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円高還元 新品★JP-S9「4本セット」★23AWG単線×6芯/1本のジャンパーケーブル★透明で静寂な音楽の再生空間を小口径単線×多芯が担保します。 ウーファー
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5,200円 8,000円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
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状態
  • 未使用
◆純銅23AWG/小SQ値×6芯/1本の小口径単線の短い全長70㎜のジャンパーケーブル【JP-S9】の出品です♪◆
  ※弱電伝送技術「独立6芯→電流6分散→低電流=低劣化」と「小口径単線=高効率伝送」の高い再生力のJPケ-ブルです。
   
★「1本=小口径単線×6芯構成」を商品化する技術は「大口径/1芯と違い」非常に繊細で高難易度の加工工程です。
 ·「1本=1芯のJPケーブルは大SQ値=大静電容量」となり透明力は減衰する→静電容量は電流のブレキー現象の事です。

★純正バスバー&金具系の短絡バーをお使いの皆さんにお薦めします!
 (1)JP-S9の改善効果は?···少なくても音質劣化は →原理原則から有りません
 (2)何故、音質に変化があるのでしょうか?
      ·純正バスバー&金具は→素材質が「静電容量=電流のブレ-キが特大」により→弱電流の中高域が必ず劣化します。

★大きなSQ値が必要な小口径で振幅幅の多い/ストロークの長い→強力な小型スピーカー用にお薦めします。

(1)特徴は→素線口径が世界ブランドのハイエンド上級ケーブルのと同じ「23AWG小口径単線」の高性能仕様。
     ·世界ブランド各社の超高価格ジャンパーケーブル並みの「豊かな音楽性&原盤の描写力」を最優先に開発しました。
(2)ご注意くださいウエスタン等の下記の古い時代のスピーカーケーブルをお使いの方は改善効果は有りません
     ※WE撚線は→中域が減衰&WE単線は→低域と高域が減衰し→SP端子まで良質な中高域が届きません
   ①メッキ撚り線→中域の帯域ロスが特徴→中域が減衰/弱く「低域と高域を強調する疑似高音質タイプ
   ②20~12GA単線→大径単線特有のポコ音=静電容量大とノイズ混入で「低域と高域が減少」する。

オーディオ業界は高·強圧電流思考の方が多く触れませんが、低性能ケーブルで音楽電流の音楽部分はすぐ劣化します。
 アンプは10~20Vの無垢なアナログ音楽弱電流を出力する→リアルな音楽部分は静電容量·電磁波等ですぐ消滅します。
   ·音楽の音を分析すると「低域の上に中域が乗り中域の上に高域が乗る」→中高域を綺麗に再生する事はとても重要です。

■小さな手作り工房の導体屋が中·小型スピーカー用に作成したジャンパ-·ケ-ブルです。
  ※JP-Sシリーズの開発のキッカケは!
(1)とにかく安く=再生力はブランド以上ですが→小型2WAY用にお薦めします!
(2)実験の結果、JBLのバスバーは中高域の音色を劣化させていました。
   ·JBLの4344S-2600のバスバ-を取付け、LS-1000につなぎ音出しの結果→「なんだ、こりゃ」の音でした!
(3)勿論、バスバーは純正品で、サビや24金メッキのはがれはキッチリ確認後の作業です。
    ·早速、小口径単線を束ね簡易なJPケーブルを作り音出しをし、製品化をした結果が、当社JPシリーズです。
 

世界ブランドの高価格上級JPケ-ブルに再生力では負けません
    ·JAZZのリアルな空気感·楽器の原音再生力·女性ボ-カルの生々しいブレス等の再現力を望んでいる方にお薦めます。
  
★販売価格から解る通り「音質に無関係な外観&作成工程を簡素化」しましたが、再生力の一切の手向きは有りません
(1)オーディオ愛好者として低価格で出品していますが、再生力=弱電流の数値等=実力は高い諸性能を持っています。
(2)必須条件は→スピーカー端子まで上質な音楽電流が供給されていればスピーカーは高い再生力に変化します。
     ※中域を減衰させ低&高域を強調するオールドケーブル等の場合は、JP-SSは性能を発揮できません。
 
