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【超安い】 桐輪21351405期間限定*値下げ8%{正絹*手刺繍*袷*付下げ}☆美品☆*丈161*裄64☆シャンパン色地☆手刺繍の熨斗*扇面*カスミ文様 付下げ
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6,270円 10,450円
今ならほぼ即納! 着物-正絹、袷の着物です。2、3回しか袖通してません , Lot-Art | Auctions | Japanese Art, Lot-Art | Auctions | Japanese Art, Lot-Art | Auctions | Japanese Art, Lot-Art | Auctions | Japanese Art, Lot-Art | Auctions | Japanese Art, Japanese Bird Print In Art Prints for sale | eBay
カテゴリ
  • ファッション
  • 女性和服、着物
  • 付下げ
状態
  • 未使用に近い





 
{期間限定*値下げ8%    11000円→10450円}--令和4年.4月末まで



☆中古品  ☆状態は良いです  ☆検品済   *美品

☆たたみ小シワはお直しして発送いたします


(生地)

   ○正絹  紋意匠縮緬地

  ○違い組子と..所どころに菊花地紋

   ○着物重さ  約 900g

(地色)

    ○シャンパン色地{明るい灰みの赤みを帯びた黄色}

    ○優しく上品なお色です

   ○裾一帯と.袖裾の暈し染色は灰色かかった薄黄緑色

(模様)

    ○極細糸の多色糸と金糸とで熨斗*扇面*扇の中に吉祥文と草花を微細手刺

    ○文様の周りには細金線加工のカスミ文様

    ○各文様の輪郭は細金糸加工


(胴裏地)

     ○正絹羽二重地  重目地*純白色*美品

(八掛地}

     ○正絹  精華縮緬  重目地(白緑色*暈し染)*美品


(寸法)

 身丈 (肩から裾まで)161cm (内あげ   前身3cm   後身10cm)

 裄丈 64cm (袖付縫い代    袖側4cm   身側3.5cm)

 袖丈 48cm {表地*裏地   共  4.5cm   返し地有り}

 袖幅 32.5cm

 前幅 26cm

 後幅 30.5cm

 *広衿{スナップ付き}

 *和紙タトウ紙付



    ◎消費税は.お預かりしておりません◎



◎kirisyou317でも色々と出品しております***同梱発送可能◎



{注意事項}

★基本的に土、日、祝日、ゴールデンウィーク、お盆、年末年始はお休みさせて頂いておりますので、
ご連絡が遅れる場合もございますので、ご了承ください。

★どうぞ自己紹介欄も、是非御覧になって下さいませ。

★落札後にヤフーから届くメールに、メッセージを記載しておりますので、
そちらも必ずご覧下さいませ。

●当方、ストア出品ではなく、一日中パソコンに向かっておらず、ご連絡は夜になる事が多いです。
その点御理解の上、ご入札下さい。

●お急ぎの場合など、到着希望の日にちが特に近い場合、ご要望にお答えできかねる場合もございます。
もちろん、出来る限り、早急に対応はさせて頂きますが、その点は、何卒ご了承下さいませ。
入札前に、発送が間に合うかご質問頂けるとありがたいです。


★感じ方は、人それぞれ違いますので、くれぐれも繊細な方はご入札をお控え下さい。

★新古品、中古品、アンティーク品に関しましては、特に気をつけて検品し、
当方で着用可能と判断した商品を、出品しております。発送前に陰干しもしております。

★目に付いたしみなどがあった場合、記載しておりますが、古布(とくにアンティーク品)
にはどうしても時代的な染みや小さい難はあります。(程度の感じ方には個人差があります。)

★検品には注意をはらっておりますが、見落としがある場合もありますので、
used、アンティーク品へのご理解をお願いいたします。

★古着物はどこかに(特に裏地には)なんらかの小難があるものと思っていただく方がよいと思います。
基本的に返品、クレームはお受け致しかねますので、その点ご理解下さい。
少しでも気になる事は、お気軽にご質問下さい。


