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お手軽価格で贈りやすい 装飾品 家庭 創意 メインベッド 愛情鳥ートルーム 新房 贈り物FX-015 結婚 新婚夫婦 置物 洋風
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
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ご挨拶この度は、数ある商品の中から私の商品をご覧頂きまして、誠に有難うございます。

ご安心してお求め頂けます様、丁寧、かつ迅速な対応を心掛けて参りますので、宜しくお願い致します。

皆様とのご縁を頂けましたら幸いです。
商品説明商品紹介:愛情鳥の置物で、人々に警告します:よくいつも期せずして出会って、ひっそりと到来して、出会ったら手を放してはいけません。品名:愛情鳥の置物材質:セラミックス約13センチ×9センチ×15センチ※手作業での採寸の為、若干誤差がある場合があります。ご了承下さい。
安心してお求め頂く為に★安心してお求め頂く為に ①★
こちらの商品は、海外より発送をさせて頂いております。日本国内にて検品の後、お客様のもとへ大切な商品をお届けして参りますのでご安心下さい。
(一部直送となる場合がございます。)
それゆえ、商品到着までにお日にちを頂きます事をご了承の上、ご理解頂ける方のみご落札頂けます様お願い致します。(到着まで2~3週間、場合によっては40日程度)

★安心してお求め頂く為に ②★
初期不良の場合にのみ、返品、返金対応をさせて頂きます。
検品をさせて頂いての発送となりますが、一部直送分など、破損、初期不良があった場合は交換もしくは返品、返金対応を取らせて頂きますので、ご安心ください。
交換対応をさせて頂く場合は、改めてお日にちを頂くこととなりますが、ご了承頂いた上でご連絡を頂けます様、お願い申し上げます。

★安心してお求め頂く為に ③★
商品発送後、追跡番号が発行されますので、そちらをお客様にもご連絡させて頂いております。この追跡番号にて、お客様ご自身でも、商品の追跡確認をして頂けますので、是非ご利用頂ければと存じます。 

★安心してお求め頂く為に ④★
ご購入から60日間が経過しても商品がお手元に届かない場合は、返金対応をさせて頂きます。日数をご確認の上ご連絡下さいませ。
注意事項◆商品について◆

◇ご落札頂いた後、3日以内にご連絡のない場合、落札者都合によるキャンセルとさせて頂くことがございますので、ご了承ください。

◇基本的にはノークレーム、ノーリターン、ノーキャンセルとさせて頂きます。
 海外輸入製品という特性上、細部にわたるまで完璧な製品をご希望の場合は、入札をお控え頂きます様、宜しくお願い申し上げます。
また専門的な内容のご質問にはお答え致しかねますので、ご了承くださいませ。





◆発送について◆

◇お支払いを完了頂きこちらで入金のご確認が取れましたら、
なるべく早く発送手続きにうつらせて頂きます。
ですが海外からの発送のため、商品の到着まで2~3週間のお日にちを頂いております。また配送状況によりましては、40日間程お時間を頂く場合もございますので、お急ぎの方は入札をお控えくださいます様、お願い申し上げます。

ご縁を大切にこの度のご縁に感謝致します。
お客様に、大切な商品をお届けできますよう
日々努力を重ねて参ります。

一度限りのご縁にとどまらず、また再びご利用頂けます様
最善を尽くして参りますので、どうぞ宜しくお願い申し上げます。
この案内は出品支援ツール ■@即売くんWEB■ で作成されています。


この他にも出品しておりますので宜しければご覧ください。

★★ご注意★★
一部の当店海外倉庫の大型連休の関係で、1月中旬~2月上旬の落札については、発送が大幅に遅れる場合が御座います。
商品によっては発送まで半月~1ヶ月程度かかる場合も御座いますので、ご注文の際はご理解の上、十分余裕を持って落札いただけますようお願い申し上げます。
なお、落札およびお問い合わせのご対応については、通常通りとなります。
可能な限り迅速な対応を心掛けてはおりますが、あらかじめご了承の上、何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。
海外輸送は日本と違い商品を投げたりするので、ごく稀に商品に傷がある場合もあります。その分お安く提供させて頂いております。
万が一商品に不備や破損がある場合、商品到着後2日以内にご連絡と証拠画像をお送りください。
返品交換もしくは返金対応致します。それ以外の期日は一切対応できませんのでご了承ください。"

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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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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『adidasアディダス 3ストライプ インサレーションコート CZ0622 黒白 XO』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、★新品 幅1200 厨房 ステンレス棚 平棚 たな FS-1200-250 店舗 幅1200●送料込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236869 HORACE SILVER / The Tokyo Blues(LP)

∟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FLORSHEIM◆ドレスシューズ/US8.5/BLK/レザー 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 : 新品 目が合う ケンジントンキャット サイズ2 野うさぎ 置物 フィギュリン ウィンスタンリー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

ステンドグラス シェード テーブルランプ スタンドライト ガラス 花模様 花柄 卓上照明 店舗什器 アンティーク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(eimy istoire - 新品未使用♡eimy istoire♡ elleme flower シャツ)、「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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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