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春夏新作 六角竹 バンブー ①NO.0N721 スピニング ~5g 新品 1P 5ft ルアーロッド 2ピース
春夏新作 六角竹 バンブー ①NO.0N721 スピニング ~5g 新品 1P 5ft ルアーロッド 2ピース
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16,680円 27,800円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
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  • 淡水
  • ルアーロッド
  • トラウト用
  • 2ピース
状態
  • 未使用
NO·0N721  
スピニング  六角竹 ルアーロッド 「プレミアムモデル」  特別処分価格
5ft  1P  ~6g  ミディアムスローアクション(先端~中心部 なめらかに曲がります)

使い勝手が良いロッドに仕上げました
トラウトとのファイトを楽しむには最高です
フィールドでは小中河川·管釣りで活躍しそうです
そこそこの大型サイズのトラウトにも対応できます

約5ftクラスの六角竹竿としては最高のバランスで削りました
大げさに言えば「ハイクラスのクオリティー」の仕上がりです
トラウトとのファィトを十二分に楽しめます
バット(グリップ上)から満月に綺麗に曲がります
食付きからの竿へのアタリはモソモソ!ファン~ファン~!
竿に乗った後の感触は竹の持味 言葉ではあらわせない釣感です

ベイトリール用シートもお作りします(受注オーダー) 質問より問合せ下さい

「プレミアムモデル」はご意見から作りました

* 数々にエキスパート達からのオーダーの多かったモデルです
*更にエキスパート達のご意見をプラスしたほぼ完成度の高い竿に仕上がってます

「クラシックモデル」 ロッドスペック

ガイドはシングルフィトは富士PKTSG 各サイズ
トップガイド 富士PLGST 
シート  オリジナル ウッドシート
スレッドカラーも注文多いの  チャートルース&オリーブ (透明感あり) 竹竿には良くあいます 
段巻きはこだわりの透明スレッド

初心者から上級者まで使えるアクションです
バンブー六角竿の魅力を存分に味わえる竿です

「柔らかく」とても「難しい」竿です
中級者以上の方にお勧めです
強引な アワセ や 無理なやり取り をすると折れる可能性もあります
ご注意下さい

一般的に使い勝手が良くてオールマイティーに使えるのは
「ミディアムアクション以上」をご選択下さい


5ft   1528cm  1ピース  竿重量約87g   約0·5g~5g可能

曲がりのポイントはトップガイドより  6:4 トップから綺麗な満月を描いて曲がります
反発力··やや遅い  復元力··やや遅い (六角竹レベル)
ミディアムスローアクションです
柔らかい竿を好きな方はおすすめです
管釣りなどでも十二分に楽しめる竿です
管釣りから渓流のくせ者ヤマメやイワナまで こだわりの釣り堪能して下さい
バンブー独特のダラッとした感じと時として竹独特のしなりがあります
ガイド巻き   チャートルース&オリーブ (透明感あり)
インターミディエイトラッピング(段巻き)  透明スレッド 
スローテーパー削り仕上げ 綺麗に満月に曲がります
トンキン竹使用(1990~2000年代と思われます)
フルキャストには向いてません
力を入れずに送り出すイメージでキャストして下さい


ルアー釣り王道の「ゆっくりただ巻き」「完全乗せ竿」が堪能できると思います
管釣場では「くせ者トラウト」コツコツアタリの鉤かかりの確率が上がります
小さなコツコツアタリを竹の粘りが吸収して自然にフッキングして竿に乗せてくれます
アタリがでても竿を動かさず巻きも一定速に巻きに徹底して下さい
竿アタリと同時にリールドラグが鳴るようにドラグ設定下さい
竿にしっかりトラウトの引き感を感じてからゆっくりロッドコントロールして下さい
竿が柔らかいのでトラウトとのファィトが楽しめます

フィルドでは小さなポイントにコントロールでき投げ易い竿です
トイッチなどの竿先の小さな誘いにも向いてます
カーボン素材には味わえない竹の魅力が感じれると思います

キャスティングはゆっくり投げて下さい
カーボンのように竿先を速くピシュと投げてもルアーがあまり飛びません
スタートからシュートまでスローモーションのように投げると上手に飛びます
送り出すようなイメージで投げて下さい
バックキャストまたダウンキャストでしっかり「タメ」てルアーの重みと竿の曲がりを後で感じてからシュートして下さい
竹竿はけして難しくありません カーボン素材の進化がすばらしく竹は数百年前から進化してない素材です
竹は昔から同じです カーボンには表現できない自然竹の味わいが 「竹のこだわりの竿です」

