームはお受けできません。
試着後サイズが合わない為返品要求など
身勝手な方のご入札は固く御断りいたします。
(神経質な方はメーカースペック参照して下さい)


当方の商品を3点同時購入して頂いた場合は
160サイズ内送料無料で発送致します。
まとめ買いの方にはお値引きも考慮してご相談に応じます。
 
 
<商品状態>
 ■多少時代によるほつれ、スレ、汚れはありますので、画像にてお確かめ下さいませ。
 ■当方は製造年式関係は専門外ですので詳しくは説明できません。

USEDのお品になりますので、小傷·汚れ·スレ傷·色あせ等は御座います。

※状態はあくまでも主観になりますので神経質な方の入札はご遠慮ください。又中古品にて極端に商品に期待し過ぎる方もお断り致します。

機械物はこちらでは動作確認して発送しても、到着して可動しないなどのトラブル防止の為、全てジャンクとお考え下さい。
動作確認状況は以下のとおりです。


現段階では全て現状品です、撮影後に時間経過による
コンディションの変化につきましてもご了承下さい。

大体正常の物ですが、しかし到着後の異常な力による使用では正常に使用頂けるのか、出来ないかは不明です。

その点をご理解の上どんな状態であっても問題のない方以外は、

ご入札をお控えください。

神経質な方は中古品=ジャンク でお願いします。

中古品をネットでの売買という性質上、どうしても画像や文面だけではお伝えできない部分や見落とし等があると思います。また、人それぞれによって、価値観の違いもありますので、当方としてもトラブルは避けたいので、見落とし·記入ミスなどがあった場合でも最終的には現状況の状態を最優先とさせて頂きます事をご了承頂き、同意の上、慎重なご入札をお願い致します。

ご質問の返答無く、不明な場合はご入札をしないで下さい。

◆画像◆

※出品は1点のみになります。
撮影に使用しておりますその他のコーディネートイメージになりますので予めご了承ください。
落札後に付属品を要求には応じません。


◆参考価格◆


※定価や参考価格はこちらで出来る限り調べた上で記載しておりますが、あくまで参考にしていただく価格になります。
必ずしも正規の価格とは限りませんので、それに関する落札後の値引き等は致しかねますのでご了承ください。



◆送料◆

大分より佐川急便での発送になります。

着払い送料に関するご質問のご返答は見合わせております。
過去金額誤差にるクレームあった為ご理解下さい。
発送サイズはお知らせ可能ですので、直接HPでお調べ下さい,


指定日がある場合は入金予定日から少なくとも6日間は開けて頂きますようお願い致します。

受け取り拒否も固くお断りです。

◆お支払い◆

お支払方法は指定口座への銀行振り込み、かんたん決済のみとなります。

お支払い総額は基本的には【落札金額】のみになります。(振り込み手数料は落札者様負担)

郵便振込(ゆうちょ銀行)·代引き発送は取り扱っておりませんが、やむおえない場合はご相談下さい。

◆商品の転売について当方は公認しております。サイズ違いの場合や手放したい場合等は、落札価格以上でヤフオク内に出品していただいて構いません。

◆注意事項◆
必ずお読みください

ご入札、ご落札前にこの文面をご理解ご承諾頂いたものと考えますので必ず全てお読みください。


□お取引について
·落札から1週間以内でお取引完了可能な方のご入札をお願い致します。
·落札後3日以内に御連絡を頂き、1週間以内にお振込み頂く様お願い致します。
·直接お電話での対応はしておりません。
·お支払方法を銀行振込に選択し、振込名義が異なる場合は必ず事前にご連絡頂きますようお願い致します。
·ご連絡が無い場合は確認が遅れてしまう場合がありますのでご注意ください。
·オークション終了後のご質問·キャンセルはお受け出来ません。
ヤフオクガイドライン上、落札後はお取引の義務が生じますので責任のあるご入札をお願い致します。
·当方の定める期間内に、ご連絡·ご入金が無い場合は、落札者様都合にてキャンセルとさせて頂きます。
その場合、ヤフー側より自動的に落札者様へ【非常に悪い】の評価が付きますので予め御了承ください。


