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一流の品質 / スタッドレスタイヤ ◇14インチ ブリヂストン BRIDGESTONE / 2017年製造 / 中古 / 4本 / 175/65R14 82Q / VRX BLIZZAK 中古品
一流の品質 / スタッドレスタイヤ ◇14インチ ブリヂストン BRIDGESTONE / 2017年製造 / 中古 / 4本 / 175/65R14 82Q / VRX BLIZZAK 中古品
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7,200円 12,000円
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カテゴリ
  • 自動車、オートバイ
  • タイヤ、ホイール
  • タイヤ
  • スタッドレス
  • 14インチ
  • 中古品
サイズ
  • タイヤ幅 175ミリ、偏平率 65%、リム径 14インチ
状態
  • やや傷や汚れあり

商品詳細
管理番号 2F-VRX-4817
メーカー BRIDGESTONEBLIZZAKVRX
サイズ 175/65R14 82Q
製造年数 2017年製造 48週2本 、36週1本 、35週1本
本数 4本
残り溝 センター付近計測で、4本 ①7.19ミリ(画像) ②7.04ミリ ③7.04ミリ ④6.95ミリ
商品状態
■パンク修理跡、ビードの切れは目視ですが、ありません。
■残り山しっかり残ってます。
■中古品の為、汚れ、使用感はあります。(画像参照)
■中古品の為、ノークレームノーリターンでお願いします。ご理解いただける場合のみご入札をお願いします。
■ホイールの付いた状態でのバランサー未テストです。
■送料区分の表記金額は1個口分ですが、2個口発送となりますので、表記金額×2が送料となりますのでご注意ください。

運送会社との契約上、ご自宅への発送が出来ません
※西濃運輸の支店止めの場合:あくまでもご自宅への最寄りでご案内しますので、県外になる場合もあります。
その際はご希望の支店、営業所をお伝えください。
備考
■ゴム製品の品質上、小じわ、小キズがある場合があります。
■メーカー、パターンにより新品時の残溝に違いがあります。
■エア漏れやキズ等は確認済みですが見落としによる状態不良の場合、
 在庫があれば代替品に交換するなどご相談の上で対応します。
■マッチングに関しましては、車名、年式、型式、現在装着されているサイズの4点をお伝え頂ければ、
 わかる範囲でお答え致しますので、お気軽にご質問下さい。
■お取引の流れや注意事項等は下記に記載しております、落札前に必ず確認をお願い致します。
■携帯端末よりオークションに参加の場合、必ずパソコン画面上で再確認をお願いいたします。
■お問い合わせ先→電話:0833-45-6666 FAX:0833-43-6767 メール:sinwa3@vega.ocn.ne.jp (担当:弘中)
送料

こちらの商品は、送料サイズ【B】2個口発送 表示金額×2

※離島への発送は、入札前に質問よりお問い合わせ下さい。
西濃運輸·元払い料金表
単位:円(税込)
あて先サイズ
ABCDEFGH
北海道北海道2,700
3,800
4,500
5,000
6,300
6,200
9,000
8,000
東北青森·秋田·岩手·山形
宮城·福島
2,100
2,800
3,200
4,700
5,700
5,200
8,000
6,500
関東茨城·栃木·群馬·千葉
東京·埼玉·神奈川
1,800
2,500
2,800
3,000
3,600
3,500
4,800
4,200
信越新潟·長野·山梨1,800
2,500
2,800
3,000
3,600
3,500
4,800
4,200
北陸富山·石川·福井1,600
2,000
2,700
3,000
3,400
3,000
4,200
4,000
中部静岡·愛知·岐阜·三重1,600
2,000
2,700
3,000
3,400
3,000
4,200
4,000
関西京都·滋賀·奈良·和歌山
大阪·兵庫
1,500
1,800
2,500
2,800
3,200
2,800
4,200
3,800
中国広島·島根·岡山·鳥取1,500
1,800
2,500
2,800
3,200
2,800
4,200
3,800
県内山口1,300
1,600
2,100
2,300
2,500
2,400
4,000
3,900
四国香川·徳島·愛媛·高知1,500
1,800
2,500
2,800
3,200
2,800
4,200
3,800
九州福岡·佐賀·長崎·大分
熊本·宮崎·鹿児島
1,500
1,800
2,500
2,800
3,200
2,800
4,200
3,800
沖縄沖縄要確認
要確認
要確認
要確認
要確認
要確認
要確認
要確認
※サイズB~Hで個人様宛ヘの発送は、西濃運輸最寄営業所止めになります。
※沖縄·離島への発送は、入札前にお問い合わせ下さい。
お取引の流れ
【オークション終了】
 ↓
 ①当店より24時間以内に『取引メッセージ』へご連絡差し上げます。
 ↓(※翌営業日が定休日の場合、休日明けのご連絡となります)
 ②必要事項を記載の上、ご返信の方をお願いいたします。
 ↓
 ③お客様からの返信内容を確認後、お支払金額等をご連絡を致します。
 ↓
 ④ご入金確認後、稼働日2日から3日以内に弊社指定運送会社にて発送。
 ↓(※翌営業日が定休日の場合、休日明けの発送となります)
 ⑤発送完了後、荷物番号を取引メッセージでご連絡致します。
 ↓
 ⑥商品到着後、取引メッセージにご連絡いただけると助かります。
 ↓
 ⑦お客様からの評価をいただき次第、当店より評価の方をさせていただきます。
 ↓
【お取引完了】
*****《注意》*****
■オークション以外の店頭での販売もしておりますので落札後に在庫がない場合がまれにございます。
 必ず当店からのメール確認後のお支払をお願い致します。
■当店からの連絡を待たずしてお振込みされた場合、返金の際にかかる手数料はお客様ご負担となりますのでご注意ください。
支払いについて
【お支払方法】
 ●銀行振込(※山口銀行)
 ●かんたん決済
 ※上記以外の支払い方法には対応出来ません。
 ※領収書の発行は対応しておりません。

