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大切な 洋書★タンゴ【写真集】CD付き(1930年代-90年代までの名曲21曲)★ダンス 音楽★世界的な奏者を紹介した豪華本 その他
大切な 洋書★タンゴ【写真集】CD付き(1930年代-90年代までの名曲21曲)★ダンス 音楽★世界的な奏者を紹介した豪華本 その他
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5,525円 8,500円
昭和ガールポップ史を100曲でたどる「コロムビア・ガールズ伝説
カテゴリ
  • 本、雑誌
  • アート、エンターテインメント
  • 写真集
  • ミュージシャン
  • その他
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洋書★タンゴ【写真集】CD付き(1930年代-90年代までの名曲21曲)★ダンス 音楽★世界的な奏者を紹介した豪華本

商品説明
タンゴの資料的価値のある写真集!
有名ミュージシャンの写真を多数掲載!
21曲入りCD付き!
120点超の写真を収録した重量感溢れる豪華本!
海外でも入手困難な書籍!

送料無料!


書籍データベースより抜粋:
ポートレートでタンゴを語る豪華写真集(21曲収録CD付)全176ぺ-ジ、掲載写真124点。31cm×31cm。スペイン語。エンリケ·カディカモ/オスバルド·プグリエーセ/イリネオ·レギサモ/フアン·カルロス·コーペス/キンケラ·マルティン/ロベルト·ゴジェネチェ/ビルヒニア·ルーケ/ガブリエル·クラウシ/フェルナンド·スアレス·パス/アティリオ·スタンポーネ/ネストル·マルコーニ/ネリー·オマール/ラウル·ラビエ/エラディア·ブラスケス/タニア/オラシオ·フェレール/スサーナ·リナルディ/アストル·ピアソラ/アメリータ·バルタール/セバスティアン·ピアナ/サルガン=デリオ/マリアーノ·モーレス/セステート·ッマジョール/ビルヒリオ·エスポシトほか

スペインやアルゼンチン名物といえばタンゴですが、実際に見たことのある人は少ないと思います。

本書はアルゼンチンの風景や人物を撮り続ける有名写真家アルド·セッサによるタンゴをテーマにした写真集で、著名なシンガー、奏者、ダンサーを紹介した貴重な書籍です。
オールモノクロの書籍ですが、だからこそ余計にタンゴの情熱や躍動感が読み手にも伝わってきます。
ほぼLPレコードサイズの大判ハードカバー豪華本で写真中心の構成ですので、スペイン語の書籍ながら洋書の苦手な方でも楽しんでいただけると思います。

また本書には21曲入りCDが付属しております。1930年代から90年代まで、幅広い年代のミュージシャンによる名曲を厳選収録しており、ファンの方に自信を持ってお勧めいたします。
収録曲は下記の通りです。
1. MI BUENOS AIRES QUERIDO.
Compuesto en 1934. Tango. Letra dePera.
Musica de Carlos Gardel.Canta Carlos Gardel con la orquesta de Terig Tucci. Grabado en 1934. (2:39)

2. LA CUMPARSITA
Compuesto en 1916. Tango. Letra de Pascual Contursi y Enrique P Maroni.
Musica de Gerardo H. Matos Rodriguez. Juan D'Arienzo y su orquesta tipica. Grabado en 1954. (3:46).

3. A MEDIA LUZ
Compuesto en 1925. Tango. Letra de Carlos Cesar Lenzi.
Musica de Edgardo Donato. Hugo del Carril con guitarras. Grabado en 1946. (2:09).

4. EL DIA QUE ME QUIERAS
Compuesto en 1935. Cancion. Letra de Alfredo Le Pera.
Musica de Carlos Gardel. Canta Carlos Gardel con la orquesta de Terig Tucci. Grabado en 1935. (3:28).

5. TINTA ROJA
Compuesto en 1941. Tango. Letra de Catulo Castillo.
Musica de Sebastian Piana. Anibal Troilo y su orquesta tipica. Canta Francisco Fiorentino. Grabado en 1941. (2:59).

6. ANCLAO EN PARIS
Compuesto en 1931. Tango. Letra de Enrique Cadicamo.
Musica de Guillermo D. Barbieri. Carlos Gardel con guitarras. Grabado en 1931. (2:04).

7. UNO
Compuesto en 1943. Tango. Letra de Enrique Santos Discepolo.
Musica de Mariano Mores. Roberto Goyeneche con Armando Pontier y su orquesta tipica. Grabado en 1968. (4:06).

8. CAMBALACHE
Compuesto en 1935. Tango. Letra y musica de Enrique Santos Discpolo.
Juan D'Arienzo y su orquesta tfpica. Canta Alberto Echagae. Grabado en 1947. (2:52).

9. CAFETIN DE BUENOS AIRES
Compuesto en 1948. Tango. Letra de Enrique Santos Discepolo.
Musica de Mariano Mores. Anibal Troilo y su orquesta tipica. Canta Edmundo Rivero.
Grabado en 1948. (3:22).

10. RECUERDO
Compuesto en 1924. Tango, Leua de Osvaldo Moreno.
Musica de Osvaldo Pugliese. Horacio Salgan y su orquesta tipica. Grabado en 1950. (3:40).

11. MALENA
Compuesto en 1942. Tango, Letra de Homero Manzi.
Musica de Lucio Demare. Roberto Goyeneche con la Orquesta Tipica Portena. Grabado en 1968. (2:19)

12. GRICEL
Compuesto en 1942. Tango. Letra de Jose Maria Contursi. Musica de Mariano Mores. Roberto Goyeneche con Atilio Stampone y su orquesta tipica. Grabado en 1972. (3:04).