□商品について
·パソコン環境等により画面上の色と実際の色が若干異なる場合がございます。
·商品の記載サイズに関しましては、手作業での採寸になりますので、若干の誤差がある場合もあります。
·状態の指摘に関しましては、主観の問題も生じるため返品·お値引きの要望には一切お答えできません。
·新品の明記がない物はすべて中古となっており、中古という物の性質上多少の傷や汚れなどは当然ある物と考えてください。
·新品に関しましては、その後の保管状態·期間によって1つ1つ状態は異なります。
·完全な新品ではありませんので、通常のUSED品と同様細かいキズや汚れは御座いますので、ご理解のほどお願い致します。
·詳細画像に関しましては、主に大きく目立つ部分の写真を載せております。
·基本的にUSEDのお品になりますので詳細画像以外の細かいキズや汚れ等もあるものとお考え頂き神経質な方のご入札はご遠慮ください。
·当方基準にて画像·文面に載せるほどではないと判断した状態の指摘に関しましては、主観の問題も生じるため返品·お値引きの要望には一切お答えできません。
また、におい関しましても上記に同じく主観が絡む問題の為、完全ノークレーム·ノーリターンとなりますので予めご了承ください。
·付属品は写真に写っている物及び文面にて記載のある物のみになります。



□発送について
·基本的には佐川急便の発送となり、運送会社の指定は一切お受け出来かねますのでご了承ください。
·指定日がある場合入金予定日より一週間は余裕を持ってください。
·らくらく家財便は商品のサイズにより到着までに10日以上掛かってしまう場合が御座います。
·至急必要などお急ぎのご要望にはお答えできかねますので予めご了承ください。
·入金確認後、3日間以内まで(祝·土·日曜を除く)に順次運送業者へ引き渡しの後、お届けとなります。
·分解できるお品の場合、当方がそのままの状態で発送すると判断したお品でも、集荷時に配達員の判断で分解して発送する場合があります。
その場合、到着後は基本は落札者様での組み立てになります。
·到着後組み立てについてお問い合わせいただきましても口答·文面では伝えることが出来かねますので予めご了承ください。

·新品のお品ではありませんので、組み立て説明書·組み立て時に必要な工具等はありませんのでご理解ください。

□梱包材は大体の場合、廃材リサイクル品を使用致します、梱包材や梱包のやり方や、ついての指定やご不満もご遠慮ください。

□直接お取引について
·保管場所の関係上、直接お引き取りは一切お受け出来かねますのでご了承ください。
全て記載の運送会社での発送のみとなります。
どんなにお近くにお住いの方や以前は出来たのにといった事を言われましてもお断りさせて頂きますのでご理解ください。


□搬入時のご注意
·搬入不可によるキャンセルは一切受付出来かねます。
ご入札の前に必ず搬入経路、設置場所のサイズ確認をお願い致します。


□商品のお取り置きについて
品物のお取置きは落札日から10日間までは保管致します。
10日を過ぎるお預かりの場合はご遠慮ください。

受け取り拒否も固くお断りです。

□領収証について

領収書はどのような理由でも発行は致しかねますので御了承ください。


□その他の注意事項

写真は実物を撮影したものです。
入札後の(キャンセル)取り消しは致しません。画像、説明を良くお読みいただいた上のご入札を御願いします。
質問にはお答え出来る範囲でお答えしますが、専門的なことなどお答えできない場合も多々あるかと思います。
質問されて、返答が遅れる場合がありますが、その場合は入札はお控え下さい、思った物との違うのでキャンセルもお断りいたします。

時間の都合などにより返答できない場合がございます。その場合は落札後のトラブル防止の為、入札を見合わせていただきますようお願い致します。
基本的に運送中の事故以外の返品は一切出来ません。ご入札前に今一度ご確認下さい。
運送中の事故以外での返品は基本的に受け付けていませんが、万が一返品が有る場合はいかなる場合においても往復の送料は全て落札者様負担とさせていただきます。
その場合は落札代金のみの返金しかできませんので予めご了承下さい。
新規の方や評価が著しく悪い方はこちらの判断で入札の取り消しを行う場合が御座います。事前に質問欄からご購入の意思表示をお願い致します。
クレームは一切お受け出来かねますので予めご了承ください。 当方からは、皆様に非常に良い 評価をお付け致しますが、頂いた評価と同じ評価に変更させて頂く事もありますのでご了承ください。




【】クレーマー防止の記載事項 【】
日本語の良く理解出来ない方絶対お断りです。
出品者は落札者様を選べませんので、再度一応記載事項しております。

当方はプロではありません。
状態などは個人的な判断になります。
見落としなどあるかもしれませんが
商品の状態などにか関してはいかなる場合でも
ノークレームとさせて頂きます。
気になる事は入札前に必ず質問してください。
入札=商品説明を理解して頂いたと判断致します。
細かな適合に対しては、画像をよくご覧下さい。
落札後の程度の不適合のクレームは一切お断り致します。

中古品の個人売買ということをご理解いただき、上記説明は全部読んでいただき、画像も確認いただいた事を前提にノークレーム·ノーリターン、保証一切無しをご理解いただける方の入札をお願い致します。間違い入札では済まない高額のお取引となります。入札取り消し依頼には応じませんので入念にご検討をお願いいたします。