★★返品、クレームはお受け致しておりませんが、万が一、商品に不都合(大幅な寸法間違い 記載以外の着用不可能な位の、大きなシミ、傷みなどの見落とし)などがございました場合、まず、取引ナビにてご連絡下さいませ。
迅速に対応させて頂きます。


ただし、

●商品がお客様の元に到着後、1週間以上経過したもの。

●お客様側で加工など、手を加えた物。

●お色目が、思っていたものと違っていた、または、思っていた感じと違っていた。
(画像はできるだけ実物に近い色で写るように努力していますが、
素人の撮影ですので、どうしてもPCによって多少違ってくる事があります。
出来るだけ、分かりやすいように説明は入れさせて頂きます。分かりにくい場合、ご質問下さい。)

以上につきましては、対応出来ませんので、ご理解下さい。

★複数商品の落札予定のある場合、ご連絡頂きましたら、1週間程でしたら、お取り置させて頂きます。
お気軽に、お申し出下さいませ。

★送料は、1個で発送が無理な場合は、こちらよりご連絡させて頂きます。
●定形外郵便1040円{補償なし}     ゆうパック80サイズ{補償あり}
Yahoo!かんたん決済( )

●3月1日より.かんたん決済のみとなりました●

*定形外発送も致しますが、補償はありませんので、
出来ればゆうパックをお勧め致します。

*荷物が届かないなどのトラブルが、今までに数回ですが発生しております。
そのようなトラブルが発生した場合、当方では責任は負いかねますので、
その点を了解の上選択をお願い致します。 到着まで2~3日かかります。


●定形外郵便発送の場合(送料1040円)

●ゆうパックご希望の場合、下記のゆうパック送料をご確認下さいませ。 

■ ゆうパック ■ 80サイズ  発送元:大阪府
大阪1030円
富山 石川 福井 静岡 愛知 三重 岐阜 滋賀 京都 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 岡山 島根 広島 山口 香川 徳島 愛媛 高知1100円
茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京都 神奈川 山梨 新潟 長野 福岡 佐賀 大分 熊本 長崎 宮崎 鹿児島1,200円
青森 岩手 秋田 山形 宮城 福島1,310円
北海道 1750円   沖縄1630円1,720円



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{支払い、配送}

        *落札代金は先払いとなります。出品者は金額の支払いを確認した後、商品を発送します



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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『【SANYO サンヨー RP8700 PULSAR BCLラジオ 本体のみ 動作確認済 昭和レトロ】』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、送料込 平田 暁夫 Akio Hirata 細麻ブレード リボン付 ツバ広帽子 極美品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AI1/3 ハイブリッドアクティブフィギュア 「劇場版 魔法少女まどか☆マギカ (未使用品)

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J&M DAVIDSON モヘヤ ニット モヘア 新品 タグ付き 黒 ブラック デヴィッドソン

∟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UB509056 E 芯金 500-90-56 要在庫確認 送料無料 東日興産 コンバイン ゴムクローラー 500x90x56 500-56-90 500x56x90 クローラ 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 : ♪IDnet即決♪ 付下げ 絞り 金彩 波に梅楓文 着物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 : ハイウエト レトロなレース異素材 フレアドレス★SALE★GUCCI ピーコート&ダブルブレスト♪

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 : 2019年 DEATH NYC エヴァンゲリヲン 初号機

■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

アルミ板7x900x1175 (厚x幅x長さmm)(両面保護シート付) 同サイズ複数枚あり 出品者情報必読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(イガリ様専用 ダイニチ ハイブリッド式加湿器)、「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:とわ様専用です。他の方は購入しないで下さい。着物セット 付下げ訪問着・袋帯 2点セット 花籠模様 裄長サイズ 丹後ちりめん 中古 正絹 和服 セット リサイクル着物 京都きもの天陽

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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