LeapMind BLOG

1着でも送料無料 ★輝度3000lm/123h・0h★ 在295-4S ★EB-436WT/リモコン他ケーブル有り★ 液晶プロジェクター EPSON/エプソン 本体
1着でも送料無料 ★輝度3000lm/123h・0h★ 在295-4S ★EB-436WT/リモコン他ケーブル有り★ 液晶プロジェクター EPSON/エプソン 本体
h575774562-5272-JAQ
8,665円 14,441円
輝度3000lm/123h 0h EPSON/エプソン 液晶プロジェクター EB-436WT , 輝度3000lm/123h 0h EPSON/エプソン 液晶プロジェクター EB-436WT , ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧, eb-436wtの通販・価格比較 - 価格.com
カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • プロジェクター
  • 本体
状態
  • やや傷や汚れあり
     

メーカー名 EPSON/エプソン
商品名/型番 液晶プロジェクター ◆EB-436WT/リモコン·バッグ他付属◆
製造年不明
機能/詳細 解像度 WXGA
方式 3LCD方式(3原色液晶シャッター式投映方式)
有効光束(白の明るさ:lm) 3000lm
カラー光束(カラーの明るさ:lm) 3000lm
コントラスト比 3000:1
液晶パネルサイズ(対角:型) 0.59
液晶パネル画素数(横×縦×枚数) 1280×800×3
色再現性 フルカラー(1677万色)

本体サイズ(W×D×H) 345×300×105(mm)
質量 約4.1kg
動作状況 動作確認済み。(PCのD-Sub15ピン接続にて)

※運送途中に何かの要因により不具合が発生する可能性もございますので、
商品到着後、必ず動作の確認を行って頂けます様、お願い致します。
保証期間を超過した後に動作確認を行い、何らかの不具合が発覚しましても
弊社では対応出来かねます。
外装状態 中古商品の為、細かな傷や日焼け等があります 。
予めご了承下さい。
ランプ時間 節電モード オフ:123H
節電モード オン:0H
付属品 付属品はバッグ·リモコン·RGBケーブル·USBケーブル·HDMIケーブル·
電源コードのみとなります。
その他の付属品は一切ございません。
※レンズキャップが欠品しております。

※標準添付品·別売品関係無く画像に掲載されていないまたは、上記に
記載されていない物は付属しませんのでご了承願います


お支払い方法 ■Yahoo!かんたん決済
■銀行振り込み


発送料金 この商品の梱包送料は 2,200円(税込)です。
(北海道 4,400円(税込)、沖縄 6,600円(税込)になります)
※各都道府県離島への発送は送料が割増しとなります。
※送料着払い発送には対応しておりません。
発送につきまして運送会社からの要請により、個人名でのお届けが厳しい状況となって
おります。
もし、会社名等、事業所様のお名前が有りましたら、オーダーフォーム
入力の際に会社名の入力をお願い致します。

尚、会社名等無く、個人名のみでの発送となりました際は、数日間の
遅れが生じてしまいます。

予め御了承願います。
発送方法 発送は西濃便にて行います。


こちらの商品はご使用に関わらず商品到着後、一週間の動作保証となります。
期間を経過してからのお申し出には対応出来かねます。
詳しくは【 】をご覧下さい。

輝度3000lm/123h 0h EPSON/エプソン 液晶プロジェクター EB-436WT
輝度3000lm/123h 0h EPSON/エプソン 液晶プロジェクター EB-436WT
ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧
ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧
ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧
ヤフオク! -eb-436wt epsonの中古品・新品・未使用品一覧
eb-436wtの通販・価格比較 - 価格.com

1着でも送料無料 ★輝度3000lm/123h・0h★ 在295-4S ★EB-436WT/リモコン他ケーブル有り★ 液晶プロジェクター EPSON/エプソン 本体

1着でも送料無料 ★輝度3000lm/123h・0h★ 在295-4S ★EB-436WT/リモコン他ケーブル有り★ 液晶プロジェクター EPSON/エプソン 本体

1着でも送料無料 ★輝度3000lm/123h・0h★ 在295-4S ★EB-436WT/リモコン他ケーブル有り★ 液晶プロジェクター EPSON/エプソン 本体

1着でも送料無料 ★輝度3000lm/123h・0h★ 在295-4S ★EB-436WT/リモコン他ケーブル有り★ 液晶プロジェクター EPSON/エプソン 本体

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。

KAREN MILLEN*/チェック柄 ニット【送料込】

★SANYO 液晶プロジェクター LP-SW35★

引用:LDARC KINGKONG FlyBall 230 AC900受信機 赤チーム累積売上第1位【SAINT LAURENT】ハート クローバー ネックレス

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『▲最後!超貴重な!Metallic Red!世界限定50台!DMH 1/43 アルファロメオ Alfa Romeo 1300 GTA 新品 Resin Model』には、以下のように記載されています。


EPSON エプソン ビジネスプロジェクター EB-590WT 3300lm ランプ使用時間: 高 335H/低 22H 動作品 初期化/清掃済み

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。

MARK&LONA ☆ オーバーサイズファスナーシャツ 2色

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。

Bluetoothヘッドセット(両耳タイプ・ノイズキャンセリング機能付き) MM-BTSH55BK ヘッドセット


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、【関税込】Ron Herman★TAI jewelry STUD×HUGGIE ピアス 7色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正品 adidas Urban woven collar block アディダスパンツ

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【STATUS ANXIETY】日本未入荷/本革レザー財布7色有

∟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BOTTEGA VENETA ARCO TOTE BAG 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。

PRADA◆キーケース/レザー/BLK/無地/

■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。

HERMES◆トートバッグ/ブラウン/無地/1/トロカホリゾンタルMM

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。

DIOR HOMME - Dior ベルト 黒

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 : ★美品★ acer プロジェクター 本体 映像機器 3D対応 H5360 PJ5165https://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 : 関送込★MAX MARA★CORRIDA ベルト付き シャツドレスD[101729]バルド COMPETIZIONE 568 STRONGLUCK/SPEEDER569EVOLUTION V/S/9

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 : 雑誌掲載【ディオール】ATELIER ストライプ Tシャツ◆直営店買付

■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 : 〈う141〉中古現状品 【ROBNAUIGATIMN SYSTEM】デジタルスポットDlp プロジェクション technology projector XGA-DDR 210413 W1-奥台車

■金融

JOVANI ドレス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(【即発】COACH バッグ トート ショルダー シティー シグネチャー)、「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。

MM6◆ノースリーブシャツワンピース/42/コットン/WHT/イタリア製/S32CT0436


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:Salvatore Ferragamo - Salvatore Ferragamo フェラガモリコー DLPプロジェクター IPSiO PJ WX2130B

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↓

Supreme - supreme×ノースフェイス backpack

【MR JONES WATHES】The Last Laugh 腕時計 【関税・送料無料】

1着でも送料無料 ★輝度3000lm/123h・0h★ 在295-4S ★EB-436WT/リモコン他ケーブル有り★ 液晶プロジェクター EPSON/エプソン 本体

7DEMATES.EPSEM.UPC.EDU RSS