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とっておきし新春福袋 [桃]★笹沼 浩平【雲】(仮題)《真作》油彩6号*無所属*元自由美術会員*渡欧*東美*芸術の森美術館などに収蔵*北海道.札幌 自然、風景画
とっておきし新春福袋 [桃]★笹沼 浩平【雲】(仮題)《真作》油彩6号*無所属*元自由美術会員*渡欧*東美*芸術の森美術館などに収蔵*北海道.札幌 自然、風景画
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8,880円 14,800円
カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • 美術品
  • 絵画
  • 油彩
  • 自然、風景画
状態
  • 中古






*作者·作品紹介

1918年~1970年

1918年 北海道札幌生まれ

芸術の森美術館他収蔵

美術年掲載


本作品は笹沼 浩平画伯の油彩画

【雲】(仮題)の額装品です

空と雲の色彩が独特で、

明るい色彩では無いにも拘わらず

温かみが感じられる画風です


作品画面に目立ったイタミは見られません。

額装は経年により僅かにスレ.キズ部分が

見られます

キャンパス裏には何も書かれおりませんので

仮題とさせていただきました。

ご了承ください。


映像をご参照の上、ご入札ご検討の程

よろしくお願い致します。


【真作 油彩画】


*作品寸法

 45.5cm×33.3cm(P8号キャンパス)

*額縁寸法

 60.3cm×48.3cm×6.0cm(厚み)


*作品状態

 作品:並 (映像参照)

 額縁:並 中古のため僅かにスレ.キズ部分あり

      (映像参照)


*箱 : かぶせ箱


*当オークションは個人オークションの為

   消費税は頂きません

*すぐに飾って頂けます




荷造り送料一覧表(佐川急便の場合)
北海道 2300円 (北海道)
北東北 2100円 (青森県、岩手県、秋田県)
南東北 2000円 (宮城県、山形県、福島県)
関東  2000円 (茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、山梨県)
信越  2000円 (新潟県、長野県)
東海  2000円 (岐阜県、静岡県、愛知県、三重県)
北陸  2000円 (富山県、石川県、福井県)
関西  2100円 (滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県)
中国  2200円 (鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県)
四国  2300円 (徳島県、香川県、愛媛県、高知県)
北九州 2400円 (福岡県、佐賀県、長崎県、大分県)
南九州 2400円 (熊本県、宮崎県、鹿児島県)


*沖縄県、及び、離島については別途料金の適用及び、別途実費負担頂きます。
また、場合によっては着払い、代金引換えをお願いする場合があります。ご了承下さい。
*佐川急便の発送が主ですが重量、大きさ、その他の事情で他の運送会社を使う場合が
ありますのでご了解下さい。

※お受け取りのご希望日時がございましたら、取引ナビにてお知らせ下さい。


*【注意事項その1】
中古作品ですので経年による多少の変化、変色や汚れなどがある場合もあります。
完品をご希望の方で神経質な方は、ご入札をお控えください。
また、箱も同様に傷みがある場合がありますができる限り写真、文面で表示させて頂きます。


真作保証(本物保証)と明記してあるもので、真作でない場合は返品を承ります。
*但し、当方も納得できる内容に限ります。
作品状態等についての返品は、原則としてお断り致します。
写真を良くご覧になった上でご入札の判断をお願い致します。
ご不明な点はご質問下さい。

真作保証と記載されている作品の、公定機関で贋作という結果での返品につきましては、
90日以内にご連絡下さい。商品の到着後に落札代金の返金をさせて頂きます。
*鑑定料·送料·その他の経費は除いた金額です。


*【注意事項その2】
ヤフー出品説明欄に真作の記載のない物につきましては全て模写として出品いたします。
複製品、工芸品(印刷)を含めて表記いたします。
不審と思われる方はトラブル回避の為、ご入札をお控えください。
作品状態(折れ.シミ.傷み他)は画像を良くご確認、ご納得の上ご入札下さい。
撮影環境、パソコンの状態、その他により違いが出る場合があります。
その点ご了解下さった上での、ご入札をお願い致します。