■重低域~透き通った中高域の全帯域の再生力は「中域の再生力次第」
 
(1)中域は重低域の弾力&透き通った透明力に大きな影響を与えます。
   ·如何に中域を高い再生力に出来るか!で 「システムの個性&音色が決まる」 と言っても過言ではありません。
(2)再生が難しい沢山の音が入っている原音の高い音楽再生力は中域の性能次第です。
   ·ウッドバスの弦の震え、②サックス·ペット類の金管楽器特有の乾いた金属音 ③ピアノ·アタック混りの無い余韻···等描写力の高い再生力が自慢で 「女性ボ-カルの吐息·ブレス」の生々しさを聴いて頂きたいと思います。
 
★自慢の超性能
 
(1)仕様&導体構造
  ①素線は音質重視の小口径単線
  ②23AWG×6素線/1本の構成→低劣化&高効率伝送を担保します。
 
(2)世界ブランドはハイエンド最上級は全て「弱電伝送技術の小口径素線を仕様化」大口径芯線は低価格導体の証拠です
    ①電流は素線の表面を流れる→多芯ほど電流が分散→少劣化→高描写·透明感
    ②多芯に音楽電流を流す→電流は多芯に分流→低電流値となる→低電流値=低劣化→美しい音色は多芯に軍配が上がる。

3)素線の口径と単線&細線で音色に差がでる。
    ①JP-S9=23AWG小径単線 ~ 世界ブランド=25~20AWG小径細線
    ②単線→全帯域の厚い音色が特徴で、自然な透明感に威力を発揮しますが金属疲労の繰り返しに破断の弱点あり。
    ③細線→ノイズ&再生空間容域に弱いが柔軟性は良好で世界の主流。
  
■JPケーブルは、パス·バ-&プレートの音質劣化が原因の場合は場合はとても安価で有効な方法です
   ·端子に上質の音楽電流の着電が必須条件です→JP-SSで音質が劣化する事は理論上99,999999%有り得ない。
 
(1)ショートプレートやパス·バ-(中高域への短絡バ-)は、「素線換算」では超巨大な値となります。
    ·私の経験では「素線は適正値≒0,4~0,8㎜/1芯を越えると、中高域に弱い」 特性を持っていると考えています。
 
(2)スピーカーケーブルの主流は細線撚り線=ノイズに弱い個性があり、特に「メッキ撚線」は特有の中域ロスが特徴です。
    ·メッキ撚線は中域を減衰させ低域と高域を強調させ高い再生力に感じますが→JP-SSは全帯域の再生用に開発しました
 
(3)個々のシステム性能や上部導体で変化が無い場合も有る→安易に「交換すれば100%音質が向上」するかは不明です!
   ·JBL-4344&S-2600がジャンパーケーブルでこれだけの音の変化があるとは、改めて驚きました!
   ·中高域が変わると、再生音域全体の低域~中高域までの変化が有ります···重低域は中域の影響をかなり受けています。 
   

■スピーカーケ-ブルに「ウエスタン等のメッキ撚線·単線&大径芯線を使用している方」にはお薦めしません→ご注意の事
 
(1)古い時代の精錬·製造技術の低いオールド線&ハンダが、弱電流諸特性·音色で現代の導体に勝る事は有りません!
    ·40年以上、現代の弱電伝送屋だった一人として→そんな馬鹿な事は絶対に無い→アナログ弱電流に無知も甚だしい!
 
(2)オールド導体···味のある暖かい響きですが、弱電流の世界は電気理論の世界で→そんなに甘くない
   ·現代の導体と比べ音色も含めて電流の諸特性は確実に劣化します→現代の弱電技術は想像を超えて進化しています!
 
(3)「再生力の違い」は音色&音質の違いとなりますが、原音の描写力の度合いは確実にメッキ線より純銅線が上です。
  (捕捉)オーディオ道を目指す一人として、オ-ルド導体を好む方の感性=中域の減衰を否定するものではありません。
       ·音楽鑑賞は自己満足の世界です、ご自身がいい音&高音質と感じれば、それは最高の喜びではと考えています

★JP-S9の高仕様
  ·低価格でも弱電伝送技術屋の作った導体で、充分なSQ値と透き通った無劣化が特徴。
 (1)音色の良い純銅の小径単線6本/1芯で構成し、全長≒70㎜·被覆部分≒50㎜です。
 (2)塗布ハンダは純度、世界NO-1の4N無鉛銀ハンダSS-47→オールド有鉛ハンダは音質劣化が顕著で使いません
 (3)バナナプラグやピン類を取り付け出来る長さに作成していますが、サイズのご希望には極力添わせて頂きます。
 
