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【保障できる】 Burma★89★特別即決バーゲン!作家サイン入りシェルカメオ超ビッグな逸品59x78mm その他
【保障できる】 Burma★89★特別即決バーゲン!作家サイン入りシェルカメオ超ビッグな逸品59x78mm その他
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25,000円 50,000円
カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • レディースアクセサリー
  • 裸石、ルース
  • その他
状態
  • 未使用
 
即決バーゲン!!出品につきまして>
私どもヤフーオークションに参加させて頂いて何と20年目に入りました。いつの間にかオークション参加業者の中でも最古参メンバーとなってしまいました。本当に長年のご愛顧に感謝の気持ちを込め、即決バーゲンを始めさせて頂く事になりました。
本来の出品の商品説明、出品価格(私ども原産地輸入卸として40年来卸売業を行って来ておりますので、一般的な卸価格を本来の出品価格として設定しております)の説明を掲載、以下に書いておきますので、本当に本来の卸価格より幾らお安いバーゲン価格かが、はっきりとお分かり頂けると思います。よくある、予定落札価格をとんでもない高い価格を併記して、一見安く見せるオークションがしばしば見られますが、そう云う出品とは本来の設定価格の意味がまったく違いますので、その違いをよく比較して比べてみて下さい。


そして、その本来の卸し価格は今回まったく無視しての特別即決バーゲン価格です!!

今回の品の特別即決バーゲン価格は  50000円です。
 
 
 

シェルカメオ、超ビッグなサイズの108.647カラット、大きさは59.2x77.9x厚み10.9mm(シェルは湾曲していますので最大厚のところで計っています)

今回のシェルカメオは裏に作家のサインが彫られています。
いわゆる作家物の名品となります。


特別即決バーゲン価格50000円となります。


··シェルカメオは、地中海で採れるコンク貝の貝殻を浮かし彫り(カメオ彫刻)にしたもので、イタリアの伝統工芸、特産品となっています。


*ご注意*
シェルカメオは圧力で割れやすいので、落札後のお送りの方法は安全の為レターパックプラス(520円)(厚みのある箱などに梱包出来る為)か郵パックあるいは宅配便をお選び下さい。


 
 
 
 
★★鑑別書につきまして★★
私どもビルマジェムス出品の全ての石につきまして(以前に私どものオークションで落札頂いた石も全て)、すでに鑑別部門·ビルマジェムスラボラトリーの下見検査·ソーティングを受けているものとして扱わせて頂いております。私どもオークションで販売の全ての石に必ず添付させて頂いている··石名、カラット、サイズ等が記載されたメモを添付してお申し込み頂くと、正式な鑑別書(各検査項目を*印で済ませた簡易タイプの鑑別書ではなく、全て詳しく検査結果を記載したフル鑑別書です)を1500円で作成させて頂きます。(但しこの場合、カバー無しのタイプとなっておりますのでブック式のカバーご希望の場合はプラス500円となります)同様にルビー、サファイアの非加熱·産地記入の分析書は7000円にて作成させて頂きます。詳しくは、私ども出品中の鑑別·鑑定の受付出品をご覧下さい。鑑別のお申し込みと云う事での改めての鑑別·鑑定申し込み落札はされない様、ご注意下さい。
★★加工について★★
落札された石の加工につきまして
(
リング、ペンダント等ジュエリーへの加工です。石の研磨·カットは行っておりません。)
も、自社で加工職人を置きまして大阪·南船場の卸し価格にて承っております。
石を落札後、加工のお見積もりに入らせて頂きます。
★★落札のご案内★★  
私どもから最初の落札ご連絡は致しません。ご注意下さい。まず取引ナビか連絡掲示板から、あるいは次のアドレス宛、ご住所、お名前、電話番号、お送りの方法、ご希望の振込み先をお知らせ下さい。またお取り置きご希望の場合はその旨、まずご連絡をお願い致します。
 burmagems_new@yahoo.co.jp
 
*評価* につきまして、私どもの方から評価はお入れしませんので、ご希望の方はお申し付け下さい。どれだけ落札からお時間が経っていてもお申し出頂けば評価させて頂きます。
 
 
★★消費税★★
消費税につきまして、  
これまで同様消費税は不要と云う事でやって行きたいと思います。
★★お取り置き★★
複数ご入札、落札についてのお取り置き期間は10日間程度とさせて頂きます。
その場合、ご精算は最後に取りまとめてで結構ですが(ただしかんたん決済は決済期限がありますので、一点ごとに早めにご決済下さい。取り置きの落札二点目からは送料0円となります。)、 最初にお名前、ご住所などのご連絡を必ずして置いて頂きます。 (その連絡を頂いていない場合は取り置きとなっておりませんので、くれぐれもご注意下さい。)
また、3日以上のお取り置き分に付きましてはオークションの性質上キャンセルはご遠慮下さい。
★★お送り★★ 
  お送りの方法·種類につきまして、石は全てビニール袋·エアークッションでつつんでのお送りとなります。
 
 
定形外普通郵便120円(補償なし·追跡不可)
 レターパック360円(追跡機能あり、郵便受箱(ポスト)投函(厚み3cmまで))同梱30個くらいまで可能
佐川急便·宅配便(追跡機能あり、受領印または署名にて受け渡し。実損額補償付。配達日時指定可)同梱個数制限なし
ゆうパック便·ご住所をご連絡頂きました後、送料をお知らせさせて頂きます
 
 
 
 
ビルマジェムス
542-0081
大阪市中央区南船場2-11-9
チサンマンション心斎橋422
06-6241-0678

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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『デジタルベビースケール(検定品) BD-715A(USBタンシツキ) 5区仕様 タニタ(中古 良品)』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、[EBBETSFIELD] Brooklyn Eagles Pique Long Sleeve/追跡付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Off-White out of office blue オフホワイト アウトオブオフィス 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。

KS36-007 境川の人々 浦安一九七八年/写真と文・北井一夫 初版 ※焼け・汚れ・キズあり

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 : グリーントルマリン キャッツアイ 宝石 ルース 2.48CThttps://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。

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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。

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■金融

■Cleveland Golf■ハイネックスタッドパフ長袖ニット■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(ROGER VIVIER ☆22春夏☆ カバードバックル レザーミュール)、「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:12022)セイコースポーツマン 美品スペサルタイト ガーネット 宝石 ルース 4.31CT

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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