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交換無料! ガラケー用 ζ入手困難廃番品 〒120円 光るアンテナ [229φ携帯電話デッドストックIDOセルラードコモ 新品 発光色:ピンク LED その他
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 携帯電話、スマートフォン
  • アクセサリー
  • その他
状態
  • 未使用
26-Jul-2020
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------- 重要なご注意! ------------------------------------------------------------------------
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●お手数ですが、まず、入札禁止事項(商品説明の下部に記載)をご熟読下さい。 必ず、お読みください。
 不良落札者向けのため、ほとんどの方には無縁の内容ですが、少しの間お付き合いをお願いします。

 ご入札いただいた時点で、入札禁止事項に同意したものといたします。

 禁止事項のうち、1つでも、一部分だけでも納得出来ない場合は、絶対に入札しないでください!
 納得出来ないのに入札なされば、出品者、落札者共に大変不愉快なだけです!
 「お支払い手続き」と「受領手続き、評価」の遅い方も、強く入札をお断りします!

 また、ご入札前には 必ず 自己紹介(右上の出品者情報 *****さんをクリックし上部に表示される)をご覧下さい。
 緊急のお知らせなど、お取り引きに関する重要な内容を記載しています。 

●かんたん決済でのお支払いは、手続きを完了しても入金はされません!
 落札者が、受領連絡(取引ナビから「受取連絡」ボタンを押す)をしないと、出品者へは入金が行われません。
 受領なさいましたら、すぐに手続きをお願いします。 ※期限は到着翌日までを目安とします
 (当方は主に定型、定形外郵便で発送しています。近県なら投函翌日、北海道まででも翌々日には配達されます。)

 受領連絡は義務です!
 上述の理由から、受領連絡の催促を差し上げた場合は、必ず悪い評価を付けます。 くれぐれもご注意下さい。

 相変わらずのヤフオクの身勝手で一方的な改悪で、出品者は最短でも2日以上入金を待たされます。
 落札から実際に入金されている事の確認までに時間がかかるようになり、大変迷惑しています。

●終了1時間前までに入札の無い商品について
 「対象の商品は、終了日の22時頃に出品を取り下げます」のでご注意ください。
 当方の出品物は、ほとんどが、すぐに落札できる即決価格のみでの出品や、即決価格付きの出品です。
 終了間際に入札するメリットは有りませんので、早めのご入札をおすすめします。
 尚、取り下げた商品は基本、同日中に再出品いたします。(7日後に終了します)

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------- 商品説明 ------------------------------------------------------------------------------
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●通話中や着信時に先端が光る、あの 懐かしい携帯用アンテナ です

  ·デッドストック、新品未開封品です
  ·IDO、セルラー、ドコモのガラケーに対応します(対応機種は写真3枚目でご確認ください)
  ·初期出品時の在庫は 3 です (再出品毎に残数の更新はしませんのでご注意を!)

   この商品は即決価格です。 終了間際まで、わざわざ待って入札(=落札)しても何のメリットもございません。
   特に一点物の場合は 先に他者に落札される等 逆にデメリットになりますのでご注意ください。

  

  (近年、個人出品者でも「同梱不可」と言った意味不明の押し付けをする出品者が増え、憂いております。
   このような落札者の利益を阻害する行為には断固反対! 私のオークションでは、全品同梱発送大歓迎です!)

●ご質問が有ればお気軽に 右上の「出品者への質問」からご連絡ください

●仕様
 ·LED発光色: ピンク

●状態
 ·新品未開封(パッケージにはスリ傷などあります 写真でご確認ください)

 ※パッケージの状態について
  複数対応が可能な商品の場合、再出品時の写真は初回出品時の使いまわしです。
  多くの場合、パッケージの状態は、一番状態の良い物を撮影しています。
  商品自体の状態や、パッケージ記載の説明などを可能な限り、明瞭にご確認いただくためです。
  パッケージの状態に優劣が有る商品に関しては、出来るだけ状態の良い物から出荷しています。
  よって、このような場合で最後に落札された品は必然的に掲載写真とは異なります。
  普通は捨ててしまう物ですが、パッケージの状態を気になさる方はお気をつけください。
  尚、商品自体に問題の有る物は新品扱いでは出品しておりません。