仕上がりでとても綺麗です
ガイド、シート、グリップ、塗装は何となく今風に作りました
ナチュラルケン(自然竹)ですので癖·そりが少し出る可能性もあります
保管の時にはトップを上にして吊るしておくと反りやクセが取れます
反り·クセは実釣り使用には全く問題はありません
個性的にレストアしましたので普通に使えば長く使えると思います
長時間がかかる手作りでしっかり仕上げ クオリティーの高い竿と思います
竿を観て頂けらば解りますが即決価格が絶対格安のお買いものと思います
このお値段でこの竿を作るのは困難な条件を製作者が負担してます
管釣りルアーアングラーにはバンブー竹の魅力が伝わるこだわりの竿です
新素材カーボン竿と違った味わい
自然竹の持ち味 長所も短所も繊細六角竹竿の魅力です

アフターも安心です
ガイド交換·修理全般いたします
ティップが折れたりしても同じティップお作りします
竹で折れた竿でリサイクルロッドお作りします
私の出来る事でしたら頑張って作ります
全て有料です お見積りいたします
もしもの時は小さな事でもご相談下さい

受注オーダー竿もお作りします
ベイトリール用·スピニング用 シートもお作りします(受注オーダー) 質問より問合せ下さい
長さ·調子(アクション)·ピースなど作れる事であれば頑張ります
お見積りいたします
質問より問合せ下さい

新素材カーボン竿と違った味わい
自然竹の持ち味 長所も短所も繊細六角竹竿の魅力です
オリジナル専用竿袋 付きます

自然竹ですので同じ物は2つと存在しません
一本一本丹精込めて製作しました
手作り感もあり完成度もあります
機械により大量生産ではありません
精密感など完璧を望む方、神経質な方は入札をご遠慮下さい
しっかりと写真をご覧になって下さい
また不安な事がありましたら「質問」よりお気軽にご相談下さい

「こだわり」の竹竿を感じて下さい

返品不可 NOクレーム NOリターン をお願いします
落札後48時間以内にヤフー取引ナビに進展が無い時は「落札者の都合」で削除致します

発送は 佐川急便(170~180) 着払い になります
日曜日は佐川急便の通常業務が休みの為 発送はできません
佐川急便料金
https://www.sagawa-exp.co.jp/send/fare/list/sagawa_faretable/faretable-4.html

ダンボール紙管にて発送します 釣場までの移動や保管パイプとして使えます
小さな事でもご質問ありましたらお気軽に質問下さい
よろしくご検討下さい

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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『【すみれ】明治大正ロマン:旧日本帝国戦争図猪口:5客★蔵出品★』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。

安西かな コイバナ・moecco

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、Champion◆パーカー/L/コットン/BLK/90s/墨黒/色褪せ、日焼け、ダメージ有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AI3~S0660 中国磁器 紫砂壺 茶道具『蝶の花』骨董陶磁器 古代工芸品 陶芸 精美彫 置物 收藏品

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

■教師なし学習極上品★テーラーメイド M2/REAX ユーティリティー UT4/65 右打ち

∟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ユーフォルビア、ホワイトゴースト  大株  10号鉢  ① 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 : (No569) 新品 イトウクラフト エキスパートカスタム EXC510UL ベイトモデル 花梨 カリン トラウト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 : ☆☆ Abu Garcia アブガルシア トラウティン マーキス ナノ TMNS-802H-KR ルアーロッド やや傷や汚れあり

■金融

あまんちゅ! ~あどばんす~(数量限定生産)(全4巻セット)[Blu-ray]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(鬼滅の刃全巻 新品・未使用)、「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:Subciety - 3点セット販売SAURUS★「 TRUITE AREA 62"twitch'n”(TS-TA62) :LURE=2~7g / LINE=2~6LB :全長ショートに改造 シーバス.チヌ.メバル.ガシラにも

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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春夏新作 六角竹 バンブー ①NO.0N721 スピニング ~5g 新品 1P 5ft ルアーロッド 2ピース

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