【お支払金額】
 ”落札金額””消費税””送料””支払金額”
発送について
弊社指定運送会社(※西濃運輸)にて発送
 ※入金確認後、稼働日2日から3日以内に発送。
 ※日時指定出来ますが、ご希望記入となりますのでご希望に添えない場合がございます。
 ※休日指定は対応できません。
 ※運送会社及び発送方法の変更は出来ません。
返品について
①基本的に中古品の為、ノークレーム、ノーリターンになります。

②商品到着後の破損(ホイールやタイヤの組み込みで傷を付けた等)は返品不可。

ジャンク品/未テスト品/部品取り商品/リペア用商品に関しては対象外です。

④お客様による落札間違いの返品は対応出来ません。(※必ず落札前に適合確認をお願いいたします)

⑤下記記載事項に該当する場合、1週間以内にご連絡をいただきましたら速やかに対応させていただきます。
 ●初期不良(※商品到着後1週間以上経過の場合は対象外)
 ●状態が記載よりも著しく異なる場合。(※中古品の場合、個人差がございますので多少の誤差はご了承ください)
 ●落札商品とは異なる物が届いた場合。
 ●登録間違い等の当店が原因による場合。
 ●配達中に何らかの原因により商品が破損してしまった場合。

【返金対応について】
 ①商品代金+送料+振込手数料のみの返金。(※作業工賃、車輌の損害等はいかなる場合でも保障出来ません)
 ②商品をお客様より回収し、症状を確認後の返金になります。
 ③商品の回収は当店より運送会社に依頼いたしますので、お手数ですが簡易梱包をお願い致します。
注意事項
●落札後に在庫もしくは代替え品がない場合、大変申し訳ございませんがお取引の方は白紙とさせていただきますので予めご了承下さい。

●オークション以外の販売により売れてしまった場合、ご入札中であっても取り消しをする場合がございますので予めご了承下さい。

●当店では中古部品を主に出品をしております、新品もしくは新品に近い状態の商品をお求めのお客様はご入札をご遠慮下さい。

●タイヤの状態、残溝に関しては個人差がありますので、画像にてご判断下さい。

●出品に対し見落としの無いよう細心の注意をはらい検品をしておりますが、人の目による検品になりますのでまれに見落としもございます。その点につきましてはご理解の上で対応の方をお願い致します。

●当店では商品を出品の際に、状態の中で一番酷い部分(破損、亀裂等)を優先し記載と画像を掲載するようにしております。

●中古部品になりますので記載や画像に無い細かい傷はどうしてもございます、その点をご理解ご了承の上でのご入札をお願いいたします。

●画像では判断しにくい箇所や気になる箇所が御座いましたらご連絡頂ければ追加画像を直接お送り致します。

●商品到着後、車両取り付け·組み換え前に必ず状態のご確認を行ってください。装着後にキズ·パンクなどの不具合があった場合、返品などのご対応できませんのでご了承下さい。

●当店では、溝に噛んだ小石の除去を行っておりません。

●出品商品に関して疑問や不審な点がございましたら、ご質問欄もしくはお問い合わせ先にご連絡ください。
お問い合わせ先
■株式会社 新和商会 (ECO COLOR担当:弘中)

■〒744-0023 山口県 下松市 末武中1206-1
  
■電話 : 0833-45-6666

■FAX : 0833-43-6767

■Email : sinwa3@vega.ocn.ne.jp

■営業時間 : 9:30~18:30

■定休日 : 日祝/GW/お盆/正月


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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『新品 限定 イトウクラフト エキスパートカスタム EXC510USL 二色カリン スタッグ 二本セット ミテッドエディション』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、★オーダー可★B4ネームプレート20段小引き出し/無垢材木製書類ケース カントリー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

■教師なし学習札幌 オリンピック ガボン プルーフ 彫刻者 サイン入り 記念 切手 五輪 1972 ジャポニカ スキー ジャンプ 冬季

∟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NOCE ノーチェ テレビボード 壁掛けシェルフ 2点セット インテリア ブランド家具 直接引取OK 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。

URL : 中古 175/70R14 YOKOHAMA iceGUARD 5PLUSIG50 スタッドレスタイヤ 4本セット ヤリス カローラ シエンタ インプレッサ 中古タイヤ 14インチ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 : サガミンク コート サイズF レディース -Dolce & Gabbana ロゴ レオパード柄 ジョギングパンツ マルチ

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 : Takara Tomy - トミカ 東京モーターショー2019 会場限定12台+2台

■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 : 【宮城発】175/65R14 82Q★8分山 ダンロップ WINTER MAXX WM01 2018年製 4本 スタッドレス【送料無料】MYG-0129★アクア ヴィッツ など

■金融

宗 sou 猿投窯 近藤隆司造 灰釉平茶碗(共箱)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(ACNE - 専用)、「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:SONY - SONY DSC-RX100(ケース付)chi115 ブリヂストン ブリザック VRX2 175/65R14 スタッドレスタイヤ 冬 フィット FIAT500 キューブ ヴィッツ 等 BRIDGESTONE

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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