ご不明な点はご質問はお気軽にいただいも結構ですが、時間がかかる場合もあります。また上記説明文中に書いてあることについてはお返事しませんのでご了承ください。
落札後の質問、お値引き交渉も、固くお断りいたします。

※動作未確認と記載の場合は、取り外し、長年使用していない為、ジャンク·部品どり·ベースとしてお考え下さい。

·当方がわかることは記載致しましたが素人の為欠品·見落とし等あるかもしれません。
画像をよくご確認の上ご入札下さい。
足りない部品等ございましたら落札者様にてご用意下さいます様お願い致します。
(把握し切れていない不具合や記載違いにつきましても保障はございません。)

·中古品ですので、キズ·汚れ·サビ等がございます。古いものですので状態は画像にてご確認の上にてご入札下さい。

·画像で確認できない部分や気になる点がございましたら質問欄にてお問い合わせください。わかる限りお答え致します。

·商品の構造上の特性や製造過程の分質上の性質によるクレームもお断りです。(ガラスの気泡、木製の年輪の誤差、その他)

·当方専門知識がない為すべては把握できておりません。部品どり商品ですので、修理·部品交換·メンテ等は落札者にてお願い致します。

·落札後の質問による迷惑行為もお断りです。

·ブランド商品の、本物 偽物 の論争もお断りです。

·上記のことをご理解、ご承諾の上ノークレームの方のみ入札をお願い致します。

·神経質な方は入札をご遠慮下さい。

発送について

·当方大分からの出品となります。
基本的には佐川急便送料着払いにて発送させて頂きます。

※送料は実際に営業所に持ち込まないとはっきりした金額がわかりません。

ご質問をいただいてもお答えはできませんのでご了承下さい。
発送後、お問い合わせ番号とサイズをお知らせ致します。

発送後に送料のご不満もお断りいたします。


商品到着後に程度判断でのクレーム
特に直接お電話での対応はいたしません。
礼儀知らずで声を荒立てる方、直ぐに警察沙汰をほのめかす人格の低い方は絶対に御断り致します。

■ キャンセルの場合
落札後のご質問、キャンセル、連絡無しはお断り致します。


1ご連絡が無くやむ終えない場合の対応

落札後にご入金前のキャンセルされる場合は、落札者都合による削除処理をさせて頂きます。(お客様に自動的に「非常に悪い」が自動的に入りますが、ご了承下さい。報復評価もお断りです。

2全てご理解出来ない人の対応

ご入金後の返金対応ですが、キャンセルが出来なく落札手数料が発生いたしますので、商品代金の8.64%引いた金額をお支払いいたします。
出品者は落札手数料を支払うのに、未払い等が発生しても泣き寝入りなシステムに疑問を感じるので、このマイルールに同意出来る方のみの御入札でお願いします。


送料は、落札者様負担でお願い致します。
返金は、商品到着後に致します。
ブランド商品すり替え発覚致しましたら、
返金せずそのまま着払いの発送致します。

※過去にすり替え、ご返金後に返品が無い詐欺にあった為

受け取り拒否も同じく固くお断りです。
往復送料をご請求いたします。

又、当方は落札者様には全て(評価不要以外の方)
「非常に良い」をお付け致しますが、
当方に頂いた評価と同じ評価に変更致しますので
あらかじめご了承ください。


最後に、他にも色々と出品しております。
同時出品の同時購入又同時梱包のご相談には応じます。
値下げ交渉もご相談に応じますのでお気軽にお問い合わせして下さい。

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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:モンサンミッシェル生成りニット/アンゴラセーター/フランス老舗CITIZEN - Citizen Promaster ダイバーウォッチ

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『R251:K18WG ルビー ダイヤ リング (#12.5)』には、以下のように記載されています。


しっかり叩きたい方は、こちら、TN-87  プレシジョン FM6.5 #3-Pw 8本、マッスルバック、ミズノ特注、

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、70mai saphir watch ブラック ※新品未開封品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AIAmeri VINTAGE - 【最終値下げ】 MEDI MESH WIDE BELT

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MB♥即完売♥ボアライナー付き♥リメイクフレーム♥アウター♥ ZARA CE

∟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ねこのにくきゅう様専用♡ 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。

アルミ板6mm厚 730x2340 (幅x長さmm) 両面保護シート付

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 : ミズノプロ MP59 ツアーAD-85 S Mizuno Pro MP59 5I~PW(6本)セット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

モフモフちゃん様専用ページ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(【最短当日発送可能♪】miumiu iPhone11PRO ケース マドラス)、「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。
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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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