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売れ筋がひ新作! #仏蘭西フランス エンジェル*硝子電傘シェード&薔薇の天井カバー付#キューピッド#内藤ルネRUNE アンティーク#アールヌーボー天使 照明
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23,200円 58,000円
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カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 電化製品
  • 照明
状態
  • 傷や汚れあり
**STAY HOME*** 美しくロマンチックなアンティークで、インテリアを素敵に!◆
おうち時間を楽しく過ごしませんか?◆

【商品説明】
◆アンティークの本場、仏蘭西製◆特に人気の高いロマンチックなデザイン♪

◆矢羽を持った恋のキューピッド♪とても美しい顔立ちの可愛いエンジェルが 優しくお部屋を灯します♪♪

◆薔薇の花型のシーリングカバーも付いた完全な一式揃いです。

*吊り下げ金具、鎖チェーン、コード配線*25W電球(現状点灯確認済み)付で、即お使い頂けます♪♪

◆フロストガラスのシェードは、釣り鐘草のようなロマンチックで優雅なフォルム:擦り硝子グラスリッツェン加工の模様は、上品で素敵なデザイン♪♪

◆明かりを灯すと幻想的なロマンチックな雰囲気をお楽しみ頂けます♪♪

*天使と薔薇の花の材質は、ブロンズか真鍮製のようです。画像のように経年なりの擦れ、傷、くすみ、緑青?など見られます。

◆20年以上前にアンティークフェアで¥15万円位で購入.大幅値下げ!大変お値打ちな 最終特別価格!です◆

◆コレクションとしてずっとキャビネットの中に飾っていて、照明としての使用はしていません。購入時のままの状態です。

*推定 1920年代頃との事でしたが、正確な年代、金属の素材、オリジナルかレプリカか?等などの保証は出来かねます。

【およそのサイズ】(正確な測定は難しい為、大まかな目安としてご理解下さい

*全体の重量:1400g位。

*エンジェル:最前部の指先~最後部の足のつま先までの長さ:約20cm位。両手の幅:約16cm位。

*シェード:高さ8cm/直径10cm位。(出ている部分のサイズです。)

*薔薇の花型シーリングカバー:直径最大部約9·5cm位。高さ約8·5cm位。

*ぶら下げチェーン長さ:ヒートンから天使の背中まで約54cm位。

*配線コード:長さ約61cm位。プラグ長さ:約3.5cm位。

【状態】*エンジェル本体には画像のような擦り傷や変色等数箇所あります。
*手に持っている矢の柄は元々画像のように緩くカーブしていました。
*硝子シェードに欠けヒビはありませんが、経年なりのくすみ、擦れ等 年代相応です。

*電球:日本球型:アサヒ:100/110V-25W の刻印有り。
*現状 点灯しますが、電球の今後の寿命は不明です。

*コード、電球、通電および点灯の確認はしていますが、
日本とヨーロッパの電圧、コネクト部分等異なりますので、念のため、電気用品安全法の定める安全基準を満たすように 電気屋さんに点検していただくことをお勧めします。

*専門家ではありませんので、当方では修理や保証は出来ません

*現状でのお渡しとなります。

■全てを完璧に説明し切れませんので、
状態は画像でご確認下さい。(画像の色は実物どおりには不可能です。)

■ノークレーム、ノーキャンセルでお願いしておりますので、古い物にご理解があり、現状をあらかじめご了解頂ける方のみ、ご入札下さい

【発送方法】
★保障付き:ゆうパックサイズ100:送料着払いにて発送させて頂きます。

*送料着払いの為、表示では送料【0】となりますが、実際は商品受け取り時にお支払い下さい。。

【梱包方法】
*全体をエアパッキングで包み、隙間に緩衝材を詰め、再使用の発泡スチロールの空き箱で梱包させて頂きます。

【ご注意事項】
イタズラ入札、クレーマー等のトラブル予防の為、新規の方と、過去の落札で『非常に悪い』評価が1以上ある方は入札落札ともに削除させて頂きます。

【検索用ヒント参考用語集】エンジェル 天使 キューピッド 擦り硝子 ガラス アールヌーボー ランプ シェード インテリア 古民家 洋館 ふるカフェ 大正ロマン 私のカントリー 素敵なカントリー 私の部屋 薔薇の小部屋 内藤ルネ フレンチカントリー 王由由

 ◆別口で、貴重な瀬戸ノベルティー:丸山陶器の 妖精のフィギュリンも出品しています!

◆同時に落札の場合は、サイズにより送料は変わりますが同梱発送も出来ます(^_^)

*この他の出品物と複数落札頂いた場合も、同梱承りますので、ご希望の場合は落札後その旨お知らせください(^_^)

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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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ビンテージ 50's MOSS社製 フロアランプ モスランプ シェードランプ ミッドセンチュリー ファイバーシェード

引用:大人気 プレゼント CELINE ラージトリオンフフラップウォレットレクレア(カフェ様専用)

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『PROPPER プロッパー カーゴパンツ ウッドランドカモ M/Sサイズ BDU TROUSER プロパー ミリタリー コットン』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。

zs27y1-7S9 シエラレオネ2001年 日本国際切手展・日本画・12枚完+9シート完


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、Nintendo Switch - Nintendo Switch ターコイズ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財布

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

■教師なし学習ヤマハ - YAMAHAアコースティックギター(初心者用)

∟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ZARA - 【完売/新品】ZARA フェイクファーコート M 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 : Kaiser Idell 6718 / バウハウス カイザーイデル・BAUHAUS(1930-60s) / Christian Dell 照明 ランプ バウハウス 工業系 インダストリアル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 : 【美品】ブルガリ オンダ リング 指輪 コンビ ゴールド 750 K18 (YG×WG) #9号[120k197]棟方志功 行徳寺 越中五箇山中赤尾道宗 木版画 版画 美術品 日本画 インテリア コレクション 額入り

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 : GUCCI◆長財布/レザー/BLK/369663

■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 : ブラケット3個セット.壁.外灯.玄関灯.大正ロマン.洋館.乳白.照明.天井.電傘.電笠.アールデコ.工業系.インダストリアル

■金融

RODEO CROWNS - RCSルミネ OPA限定ノベルティ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(EARNSHAW アーンショウ メンズ 機械アナログ 腕時計 swes023)、「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:《安心国内配送☆》★MONCLER★トップスアンティーク調 フランス ガラス装飾 6灯シャンデリア D ライト ランプ

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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