13. NNFIECA BRAVA
Compuesto en 1928. Tango. Letra de Enrique Cadicamo.
Musica de Luis Visca. Ricardo Tanturi y su orquesta tipica. Canta Alberto Castillo. Grabado en 1942. (2:34).

14. EL CHOCLO
Compuesto en 1903. Tango. Letra de Enrique Santos Discpolo y Carlos Marambio Catan.
Musica de Angel Villoldo. Juan D'Arienzo y su orquesta tipica. Grabado en c. 1960. (2:29).

15. SUR
Compuesto en 1948. Tango. Letra de Homero Manzi.
Musica de Anibal Troilo. Anibal Troilo y su orquesta tipica. Canta Edmundo Rivero. Grabado en 1948. (3:30).

16. AFICHES
Compuesto en 1956. Tango. Letra de Homero Exposito. Musica de Atilio Stampone. Roberto Goyeneche con Atilio Stampone y su orquesta tipica. Grabado en 1973. (3:06).

17. FOTOGRAFO DE LA PLAZA
Compuesto en 1997. Tango. Letra y musica de Enrique Cadicamo.
Canta, Horacio Ravera con arreglos y direccion de Salvador"Quique"Greco. Grabado en 1997. (2:58).

18. BALADA PARA UN LOCO
Compuesto en 1969. Tango. Lem de Horacio Ferrer.
Musica de Astor Piazzolla. Roberto Goyeneche con Astor Piazzolla y su orquesta de cuerdas. Grabado en 1969. (4:27).

19. MORIRE EN BUENOS AIRES
Compuesto en 1968. Tango. Letra de Horacio Ferrer.
Musica de Astor Piazzolla. Recitado por Horacio Ferrer con Astor Piazzolla en bandoneon. Grabado en 1970. (3:19).

20. ADIOS NONINO
Compuesto en 1959. Tango.
Musica de Astor Piazzolla. Astor Piazzolla y su quinteto. Grabado en 1961. (4:11).

21. VOLVER
Compuesto en 1935. Tango. Letra de Alfredo Le Pera.
Musica de Carlos Gardel. Canta Carlos Gardel con la orquesta de Terig Tucci. Grabado en 1935. (2:55).



現在国内での入手は困難な書籍で、アマゾンでは18192円が最安値に設定されております。(2017年5月現在)

■タイトル:Tango
■著 者:Aldo Sessa (著)
■発行所:Sessa Editores
■発行日:1999年
■ページ数:175ページ
■装丁:BOXケース付きハードカバー(31cm×31cm)

■本の状態:BOXケースにヨレや小キズ等他多少の経年劣化がみられます。ご了解の上で入札をお願いいたします。



オークション終了日を以下のとおり設定しております

月曜日:自動車·バイク関連 【洋書·書籍】
火曜日:時計関連 【洋書·書籍】
水曜日:映画·演劇·スポーツ·音楽等のエンターテイメント関連 【洋書·書籍】
木曜日:芸術·美術·工芸品等のアート関連 【洋書·書籍】
金曜日:趣味·嗜好品·マニアックアイテム関連 【洋書·書籍】
土曜日:ファッション·ブランド関連 【洋書·書籍】
日曜日:その他ジャンルを問わず1円スタート·気まぐれ品·一部の再出品等


私見をかなり交えて設定してますので、参考程度にお考えください。たまに出品ミスもあります故…
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昭和ガールポップ史を100曲でたどる「コロムビア・ガールズ伝説

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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。

油彩画 洋画 (油絵額縁付きで納品対応可) WF3 「穂高」 羽沢 清水

遠藤ミチロウ ガジュマル/写真集+CD/我自由丸/27日のラブソング/THE STALIN スターリン TOUCH ME 中村達也 ノータリンズ 初版本

引用:HUNTING WORLD ハンティング ワールド ショルダーバッグ 斜め掛け ポシェット ナイロン レザー ブラック 黒 (中古)アークナイツ シャマレ コスプレ衣装

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『255/55/18 DUNLOP WINTERMAXX WM02 製造年2017 2本 90% *55』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、TARO HORIUCHI 定価36,720円 x 山口洋佑 17SS asymmetry blouse 壺プリントアシンメトリーブラウス 2 1701-SH04-601 タロウホリウチ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ウエディングドレス カラードレス 結婚式 披露宴 パーティー 演奏会 発表会 ステージ T572

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【寺院仏具】潤み塗り オリジナル賽銭箱 幅75cm 国内自社工場制作 木製高級寺院仏具通販(受注生産品)(商品番号20006u)

∟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鬼灯の冷徹 第3巻 Aver.【期間限定CD地獄】 [Blu-ray](中古品) 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 : 2112MK●パンク&ニューウェイヴライブ写真集「ビーファイブ B-5」1985.2●スターリン町田町蔵P-MODEL平沢進あぶらだこ細野晴臣鮎川誠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 : NIKE - 超希少!廃盤品!ナイキ NIKE エアリフト オールブラック 28㎝COACH スモール ウォレット◆ホース アンド キャリッジ C3160

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 - ヌプシ Nupste ノースフェイス The North Face XL

■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 : ☆送料無料☆Blankey Jet City「break on through」Photography by Yoshie Tominaga(ブランキージェットシティ 写真集)

■金融

5752669: 黒留袖 落款入り 作家物 四季草花に鳥文 五つ紋入り 着物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(《送料無料》 ダイヤモンド ネックレス シンプル me. ゼント ペア 159)、「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:dude9悪魔の黙示録 聖飢魔II・最終読物絵巻教典

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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