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------- 配送方法·時期  ※出来るだけご要望にお応え出来るように努力いたします、ご相談ください --
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  ·ご指定が無い場合は、商品タイトルの 〒 以降の送料や発送方法にて予定しております
   例:〒○○円  → 全国一律○○円で、定型郵便、または定形外郵便にて発送
     〒0円     → 送料無料で、定型郵便、または定形外郵便にて発送
     〒○○サイズ → サイズ区分○○で、宅配便(通常版ゆうパック)にて発送(送料は後ほどご連絡します)
   ●宅配便(通常版ゆうパック)発送での表示されている送料は正しくありませんのでご注意ください●
    ヤフオク側の一方的な改悪により、ゆうパック(お手軽便)しか出品時に選択出来なくなっています。
    仕方がないので定形外郵便を選択し、送料もいい加減に入力しています。
    しかし、実際は 通常版ゆうパック で発送いたします。
    正しい送料は今までどおり取引ナビにて事前にお知らせいたします。
    多くの場合、送料をもらい過ぎていますので、差額は商品に同梱してお返しいたします。

  ※当方の出品物は落札者様の送料負担を抑えるため、定形郵便や定形外郵便での郵便発送を基本としています
  ※郵便発送では輸送中の紛失、破損などの補償はありません。必要な方は宅配便をご指定下さい。
  ※発送予定は一番安価と思われる方法と梱包状態の物を記載しております
    小物の場合は未梱包やパッケージをそのまま封筒に入れただけ、若しくは最低限での梱包での料金です
    定型郵便、定形外郵便、レターパック等は重量と厚さで料金が決まるためです
    そのため、商品によっては十分な梱包と言えない場合も有る事にご注意ください
    ①ご心配な方は梱包方法をご指定ください
    ②小物の場合は+100円で「新品クッション封筒」での梱包もお受けします
    (①や②をご希望の場合、重くなったり厚くなったりした事で、追加の送料が発生する場合が有ります)
  ※封筒等の梱包材は使用済みの物を再利用しております(ご不満な場合は新品をご指定下さい。別途料金が発生します)
  ※商品の重さやサイズ区分がぎりぎりの場合、梱包後にサイズオーバーし料金不足になる可能性が有ります
   そのような場合は、商品受領時に不足料金をお支払い願います

  ※通常の発送は日曜日に行います(お急ぎの場合は可能な限り対応いたしますのでご相談下さい) 
   当方の出品物はほとんどが定額の即決価格で出品していますので、十分に余裕をもった落札を強くお奨めします

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   ·
   ·複数IDで出品を開始します。 評価数の少ないIDでの出品は、上記IDの評価をご参考になさって下さい
   ·
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------- 入札禁止事項  //// 何れかに当てはまる方 は、入札を固くお断りします! //// -------------
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  落札者と違い、出品者には 落札された時点で 高い手数料の支払い義務が発生します
  気持ち良くお取引を終えられない案件に、そんな物は払いたくありません!
  その場合、オークションを削除する事で、取引を強制的に中止するしか方法は有りません
  以下の何れかに該当した場合は、たとえ取引途中でも、オークションを削除いたします
  削除すると、ヤフオクが、「落札者」に「大変悪い」評価を付けます

  ① 購入意思の無い方(商品説明をきちんと読んでいない等、安易な気持ちでの入札を含みます)
    ※場合によりキャンセルにも応じますが、キャンセル料として 落札金額の3割をお支払いいただきます
     この場合、それで落札手数料を支払い、正常に取引が終了した事にするため、落札者に悪い評価が付く事
     はありませんが、私への評価は「大変良い」とする事を条件とします。(尚、私からの評価は致しません)
    ※落札初心者(新規)の方へ
     必ず入札前に、質問から「住所·氏名·電話番号」をご連絡ください
     上記のご連絡が無く入札されても発見次第削除します
     即決価格での出品等で、すでに落札されている場合は落札者都合で削除し、強制的にお取引を中止します
     (落札後、1時間以内にお支払い手続きが行われた場合のみ、お取り引きを継続させていただきます)
     以前はこのような条件は有りませんでしたが、頭のおかしい輩からの報復評価への自衛策が必要となりま
     した。 ご理解のほど、よろしくお願いいたします。

