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【格安SALEスタート】 ジョージ・ハリスン P-1919◆LP◆CANAD盤 Pop、Lock、 良盤屋   Harrison>1979 送料480 George Harrison George その他
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5,720円 8,800円
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カテゴリ
  • 音楽
  • レコード
  • ロック、ポップス(洋楽)
  • その他
状態
  • 目立った傷や汚れなし
【盤質】=(美盤)M   
【ジャケット】=(美品)EX
······················
 良盤屋 P-1919◆LP◆ CANAD盤
レーベル;DHK-3255Pop、Lock、

ジョージ·ハリスン  
   George Harrison

George Harrison>1979

収録曲

A1
Love Comes To Everyone
4:33
A2
Not Guilty
3:36
A3
Here Comes The Moon
4:46
A4
Soft-Hearted Hana
4:03
A5
Blow Away
 
3:59
B1
Faster
4:40
B2
Dark Sweet Lady
3:20
B3
Your Love Is Forever
3:45
B4
Soft Touch
4:00
B5
If You Believe
2:53
·······················
 
閲覧ありがとうございます。入札前に、必ず下記、説明をお読み下さい☆

★ レコード発送  定形外郵便&ゆうパック
 
       何枚でも480円で同梱発送 全国一律料金)

★12インチLPジャケット、レコード用透明OPP袋(新品)入り★
 
★レコード盤は、良品のみを選別し出品しております。
 
但し、ランクはあくまでも 当方の主観となりますので、中古品としてのご理解をお願いいたします、著しく高度なレベルでの良品をご希望される方、チリ、ノイズ等、排除に心がけておりますが、細部まで気になる方は、落札をお控え下さい。
必ずしも、薄いスレや、ノイズなどの見落としが無いとは限りませんのでご容赦願います。
 
商品の色の見え方と実物の色は、パソコン·モニターの環境等により多少異なる場合がございますのでご了承ください。
 
新古品の明記は新品を意味するものではありません。主にレコード店に長期保管された未使用品です。ほとんどが50~30年以前に製造された商品ですので、経年保管によるジャケット·帯等に多少のいたみ·シミ·ヤケがある場合があります。
 
盤質 (M~VGまでの盤質の差異は極わずかです)
【M】
(美盤)未使用品及びそれに近い状態もしくは使用頻度の少ない、盤面にスレもなく綺麗な状態。
【EX+】
(美盤)ほとんどスレも見受けられない綺麗な状態。
【EX】
(美盤)薄いスレキズがある場合があります。
【VG】
(良盤)わずかな薄い針スレもしくは汚れがあります、曲自体には影響しません。
                 以下 出品 なし
【G】
(並盤)音に影響しない程度の薄いスレキズが複数見受けられます。
FR

J
音には、影響しませんが、目立つスレ、キズがあります。盤面にスレまたは目立つ傷がありノイズ、針飛びする可能性があります。
········
ジャケット
【M】
(美品)新品同様またはそれに近いコンディション。
【EX+】
(美品)スレ、アタリ傷など、ほとんど気にならない状態。
【EX】
(良品)使用感、やや見られますが、シミ、スレ、傷はさほどなく、良い状態です。
【VG】
(並品)経年の保管汚れ、シミなど一部みうけられます。
【G】
(並品)経年の保管ヤケ、シミがめだちます。
                  以下出品なし
FR
J
目立つシミやけが多々あります。カバーやスリーブの継ぎ目の破れ等があります。
········
★商品状態を詳しく知りたい方は、質問欄にて、お願いいたします。視聴等の検品をして回答させていただきます。
 
到着後3日以内の返品は可能です。返品送料はご負担お願いいたします。
返品前に、必ずメッセージ欄、若しくは取引メッセージ欄にて、事前に当方まで連絡確認をお願いいたします。
 
特段の事情以外、商品の特性をご理解頂き、ノンクレームでお願いいたします。
 
発送前に洗浄し、検品いたします。不良を発見した場合は事前にメッセージ欄より連絡し、取引の中止をお願いする場合があります。
 
出品時に気がついたことはできるだけ、写真または商品説明に書いておりますが、細部にわたって説明することは困難です。
また、気になるレコードは
一部再生視聴してから出品していますが全曲の視聴はしておりません。
   
