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古典 013♪未使用品・即決価格♪新鋭 SecuSTATION SC-NX81 白 高画質ネットワークカメラ 防犯カメラ 防犯カメラ
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 防災、セキュリティ
  • セキュリティ
  • 防犯カメラ
状態
  • 未使用




重要なお知らせ
必ずお読みください

①当店はレターパックなど一部を除き基本的に着払いでの発送となります。
②下記に記載のある送料表は目安となり、実際の金額とは異なる場合が御座います。
③引き取り限定と記載のある商品は発送出来かねます。また、見落としによるキャンセル対応も出来かねますのでご注意下さい。


商品情報ページを読まずに落札されるお客様が増えております。
商品情報ページをよくお読み頂き、慎重な入札をお願い致します。




出品店舗
ツールオフ松原店

複数の店舗より出品しておりますので、別の店舗の物を同時購入された場合、同封発送が出来かねます。
送料分の値引きなどは出来かねますのでご了承頂いたうえでご落札をお願い致します。

こちらの商品に関してのお問合せは下記までお願い致します。


ツールオフ松原店
〒580-0045 大阪府松原市三宅西3-259-2
TEL:0120-536-046

同店舗より落札された際、同封希望の場合は必ずオーダーフォーム入力時に『ご要望』の欄にご記載下さい。
記載がない場合は同封せずに発送させて頂きます。
また、ご要望欄に記載があった場合でもサイズや重量によって同封できない場合も御座います。
その際はこちらからメッセージにて同封出来かねる事をご連絡させて頂きます。ご了承下さいませ。
商品詳細
メーカー名新鋭 SecuSTATION
商品名高画質ネットワークカメラ 防犯カメラ
型番SC-NX81 白 
仕様詳しくはメーカーHPをご覧ください
商品状態
状態ランクn
商品状態複数商品がある為、写真を転用させて頂いております。商品によって状態等異なりますが全て未使用品となります。
未使用品の為、動作確認等は行っておりません。



店頭買取後、店頭にて展示販売も同時にしておりますため、傷汚れ等が増えている場合も御座います。

本来のセット内容と異なる場合も御座いますので画像をご確認下さい。
仕様に記載のある物でも写真に写っていない場合(欠品の表記が無い場合も含む)商品に含まれませんので必ずご確認下さい。

※当店の販売商品に関しては二次流通品となりますため、メーカー保証はご利用頂けません。
返品·返金に関しましては状況に応じ対応させて頂ける場合が御座います。(詳細に関しては下記の「注意事項」を必ずご参照下さい)
お客様都合による返品·返金等はお受け出来ませんので、入札は慎重にお願い致します。

※落札をお考えのお客様
落札後はオーダーフォームを必ずご入力いただき、落札日から3日以内にお振込いただきますようお願い致します。
オーダフォームをご入力頂いた後、お振込みが遅れるようでしたら必ず出品店舗までご連絡お願い致します。
弊社規定の期間ご入力、お振込頂けない場合は[お客様都合でのキャンセル]とさせていただきます。

※領収書が必要なお客様は必ずオーダーフォームの【ご要望欄】にご記入下さい。
 ご指定の宛名·但し書き等がございましたら、合わせてご記入下さいませ。

※引取ご希望のお客様は必ずオーダーフォームの【ご要望欄】にご記入下さい。
 その際、ご来店日·時間も合わせて教えて頂きますと幸いでございます。

※引取限定商品に関して、基本的に発送は出来かねます。ご落札後配送をご希望された場合も対応出来かねる場合が御座います。ご注意下さいませ。

※レターパックでの配送の場合、元払いにて配送させて頂きます。その他の配送は基本的に着払いとなりますので事前に送料を把握したい場合入札前にご質問頂ければと存じます。

※銀行振込の際、落札者様とお振込名義が異なる場合はご連絡下さい。
入金確認が取れず、ご対応·発送等遅れが生じてしまう可能性がございます。

以上の点全てご了承頂ける方のみご入札お願いいたします。
付属品写真が全てになります
発送サイズ60
※送料に関しまして、配送業者の判断により金額が多少前後する場合が御座います。送料は着払いとなります。ご了承くださいませ。
管理番号240015012443



お支払方法·送料·発送方法について

  • お支払方法はりそな銀行への「銀行振込」もしくは「yahooかんたん決済」のどちらかになります
    一部商品を除き、着払いにて発送させて頂きます。
    受取りの際、送料分のお支払いをお願い致します。
    ※当店は「代引き」はご利用になれません。

  • 送料については上記送料表をご確認下さい。
     ※送料表の金額は目安となります。多少の誤差がある場合が御座います。ご了承下さいませ。
     送料は商品受取り時に配送業者までお支払いください。

  •  発送方法は大きさなどの兼ね合い上、当店で指定させて頂きます。ご了承くださいませ。

落札後の流れ

  • 当ストアは商品詳細ページに御座いますメッセージにてご連絡させて頂いております。
  1. オーダーフォームのリンクをクリックして頂き、必要事項をご入力下さい。
    オーダーフォームへの記載確認後、合計金額·振込み先等を記載したメッセージを送らせて頂きます。
    ※オーダーフォームは48時間以内にご入力頂きますようお願い申し上げます。
    48時間以内に入力がない場合、「落札者都合」によりキャンセルさせていただく場合がございます。ご了承下さいませ。