  ② 落札後、48時間以内に必要事項の連絡が出来ない、96時間以内にお支払いが出来ない方
    (取引メッセージでの連絡で、私が返信を求めた場合は、24時間以内に返信が出来ない方を含む)
    ※評価数10未満や悪い評価の内容が非常識な方は、必要事項のご連絡とお支払いを24時間以内にお願いします
    時間厳守です! 時間にうるさい出品者だと言う事を十分にご認識願います
    何らかの不可抗力で 遅れそうな時は すぐにその旨をご連絡ください。 納得出来る理由ならば考慮します
    お守り頂けない場合は、いたずら入札と判断し、即日「大変悪い」と評価し、落札者都合で削除します

  ③ 受取り連絡が到着の翌日までに出来ない方
     冒頭で説明のとおり、ヤフオクのシステムが変わり、落札者の支払い方法はかんたん決済のみとなり、
     支払い手続きをしただけでは出品者への入金はされなくなりました。
     落札者が商品を受領しているにもかかわらず、受領の連絡をしなければ、入金がされず大変迷惑です。

  以上、特別な事は何もありません。 普通に、常識的にお取引き頂くだけです
  再度の注意です! 1つでも当てはまる方は、絶対に! 絶対に入札しないで下さい!
  この注意を読まずに入札したなど論外です! 当然、悪い評価が付きますよ!

  当たり前の事ですが落札者には、落札した時点で取引を行う義務が生じます。
  にもかかわらず取引を行わない行為は、ヤフオクの禁ずる迷惑行為であり、重大な規約違反です。
  これ程丁寧に告知しているにもかかわらず 己の迷惑行為は棚に上げ 削除する事でヤフオクが付けた
  悪い評価に対し、腹いせに報復評価をする、頭のおかしい者がおります。
  近年ヤフオク規約が変わりましたので、そのような下劣な者に対しては 必ず ヤフオクに通報します!
  最悪の場合はIDを削除されます。 一度でもブラックリストに載ればIDの再取得も非常に困難な事でしょう。
  そのような多大なリスクが有る事を十二分に肝に銘じて、私のオークションにはご参加下さい。

光る アンテナの値段と価格推移は?|55件の売買情報を集計した光る
ガラケーの遺産「光るアンテナ」 身近なアイテムで光らせてみた
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ヤフオク! -光るアンテナの中古品・新品・未使用品一覧
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ガラケーの遺産「光るアンテナ」 身近なアイテムで光らせてみた
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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『テレホンカード アイドル テレカ 小田あさ美 asamin? No! ASAMI 彩文館出版 カードショップトレジャー』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。

Palit GeForce GTX1060

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、NIKE - NIKE zoom tempo next%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任天堂 - Nintendo Switch本体 リングフィットアドベンチャー他セット 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。

マクファーレントイズ製 金田のバイク

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 : 【スマタブ】IPHONE 11 PRO 本革蛇革保護ケース全面ガードアイフォン耐衝撃傷防止スマホカバー強化ガラスフィルム付きアクセサリー O50https://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 : VERSACEヴェルサーチベルサーチネクタイ3ιηC谷川キットベース 小田急2400 4両 1/80 16.5mm 当工房製作完成品

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 : 4本《 ダンロップ 》ウィンターMAXX01(WM01)[ 185/70R14 ]9/8.5分山★stati14

■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 : カート用スマートフォンホルダー(長アーム) VEH-SMPH2

■金融

URBAN RESEARCH ROSSO - 緊急値下げ大人気★裾フレアワンピース★新品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(ロジェ・ヴィヴィエ☆グランドビビエファブリックハット)、「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。

★山本秀峰『福寿木瓜に鳥・花器』銅製 置物 【R437】


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:【Disney】彫刻★☆ティンカーベル''A Spot of Tink''フィギュア【スマタブ】IPHONE 11 PRO 駝鳥革保護ケース全面ガードアイフォン耐衝撃傷防止スマホカバー強化ガラスフィルム付きアクセサリー O45

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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