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【正規通販】 of 「Testament Yu-Gi-Oh!:WCPS-AE703 the Lords」(世界大会配布:スーパーレア/Replica):未開封 Arcane デュエリストパック
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カテゴリ
  • おもちゃ、ゲーム
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  • 遊戯王(コナミ)
  • デュエリストパック
状態
  • 未使用
ご観覧ありがとうございます!!
 
 
■商品タイトル
 
WCPS-AE703 「Testament of the Arcane Lords」:未開封
魔導神のオブジェ
(世界大会配布:英語版 スーパーレア/Replica)
 
■商品評価(参考程度でご理解下さい。)
 
MINT:ミント】
外袋ビニールは折り目が有りません。
お高いですが、美品でなかなか入手が難しい一品です。


■状態の定義   
【MINT:ミント】 (未使用·パックから開けたばかりの状態。傷汚れがほぼない物。)
【NEAR:ニア】 ( 開封直後によくある綺麗な状態。若干の傷、痛みがある状態)
【EXCELLENT:エクセレント】 (多少の傷、枠キラ、白かけ等、痛みが見受けられたりする状態。)
【VERY:ベリー】(目立つ傷などがあったりする状態。スリーブをつけてプレイする分には差し支えのない状態。)
【POOR:プアー】 (傷、汚れがかなり目立つ状態。傷を気にされない方向け。)
 
◎補助にプラス(+)マイナス(-)を付ける場合が有ります。
※商品状態はあくまでも判断には個人差があります。(当方基準になります。)
 
必ずお読み下さい
■商品概要:(トラブル防止の為、商品状態が良くても"基本プレイ用"で、お願い致します。)
·出品画像なので商品の状態に関しては画像にて御判断下さい。
·裏面写真画像は高額品及びアジア版(英語)以外は、掲載を省略させて頂きます。
   もし、ご希望·ご要望が有れば「取引ナビ」にてご連絡をお願いします。
·「複数枚希望」「商品のお問合せ」等、ご希望が有りましたら「出品者へ質問」に連絡下さい。
     出来る限り対応をさせて頂きます。
·詳細は商品タイトルと商品画像にてご確認をお願いします。
·万が一商品タイトルと商品画像が一致しない場合·掲載画像で気になる点がございましたら
   「出品者へ質問」お問い合わせ下さい。
·商品タイトルは日本版(日本語表示)·海外版(英語表示)で出品致しますのでご確認下さい。(一部を除き)
·海外版(カード)は製造過程が荒い為、初期キズ(製造機械によるライン状キズ·薄いスレ·小さい凹み)等
  が有りますのでご承知の上、入札(購入)お願い致します。
·EU版及び北米版又は(アジア版)は判る商品は掲示致しますが、判らない商品に付いてはご了承ください。
·トラブル防止の為、基本プレイ用(カード)とさせて頂き、ノークレーム·ノーリターンとさせて頂きます。
·過度に状態を気にされる方·状態がご心配な方は入札(購入)をご遠慮ください。
·商品の保管はあくまで個人管理になり、商品状態·評価につきましても個人主観によるものでございます。
·商品状態は出来るだけ表示致しますが、当本人素人の為、見落としがあるかも知れません。
   あらかじめご了承·ご理解下さい。(トラブル回避のため必ずご入札前にご質問下さい。)
·何かありましたら「出品者へ質問」お問い合わせ下さい。
■注意事項
※商品交換·返金は原則として対応致しません。
·入札取り消しは基本的には出来ませんが、やもえない場合は(落札者の都合によりキャンセルした為)
※ヤフオクシステムから自動的に「非常に悪い」評価がつきますので、予めご了承下さい。
·トラブル防止の為、評価内容の悪い方の御入札はご遠慮下さい。
※当方の判断で入札を取り消しさせて頂く事もございますのでご理解お願いします。
·ヤフオクの規定により「出品者へ質問」での値段交渉は出来ません。
※新規の方はお手数ですが「出品者へ質問」にて”購入連絡”をお願いします。
·仕事の都合等でご連絡が遅れる場合がございますのでご承知下さい。
·当方への評価をして頂いた落札者様のみ、評価をつけさせて頂いております。
·応対の悪い方·いたずら入札の方等は、今後お取引を致しませんのでブラックリストに載せて頂きます。
■入金(お支払)
·落札後、当方からのご連絡後、24時間以内に御連絡、48時間以内にご入金できる方のみ入札下さい。
·落札後のお客様都合によるキャンセル·返品対応は致しません。
※落札後、7日以内に一切連絡がない場合、落札者様都合でキャンセルさせて頂きますのでご了承ください。
   ヤフオクシステムから自動的に「非常に悪い」評価が付きますので、予めご了承下さい。
·「かんたん決済」の入金方法が変わりましたので、受取連絡を必ずお願いします。
·入金および受取連絡が遅れる方は、「取引ナビ」にて連絡をお願いします。
■送料
·送料欄を参照して下さい。
■同梱送料
·高額商品の為、同梱発送は致しません。
■発送·配送
定形外郵便になっておりますが、商品の関係上、スマートレター(180+特殊梱包料)300
(追跡なし)での配送対応をさせて頂きますので、ご承知下さい。
·郵便物が届かない·配送事故などが発生した事による紛失·破損の責任は負いかねます。
※ご心配な方は配送記録付き·補償付きのオプションを「取引ナビ」にて連絡をお願いします。
 ·この商品は高額の為、同梱発送はご遠慮下さい。
·入金確認後なるべく迅速に発送致しますよう心掛けますが
土·日·祝日·天候不順·仕事の都合等で商品到着が遅れる場合がございますのでご承知下さい。
·指定以外又はその他の配送方法はお受けできませんのでご承知下さい。
■その他
·梱包はなるべくエコにし梱包材はリサイクル用品等を使用する為、送料の差額が出ますのでご承知下さい。
 
·より良い商品を提供する為、独自に衛生管理対策を取り組んでおります。
·商品には高級OPPフィルム(カード専用クリスタルパック)とスリーブに入れて大切に保護をし発送致します。
入札(落札)して頂いた場合、上記に同意して頂いたと判断致します。
以上、ご了承·ご理解の上、ご入札をお願いします。
もし、ご希望·ご要望が有れば「取引ナビ」にてご連絡をお願いします。


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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『BABICZ/ベース・ブリッジ 5弦用 FCH-5B Gold【バビッツ】』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、大人気!完売必至☆シンプルおしゃれモノグラムキャップ/黒【LV】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Chloe Pacaya bootcut jeans

∟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【PRADA】エナメル三角ロゴ入り☆ナイロンキャップ☆1HC231_2DCQ 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 : Yu-Gi-Oh!:STOR-EN086 「Maxx "C"」(英語版 Unlimited Edition シークレットレア)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。

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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

★送料・関税込★FENDI★二つ折り財布 折りたたみ財布★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(Hermes - 三美神 エルメス ツイリー2本)、「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:今日からマ王!全巻 レンタル落ちDVDYu-Gi-Oh!初期:RISE OF DESTINY【アジア版・英語表記】(1st Edition):未開封  CG571

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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