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新作商品 アートマキ☆Art Maki★薔薇モチーフの革製バッグ★黒★ハンドメイドバッグ★作家★手仕事 その他
新作商品 アートマキ☆Art Maki★薔薇モチーフの革製バッグ★黒★ハンドメイドバッグ★作家★手仕事 その他
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11,340円 18,900円
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カテゴリ
  • ファッション
  • レディースバッグ
  • ハンドバッグ
  • 皮革製
  • その他
メーカー·ブランド
  • アートバーグ
状態
  • 目立った傷や汚れなし


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ご覧頂き、ありがとうございます。
お取引に関しまして、大切なことが書いてありますので、最後までお読み頂いて、入札をお願い致します。

★★★新規の方、評価が5つ未満の方、悪い評価が3つ以上ある方へ★★★
入札1日以上前に、質問欄から購入意志のある旨ご連絡下さい。
残念ながら、いたずら目的に入札される方がいらっしゃいますので、このような措置を取らせて頂きますことを、ご了承下さいませ。

新規の方、評価がマイナスの方、評価の内容が悪い方は当方の一方的な判断で削除する場合がございます。
落札後に削除する場合は「落札者の都合」とし、オークションマスターから「非常に悪い」という評価がなされますので、予めご了承下さい。

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ご覧頂き、ありがとうございます。
アートマキ、art makiの、革製バッグです。
お色は、黒です。
アートマキは、デザイナーのマキさんが、薔薇モチーフの小物を作りたいと立ち上げたブランドで、ハンドメイドで作り上げられています。
上質な柔らかい革を使用しており、持ち手も柔らかいので、とても持ちやすいです。
こちらのバッグも、立体的な薔薇モチーフが素敵です。
ファスナー開閉式で、内部は一室です。
内部に、オープンポケット1つです。
バックの後ろ側に、オープンポケット1つございます。
横上部で約36cm、高さ約22cm、幅約4cmです。
素人採寸ですので誤差はお許し下さいませ。
特に大きなダメージなどございませんが、後ろ側の右側に、写真のような擦れが多くございます。
その他は、多少の擦れはございますが、比較的綺麗な状態と感じております。
感じ方に個人差がございます。
使用品ですので、細かいところまで気になさる方、神経質な方の入札はお控え下さいませ。
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○o。 発送詳細 。o○
発送方法は、ゆうパックお手軽版·ゆうパケットお手軽版·ネコポス·ヤフネコ宅急便·定形外普通郵便·レターパックプラス·レターパックライトのいずれかです。

万が一紛失·破損·盗難など、当方は一切責任を負いません。
また、代金の返金も致しません。
当方へはノークレームでお願い致します。

かんたん決済後、即時発送を求められる方の入札はご遠慮下さい。
仕事の都合などで即日発送、翌日発送は難しいため、発送まで多少お時間を頂きます。
早くて翌日発送できる場合もございますが、1~3日お時間を頂ける方のみ承ります。
定形外普通郵便·ポストインできない厚みのレターパックプラスは、土日祝日の発送はできません。


○o。 支払詳細 。o○




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以下の事項に、1つでもご理解頂けない方、
落札者様と当方の感じ方の違いなど許せない方は、
お店で新品をお求め頂くようお勧めし、
入札をお断わり致します。


色々細かいことを申しますが、過去にたくさんのお取引をさせて頂いた経験から、
明記すべきと感じた事でございます。
どうか、ご了承くださいませ。


必ず自己紹介欄をご覧下さいませ。
出張などで発送できない期間のお知らせや、
その他の緊急のお知らせをさせて頂く場合がございます。
以下をよく読んでご理解の上、入札をお願い致します。


落札されましたら、48時間以内に、かんたん決済のお手続きをお願いいたします。
複数落札の予定の場合も、放置せずに、その旨ご連絡をお願い致します。


入·落札後のキャンセル·クレーム·返品·返金はお受け致しませんので、心配な点がおありの方は予め質問をお寄せ下さいませ。
時間の都合により、質問にすぐにお答えできない場合がございます。


お色について、実際のと写真とでは、どうしても違いがございます。
当方のお色の表現も、感じ方や、モニターによっても違いが出るため、大まかなお色表現と捉えてください。

私自身はタバコを吸いませんが、家族に喫煙者がおります。
また、お品物の状態は注意して見ておりますが、汚れ·シミ·破れなど見落とし、記載漏れがあるかもしれません。
上記のような見落としが発送時等に見つかった場合、事情を説明し、お取引ができない場合もございます。
その場合も、寛大な対応をして頂ける方に限ります。

あくまでも使用品で、また、未使用でありましても個人保管ですのでお店にあるものとは同一でないこと、上記のような場合もある事をご理解いただき、お品物のにおい·状態に神経質な方の入札はご遠慮下さい。
また、お色の違いや状態の感じ方での返品はお断り致します。
また、返金も致しません。

畳んで保管している物が多いので、折りしわがございます。
落札者様でスチーマーやアイロン等でしわ取りをして頂ける方に限らせて頂きます。

購入時期がはっきりわかるものは説明欄に書いてありますので、表記のない場合はご質問頂きましてもお答えできません。

仕事の都合などで即日発送は難しいため、発送まで多少お時間を頂きます。
かんたん決済確定後から2日~3日程お時間がかかる場合がございますので、ご了承頂ける方のみお願い致します。

郵便局留めも承りますが、実際にお住まいの住所と電話番号は、必ず伺います。
お知らせ頂けない場合は、落札者都合で削除させて頂きます。

発送の梱包材は、リサイクル材料を使用します。

できるだけ早めにこまめにご連絡させて頂きますよう努力しておりますが、仕事の都合上、一日に一度メールをチェックするのが精一杯という事が大変多いので、多少ご連絡が遅れる場合がございます。

急遽出張が入る場合がございます。
そのため、ご連絡や発送が遅れる場合がございます事、予めご了承下さいませ。


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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『珉平焼 明治時代 鷺図 輸出手 花瓶』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、アイアンセット BRIDGESTONE TOURSTAGE PHYZ FORGED ブリヂストン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

■教師なし学習アルミ縞板(シマ板) 2.5x860x1780 (板厚x幅x長さmm) 軽トラ 荷台アオリ デコトラ キャリー アクティー バンなどに

∟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◎410751 エッグシェル(卵殻手) 彩色椿紋 カップ&ソーサー 5客セット 手描き アンティーク オールドニッポン 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。

URL : Xperia - 【中古美品】Xperia1/802SO/64GB/ブラック/simフリー

■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

【新品未使用】1102O1 イームズDSWプライウッド調オーク調シェルチェア2脚セット リプロダクト椅子(検 展示品アウトレット展示処分品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(BURBERRY - バーバリーワンピース)、「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:「値下げしました」ニンフィア vmax sa (イーブイヒーローズ)美品!希少!格安!COMTESSE コンテス リボン ゴールド金具 ホースヘアー 馬毛 レザー フォーマル ハンドバッグ

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。


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