写真に掲載されているものが付属品の全てです。
 

複数落札 同梱可
同梱、取り置きできますが、お客様からご要望がある場合のみです。
商品落札後、まとめて取引の欄をクリックしてください。連絡がいただけない場合は同梱できません。
尚、取り置きはメッセージ欄より連絡お願いいたします。最大6日間程度とさせていただきます。
 
引き取り可能。事前にご連絡してください。
  
大切な落札品を破損が無く、安全にお届けする様、心がけておりますが、 万が一、発送中のキズ、破損等がございましたら、ご連絡(電話、連絡掲示板、メッセージ等)下さい。丁寧に対応させていただきます。
 
★土曜、日曜、祝日は、発送対応不可、年末年始、夏期休暇は、発送できない場合があります。
 
 
☆評価につきましては、今後のより良いレコード販売につなげるために、できれば視聴後、落札者様の的確なご意見をお願いいたします。
 
閲覧ありがとうございました。ご検討よろしくお願い致します。
 
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注:ヤフー当方別:ID< > との落札商品は同梱可能です。
但し、落札終了後に必ずメッセージ欄にて通知をお願いいたします。
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*海外プレスのレコードの製作工程において新品を開封したとしてもペーパー·マーク、ペーパー·スカッフなどや紙製内袋の出し入れ時に生じる若干のヘア·ライン、ビニールの質によりムラ、プレス時の埃付着が有る場合があります。故意のものでなく再生に問題が無い場合は良好な状態と記載させて頂きます。ご理解頂けない場合は入札をお控え下さい。

ヤフオク! - 良盤屋 P-1919 LP CANAD盤 Pop Lock
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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。

NIKE - Nike 26.0cm ナイキエアジョーダン6 TRAVISSCOTT

【☆即決☆コピス吉祥寺】DAVE CLARK FIVE/電話でサヨナラ(JET1443)

引用:SONY - PS Vita 初代1000 3G/Wi-Fiモデル 中古STUDIOUS - SATIN PEACH FAKE SUEDE SHIRT(1 MINT)

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『【名古屋】ヴァンクリーフ&アーペル ラッキーアルハンブラ アントレ レ ドア リング 指輪 750YG #50 メーカー仕上げ済』には、以下のように記載されています。


Oh! Cristal/La Luna/Martinica 12インチ 83年 マドリッドの彗星 スペイン産ギターミニマル Suso Saiz Music From Memory

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。

新品 LEVIS 1999年日本製 タイプ2ND 507XX復刻版 リンス色 71507‐XX01 40インチ(Lサイズ相当)


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、JEWELRY TSUTSUMI - めぐみ専用 k18 ブラウンダイヤモンドピアス、スクエアダイヤモンドピアス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AIEMODA - emoda タンクヒールカーブブーツ

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

■教師なし学習専用品

∟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ポケモン - フウロ SR 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。

即決! 美食戦隊 薔薇野郎 美品 スーパーファミコン SFC

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 : 魂の彫刻 ザ ザ マットジョンソン LP盤 レコード the The バイオグラフィー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 : 【本物保証】 超美品 リング K18WG パヴェダイヤ メレダイヤモンド 0.95ct 9号 6.2g ノーブランド No brand遊び胡桃 希少品種 超厳選 平頂獅子 コレクション 趣味 健康グッズ

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 : SS501 キム・ヒョンジュン 中国「I'M DAVID」2010年秋冬カタログ

■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 : 希少プロモ盤 白ラベル アンリ&モーゼス ミックス・アップ anli & moses mix up アンリ菅野 LP レコード

■金融

Sergio Rossi - セルジオロッシ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(関税送料込【MARNI】ナイロン TRUNK LIGHT パデッドバッグ)、「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。

A&D デジタルはかり(検定付) [SK5000I]


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:【モナリザ】ラウンドPVCハンドバッグ ルビーレッド ストラップ【☆即決☆HMV渋谷】RINGO STARR/TIME TAKES TIME(212902)

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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