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珍しい  油彩画 85年 サイン F.O 0号 (ユーゴ) スコピエ郊外の朝 サイン 小倉富美夫 風景画 壁掛 飾り物 珍品 ガラスカバー 額装品 肉筆 古画 絵画 自然、風景画
珍しい 油彩画 85年 サイン F.O 0号 (ユーゴ) スコピエ郊外の朝 サイン 小倉富美夫 風景画 壁掛 飾り物 珍品 ガラスカバー 額装品 肉筆 古画 絵画 自然、風景画
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8,700円 14,500円
カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • 美術品
  • 絵画
  • 油彩
  • 自然、風景画
状態
  • やや傷や汚れあり


★★【消費税·システム料金】は不要です。★★

スマートフォン·携帯の方は商品説明欄の下 【続きを見る】をタップして続きをご覧下さい。

オークション詐欺にご注意下さい。

「最高落札者の方へも最高落札者の方の「ID+yahoo.co.jp」へ取引を持ちかけると言う詐欺にも充分ご注意して下さい。


当方は、落札者様がヤフーに登録している「取引ナビ」以外には連絡を致しません。又、当方の「取引ナビ」ID及びメールアドレスの変更も致しません。」


★商品は模写扱いの商品です。鑑定書·鑑定機関の資料が無い為、ヤフーの出品規定により全て模写扱いとなりますのでご了承願います。★



★★古いユーズド品扱いです。★★



油彩画 風景画 製品。



油彩画 風景画 サインと裏シール が有ります。



ガラスカバー付き木額入り。


ユーズド品の商品ですので多少のヨゴレ·シミ·スレ等の所のある商品で御座います。画像以外の付属は御座いません。



多少の経年変化等も有りますのでご了願います。



エアーパッキンで梱包して箱に入れ発送予定です。



画像の商品単品です。(他に何かある場合は全ておまけとしてお考え下さい)



入手時のままですので、軽く拭きましたがお手入れ等はして居りません。





作者 小倉富美夫。

品名 スコピエ郊外の朝 (ユーゴ)。

年代 85年 。

キャンバスサイズ 0号。


額縁サイズ。

横幅 33cm。(多少の誤差は有ります)

縦幅 29cm。(多少の誤差は有ります)

全厚 5.2cm。(多少の誤差は有ります)

重量 1160g位。(多少の誤差は有ります)


窓枠サイズ。

横幅 25cm。(多少の誤差は有ります)

縦幅 21cm。(多少の誤差は有ります)




軽く採寸しましたが比較対象物のスケール等がある場合はご参考にして下さい。



実用·予備用·飾り·映画·演劇·芝居·店舗 等の小道具として、又お店やお部屋のインテリアの一部としても如何でしょうか。




あえてお手入れや仕上げ等はして居りません。



古い割には綺麗な感じに見えます。



見ずらいでしょうが状態等は説明より画像優先にてご確認·ご判断して頂きますよう御願い致します。



新しい物では御座いませんので細かい所の気になるお方はご入札をお控え下さい。



専門家では御座いませんので、ご質問等にお答出来ない事もありますのでご理解願います。



骨董品·アンティーク品·古物品·ユーズド品·リサイクル品·ユーズド品扱い 等にご理解頂けるお方のご入札をお待ちして居ります。



配送は指定便にて本州列島一律  1.000円 沖縄県を除く本州列島以外は  1.400円 で発送して居ります。(沖縄県  2.500円)




説明不足や見落とし等が御座いましたらご了承願います。



ご入札後の取り消しは出来ませんので、熟考に良くお考えの上ご入札の程お願い致します。



お探しのお方、ノークレーム·ノーリターンで宜しく御願い致します。



[注意事項が御座いますので自己紹介欄をご覧下さい]





注意事項 ★★★★★ 必ずお読み下さい。 ★★★★★



尚、大変お手数ですが、商品が到着しましたら ヤフーよりの入金の関係で取引ナビより出来る限り速く【受取連絡】をして頂けますようにお願い致します。(【受取連絡】があるまで入金が出来なくなりました)


□ 商品を受け取りました にチェックをして、

赤く反転した 受け取り連絡 をクリックして下さい。

これでお取引が終了致します。





■商品は店頭販売もして居りますので、スレ違いで販売してしまう事も御座いますのでご理解願います。

■送料はスムーズな流れを優先してますので、先決めですので実際の料金と異なる事も御座います。

■オークション終了後のご連絡は取引ナビを使わせてい頂きます。

■取引ナビやメールなどで落札者様からの連絡が確認できない時は、掲示板でご連絡致します。

■オークション終了後3営業日たってもご連絡いただけないときはキャンセルとさせて頂きます。その際にヤフーから自動的に悪い評価が入りますが当方の意思とは全く関係が御座いませんし変更も出来ません。あくまでもヤフーの意向ですのでご理解をお願い致します。

■落札金額+送料をご入金いただく事となります。恐れ入りますが、振込手数料は落札者様ご負担でお願い致します。

■入金確認でき次第すみやかに発送致します。

■こちらの商品については当方指定の運送会社での発送となりますので運送会社のご指定は不可です。

■指定便での破損·ワレの到着の場合は商品をそのままで保存頂き、お手数を掛けますが評価の前に取引ナビにてご連絡願います。
保険付きですので対処出来ますので対応致します。(メール便·郵便物扱いは除く)



★★★★★土·日·祝日のご連絡及び発送業務は休日明けになります。★★★★★

★★★★★その他、自己紹介欄をご覧頂き、年末年始等、諸事情により、ご連絡·発送が遅れる時が御座います。★★★★★


■取引終了後の評価については、発送終了後に入れさせて頂きます。(悪い評価は別です)

■配送事故·商品違い·以外は返品はお受け出来ません。ジャンク品·部品取り·要メンテナンス品も返品はお受け出来ません。

☆新規の方は、質問欄にて入札の意思をご連絡下さい。

★★★★★    ★★★★★

★★★配送会社 クロネコヤマトのヤマト運輸 さんです。★★★




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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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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『2021年新品トレック セガフレード トレーニング ジャージ+ビブショーツMavic Trek FSA自転車 ロードバイク TREK SEGAFREDOマドン ドマーネ』には、以下のように記載されています。


489925 油彩 小泉元生 作 「三渓園」(F3)一水会常任委員・風景画・画家

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、ゴンママ様 二つセット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ヘリオケア二箱

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STUSSY - ゆずパパさんテイシャツ

∟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marimekko adidas スニーカー 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 : p209油絵、秋山タカ子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 : グッチ GUCCI アイコン プリント ダイヤ 2P リング 16号 K18WG 新品仕上済 4170Aイワタニ 炉ばた焼器 炙りや 専用 アルミ製 5ミリ 両面 フッ素樹脂コーティング加工 焼肉プレート

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 : 【直営店買付】LouisVuitton・ポルトフォイユ クレア 財布

■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 : 油彩画 洋画 (油絵額縁付きで納品対応可) F4号 「パリの青果店(横)」 石川 佳図

■金融

ホンダ - Vツインマグナ250 バックレスト 中古 シーシーバー キャリア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(【DOLCE & GABBANA】ドルチェ&ガッバーナ ヴィンテージデニム)、「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。

Vendome Aoyama(ヴァンドーム青山) レディス腕時計 クォーツ 843551AB225CB01


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:CELINE☆Celine Stud Cotton Sweater リブ編み Off White&Black♯6) 肉筆 山田幸見 山越え、山越え 油彩 風景画 F4号 在銘 額装入り 一枚の繪取扱作家 現代洋画精鋭選抜展銀賞 個展多数 女流画家 月 山景

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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