  2. 合計金額をご確認頂き、3営業日以内にご入金下さい。
    ご入金日について何かご都合ございましたら、別途ご連絡下さい。
    ご連絡のない場合は取引を終了させて頂く場合がございます。

  3. ご入金が確認出来次第、発送手続きをさせて頂きます。
    (発送が完了しましたら、発送伝票番号を記載したメッセージをお送りしてご連絡致します。)

  4. お客様のお手元に商品が届きましたらお取引が終了となります。
    評価にて商品のご到着をお知らせ頂けると大変嬉しく思います。
    折り返し評価させて頂きます。

  5. ※領収書を発行されたい方は、落札後オーダーフォーム入力の際にその旨の記載をお願い致します。

注意事項

  • 商品内容は写真で全てとなります。
    基本的に動作確認は行っておりますが、新品、未使用品に関しましては確認しない場合がございます。商品の状態細部までこだわりのある神経質な方はご購入をお避け下さい。中古商品にご理解の上、ご入札下さい。

  • 【キャンセルに関して】
    お客様都合による入札キャンセルは基本的にお断りしております。慎重な入札をお願い致します。
    なお、入金後のキャンセルは一切お受けできませんので、ご了承下さいませ。

  • 【返品·返金に関して】
    当店が記載しております「商品状態」とお手元に届きました商品に相違があった場合、
    商品到着から三日間以内にご連絡頂いた場合のみ、状況に応じ対応させて頂きます。
    なお、返金·返品対応をとらせて頂く場合、商品が店頭に戻り次第の対応となります。
    お客様より返品がない場合の返金は出来かねますのでご了承下さいませ。
    ※お振込みに関してお客様の指定口座への銀行振込のみの対応となります。
    ※評価後の返品·返金は上記内容に該当した場合であっても対応出来かねますので、必ず評価前にご相談くださいませ。

  • 全額の入金確認ができ次第の発送となりますので、振込金額に不足があった場合は発送が出来かねます。
    不足があった場合はメッセージより連絡させて頂きますのでご対応の程宜しくお願い致します。

  • 撮影時の照明の影響やご覧になられるモニター環境により、色合いが違って見える場合がございますが、色の違いなどによる返品は受付けておりませんのでご了承ください。

  • 掲載しております商品は店頭での販売もしており、在庫確認のタイムラグにより商品が御用意できない場合が御座います。
    店頭にて売約済みとなった場合、お客様には大変ご迷惑をお掛け致しますが何卒ご理解の上、ご了承下さいます様よろしくお願い申し上げます。

注意事項2

    トラブルが頻繁に起こっております。
    ※オーダーフォームを入力後、最終送信をお忘れになられるお客様がいらっしゃいます。
    その場合、当店にお客様情報がありませんのでご連絡電話番号や発送先住所等不明の為、ご入金いただいた場合でも発送できません。
    オーダーフォーム送信完了までお願い致します。

お届けについて

  • 当店では、配送によるトラブルを未然に防ぐ為に、発送後の配送先変更(転送)を出来ない形でお送りしております。配送先の変更等ございましたら発送前にご連絡頂きますようお願い申し上げます。

  • 当店では、環境に配慮して簡易包装及び、リサイクル段ボールの活用を促進しております。梱包に関し 、ご要望等がございましたら、お気軽にお申し付け下さい。

  • 配送に関しては、細心の注意を払っておりますが、悪天候(雪·大雨等)· 交通事情(年末年始·お盆 ·GWの交通渋滞)等によりやむを得ず遅れる場合がございます。あらかじめご了承下さい。

  • 万一、予定時刻を過ぎてお品物が届かない場合には、当店までご一報下さい。早急にお調べして、ご連絡させて頂きます。

  • 長期不在等の理由により、配送業者の預かり期限を過ぎ、当店に 返送されてしまった場合、原則とい たしまして再発送は承っておりません。再度ご注文を頂き、往復送料等を含めた金額を銀行振込にてご 入金頂くことにより対応させて頂きたく存じます。


■販売会社
ツールオフ松原店
〒580-0045 大阪府松原市三宅西3-259-2
TEL:0120-536-046
【営業時間】10:00~18:00(定休日:不定休(臨時休業あり)、お盆休み、年末年始)
古物商許可証:東京都公安委員会許可第301080806924号
       群馬県公安委員会許可第421140068300号
       埼玉県公安委員会許可第431110024804号
       神奈川県公安委員会許可第452550006886号
       千葉県公安委員会許可第441340001747号
       大阪府公安委員会許可第622310196121号

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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『ロボ道 真 チェンジ!! ゲッターロボ 世界最後の日 真ゲッター1 threezeroアレンジ版 ノンスケール 亜鉛合金製 フィギュア 中古 △WH1249』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、CHANEL - CHANEL(シャネル)ブラック ダークグレー サテン リュックサック 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

■強いAIkaws様専用

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

■教師なし学習遊戯王 - caトレカ様専用

∟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《LINARI》 ルームディフューザー【エスタータ】新品未使用 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。

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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。

URL : ワイヤレスカメラキット 監視カメラ CCTV

■金融

COMTEC ZERO 707LV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(【MOCLER】モンクレール ロゴ入り長袖コットンTシャツ 2022SS)、「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。
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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