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最終値下げ  エムロッド バネ竿 大人気商品!即決OK!領収書OK!傷ナシ美品!注目!釣り コルクグリップ ポータブルスピニングロッド EMMROD その他
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5,411円 8,325円
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カテゴリ
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状態
  • 目立った傷や汚れなし
コルクハンドルロッド氷漁船いかだ海釣り岩ロッド新デザインショートポータブル便利なロッド
ご挨拶●ご挨拶●

商品をご覧いただきありがとうございます。

日本では手に入りにくい商品を専門に、多数取り扱っております。
お客様が安心してお取引できるよう精一杯努め、
真心を込めて一点一点丁寧にお届けできるよう心がけています。

宜しくお願い致します。
商品説明●商品詳細●

度数:52°、56°、60°
銘柄: Cooyute
機敏性: 右利き
クラブ類: ウェッジ
性: 男女兼用
フレックス: R
シャフト部品: 鋼
モデル番号:Miura K-Grind
タイプ:ゴルフウェッジ
ロフト:52°.56°.60°

※度数(52°、56°、60°)のいずれかを選択し、落札後、取引メッセージにてお申し付けください
お取引の流れ●お取引の流れ●

①商品に入札をして落札します。
      ↓
②落札後にかんたん取引にてお届け先、支払い方法をご選択します。
※商品に種類が複数ある場合は、ご希望の種類(色、サイズ、その他)をお選び頂き、落札後、取引メッセージにてお知らせください。
又、品物を確実にお届けする為、
お名前のローマ字表記を、取引メッセージにてお知らせください。
      ↓
③お支払いを完了します。
      ↓
④お支払い完了後、通常入金確認と発送処理に通常3~6日程度お時間をいただきます。
(別途ご案内のある場合を除きます。海外発送につき、この日数は若干前後することがありますので、予めご承知おきください。)
      ↓
⑤商品発送後に、発送連絡を差し上げます。
      ↓
⑥発送連絡後、【約20日~30日】ほどで商品がご到着いたします。
(商品、時期等により配送期間は変動します。)
※海外からの発送ですので、お届けまで1ヶ月前後かかる場合もありますのでご了承ください。
注意事項●注意事項●

·こちらは海外製品です。

·撮影時の照明やPC環境によって実際の商品と色が違う場合が
 あります。

·本体、外箱に輸送時の擦れが若干ある場合がございます。

·検品のため開封してある場合があります。

·まれに商品不良による急な欠品や販売のタイミングによる在庫切れが生じる場合がございます。その際、お届けにお時間を頂いたり、商品をご用意出来ないことがございます。大変ご迷惑をお掛け致しますが、ご理解を頂ける方のみご入札をお願い致します。

·海外製品につき、まれに微細な汚れ、キズ、作りの粗さや縫製の甘さなどが見られる場合がございます。ご了承頂ける方のみ入札をお願い致します。
特に神経質な方や、完璧なクオリティーを求める方は入札をお控え下さい。

·海外輸入品の為、説明書が付属していなかったり、付属していても日本語ではない場合もございます。当店からのサポートは致しかねますので、ご理解の上ご入札下さい。

·落札前のご質問は受け付けております。
 どんな些細な事でもお気軽にお問い合わせください。
(※製品の購入後の質問の対応·サポートは一切行っておりません。
 メーカーへ直接お問い合わせくださいますようお願い致します。)

●キャンセル·クレーム·返品·返金について●

·入札後のキャンセル、クレーム、ご落札者様都合による返品は
 お断りさせて頂きますのでご了承ください。

·初期不良、輸送中の破損など、商品の使用自体に影響する
 ほどの不具合があった場合、又は商品自体に相違があった場合は、
 3日以内にご連絡頂ければ、良品との交換をさせて頂きます。
 在庫のご用意がその時点で無い場合は、返金対応させて頂き
 ます。

·落札後、1週間以内のご入金をお願いしております。
 ご連絡や入金がない場合は落札者様の都合でキャンセル
 とさせていただく場合がございます。

●ヤフージャパンの補償について●

迅速発送、丁寧なご連絡を心掛けておりますが、
顔が見えない相手との取引に、
不安を感じる方もいらっしゃるかと思います。

私自身も誠心誠意対応させて頂きますが、
Yahoo!JAPANからも補償が充実していますので
ご安心ください。

未着·未入金トラブルお見舞い制度
https://guide-ec.yahoo.co.jp/notice/omimai/

ヤフオク!、Yahoo!ショッピングをご利用の際、商品が届かない、
入金がないなどのトラブルが起こってしまったときに、
支払·落札金額をお見舞いする制度です。

お買いものあんしん補償
https://hosho.yahoo.co.jp/okaimono/

返品補償、宅配郵送事故補償、破損補償
などなど、購入後のトラブルに対して
Yahoo!JAPANが補償してくれます。
送料·発送について●送料·配送について●

海外からのお届けとなりますので、お時間がかかります。
発送までは、7日前後です。

商品によってはお手元まで14日~最大1か月ほど要する事もございます。
余裕を持ってご購入をお願い致します。

こちらの商品は在庫の保管状況により同梱(同一商品も含む)での対応はできません。
その為、複数ご注文を頂いた場合でも別々の発送となりますのでご注意ください。

●商品が届かない場合●

発送後、追跡番号と追跡ページをお知らせします。
目に見える形でお届け状況を把握できますのでご安心ください。

万が一、配送から90日以上経過しても商品がお手元に届かない場合は、
再配送もしくは全額返金のお手続きをさせて頂きますので、ご連絡お願い致します。
支払方法■Yahoo!かんたん決済
この案内は出品支援ツール で作成されています。



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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:組立設置 棚コンセント付 跳ね上げベッド 薄型プレミアムボンネルコイルマットレス付き 横開き セミシングル 深さグランドジョジョの奇妙な冒険 第3部 スターダストクルセイダース DVD-BOX

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『ALLPOWERS/生活家電その他』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、★ZARA★ ソフト シャツジャケ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

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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★★VIPSALE★送料/関税補償【PRADA】ロゴ スカイブルー 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★BALENCIAGA★ロングコートに似合うヴィジュアル系ブーツ 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。

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■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

【2色人気★在庫わずか】HERMES キャスケット マリン帽 牛革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(VERSACE リング DG57563 DJMT チェーンド メデューサ)、「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:黒龍 純米大吟醸【新品】MCワークス エクスプロージョン 865HF explosion コルクグリップ

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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