本サービスのガイドラインに抵触するご質問につきましては、
お答えできませんので、予めご了承下さい。

当オークション終了直前でも出品を取り消させて頂く場合もあります。
この点ご理解、ご了承下さいます様、お願い致します。

作品が到着致しましたら、必ず商品の破損、欠品等の確認を早めに行って下さい。
万が一破損等がありました場合は、運送会社へご連絡をお願い致します。
到着後2日以上経過した場合、保険対象外やクレーム対応が
できない場合もありますので注意の上、ご了承下さい。


*【注意事項その3】
オークション作品の為、またシステム有料の為、
落札後のご辞退の無いようにお願い致します。

佐川急便の発送が中心となります。
お一人で複数落札頂いた場合、まとめた発送に努めさせていただきます。
その場合は送料を再計算させていただきます。
また、寸法、重量、口数により、運送会社が違う場合があります。
ご了承ください。

*作品はストア商品ではありませんので消費税は頂きません。
落札代金+送料のご入金をお願いいたします
(振り込み手数料が掛かる場合は落札者様ご負担でお願いします)

*ゆうちょ銀行へのお振込みも承りますのでご希望の場合はお知らせ下さい。

*ご落札を頂きましても、ヤフーかんたん決済の期限内に、
お手続きを頂けない場合は、恐縮ではございますが、

<落札者様の都合によりキャンセル>と判断し、削除させて頂きます。
(落札者様に悪い評価が付きますことをご承知願います)


*【最後に】
*落札者様から受取連絡がされた後に、
  出品者へ落札代金が支払われるシステムとなっております。
  お手数でも作品が到着致しましたら、
  「受取連絡」をお忘れなくお願い致します。

*当オークションは入札価格の吊り上げは行なっておりません。
   安心してご入札下さい。


                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              12y2744m22140

+ + + この商品説明はで作成しました  + + +
No.214.002.002

とっておきし新春福袋 [桃]★笹沼 浩平【雲】(仮題)《真作》油彩6号*無所属*元自由美術会員*渡欧*東美*芸術の森美術館などに収蔵*北海道.札幌 自然、風景画

とっておきし新春福袋 [桃]★笹沼 浩平【雲】(仮題)《真作》油彩6号*無所属*元自由美術会員*渡欧*東美*芸術の森美術館などに収蔵*北海道.札幌 自然、風景画

とっておきし新春福袋 [桃]★笹沼 浩平【雲】(仮題)《真作》油彩6号*無所属*元自由美術会員*渡欧*東美*芸術の森美術館などに収蔵*北海道.札幌 自然、風景画

とっておきし新春福袋 [桃]★笹沼 浩平【雲】(仮題)《真作》油彩6号*無所属*元自由美術会員*渡欧*東美*芸術の森美術館などに収蔵*北海道.札幌 自然、風景画

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『硯■時代物亀型硯 古いすずり石 かめ 天然石 600g 書道道具 古美術 時代物 骨董品■』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、【Moschino】ロゴ レザーショルダーバッグ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

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∟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マルジェラ直営店◆折りたたみ財布◆4ステッチ◆ロゴ◆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。

☆本翡翠&本真珠のデザインネックレス 32g 上代\33000 未使用品

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 : ★東北発★ 絵画-油絵/油彩画 作者不詳「宮城・万石浦の朝」美術品/肉筆原画/額無し/キャンバスのみ/F8号/写実リアリズム/素晴らしい表現力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 : 【国内発送】MONCLER ダウンベスト ブラックSUGAR CANE/シュガーケーン ジーンズ SC41470 TYPE-3 スリムフィット・13oz.ブラックデニムパンツ ブラック W34 新品

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 : 【直営店】Dolce&Gabbana マスク レオパードプリント

■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 : ・画題: ・水辺春(柳川) ・作者名: ・作者不詳(サイン有り)

■金融

Secret Honey - シーハニ エバーアフター ラプンツェル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(【BOTTEGA VENETA】 iPhone 12/12 Pro ケース☆)、「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:COMME des GARCONS - トリココムデギャルソン▽革靴【A10513 O】金子善明 Yoshiaki Kaneko 「題名不明」F6号 油彩画 サイン有り

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。


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