★先端金具
 (1)デジタル電流と違い→アナログ電流はとても神経質ですぐ劣化&減衰します。
  ·「何も足さない·何も引かない」→「必要最小限」が基本で→最強音質です→金具が必要な時は諸注意が必要です。
  
 (2)金具が必要な場合は、構造·接触抵抗·ハンダは種類や高温度溶融による材質の分離等が信号劣化の原因となります。
    ·ブランド名ではなく、高価ですが厚手メッキのお品や、熟練した方のアドバイスを元に取り付けをお勧め致します。
 
★高い再生力を維持する為、オーディオ専用SS-47オヤイデ4N銀ハンを低温度溶融(成分低分離)で使用しています。
 
·わずかですが取引連絡や&ご評価のお客様のお声を掲載させて頂きました、ありがとう御座います
① まさかの価格で·まさかの音でした。
②本物です。
③中高域が生き返りました、ありがとう。
④偽物が多いに素晴らしい。
大満足の品物でした、ありがとうございます。


~★ご注意をお願い致します★~
 
たかがJPケーブル···で音の変化を体験頂ければと思いますが、端子まで上質の音楽電流の着電が必要となります
   ※ウエスタン等の&昔し導体は中域を減衰させて「低域&高域を強調させる」方式の為、JP-S9は性能を発揮できません

●ご落札後の商品変更はご容赦を頂きます。
 ①2日以内に連絡が取れない···「日本語の弱い外国人の方」=は、特にご注意をお願いします。
 ②5日以内にご入金が出来ない
 ③評価内容があまりに「非常識&悪い」
   ·とこちらで判断した場合は、トラブル防止の為、落札者様都合によるキャンセルとさせて頂きます。

当社は祭日·土曜日&日曜日は休業日で、春夏秋には不定期で2週間ほどの連休を頂いています。
 ※1品&1品手造りです。
  ·営業日に落札→商品発送はご入金確認から土日祝日を除き、6~10日前後のお時間をお願い致します。
  ·休業日に落札→商品発送はご入金確認から土日祝日&休業日を除き、6~10日前後のお時間をお願い致します。

【休暇日程は自己紹介欄に記載しておりますので、ご落札前に必ずご確認いただけますようお願い申し上げます】

●JPケーブルは採算を度外視した価格で販売しています、他のご注文の繁忙期には納品に時間を頂く場合がございます。
 
説明にはAg&Di伝送の弱電専門技術の流用が多く、万が一、説明内容に誤りがあればご指導いただければ嬉しく思います。
  ·知識の相違による理論の追求論争はご遠慮します→弱電技術は強電/交流100V等のエネルギ電流とは別世界の技術です!

●ご落札後に導体を切断し、ご入金確認後順次ケ-ブル作成に着手しますので、導体の作成の変更等はお受けできません。
 ·落札と同時に即、ご連絡いただいた場合にはこの限りでは有りません、可能な限りの変更を承ります。

●ノークレーム·ノーリターンですが、万が一、お届けの商品に不具合が有った場合は、同じ商品を再度作成し、お送りさせて頂きます。

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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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引用:【送料,関税込】GUCCI メガネ GG0758OA アジアンフィットアンティークカラー花冠✳︎

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】 20%OFF☆REGAL リーガル 靴 メンズ ビジネスシューズ 43VR BD 本革 手縫いモカ ヴァンプ スリッポン ダークブラウン☆25.0cm』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、VALENTINO - ぴ様専用☆ VALENTINO スタッズブレスレット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AIWacoal - ♡♡様専用

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rienda - 福袋

∟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スタンプド STAMPD コットン イージー カーゴ ショートパンツ S 黒 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 : A&P★★GAUSS:4883使用していた:46cm:300L-BOX:ペア:(傷有)引き取りのみ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。

URL : 【完動品!】ONKYO アンプ内蔵サブウーファー SL-D501(D)

■金融

ETRO - ETRO ワンピース 「40」11号程度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(【VERSACE】LA GRECA ラ グレカ シェニール スウェットパンツ)、「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。

エヴァンゲリヲン 綾波レイ リトグラフ シリアルナンバー入


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:国内発送 GUCCI x The North Face Tシャツ カーキFOSTEX スピーカー アクティブ・サブウーハー CW250D [単品]

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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