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格安販売の Artica Terra 送料無料1★OUTLET★Fizik★フィジーク X2 28cm) (換算値 size:EUR:43.5 シューズ 28cm~
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14,280円 23,800円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • 自転車、サイクリング
  • ウエア
  • シューズ
  • 28cm~
状態
  • 未使用に近い



□商品詳細







OUTLET:返品商品です、特にダメージは見当たらないですが箱にダメージありです(写真にてご確認ください)

中古品の出品になりますのでご理解ある方の入札限定でお願いします、新品のコンディションを求める方や細かなことが気になる方は入札をご遠慮ください。

■ブランド名:Fizik(フィジーク)

■商品名:Fizik(フィジーク) Terra Artica X2 shoe No.2

■カラー:ブラック

■特徴:バットコンディションで最高のパフォーマンスを発揮します。
Terra Artica X2マウンテンバイクシューズは、思い切って冒険に出かける人のためのオールマウンテンデザインです。

·防水と断熱構造により真冬でも快適です、eVentの防水性/透湿性のあるメンブレンは、雨、みぞれ、雪に直面しても快適なフリースのインナーライナーで長時間のライドでも暖かさを保証できます。
·ジッパー付きの足首カフのおかげで着脱が簡単です
·アッパーは、耐久性に優れたレイヤードリップストップの織り生地でできており、乱暴に扱っても少々では生地が裂けたりすることはないです。
·クロージャーシステムはBOA L6ダイヤルシステムを使用してます
·X2アウトソール+ Vibram Megagripは効率的なパワー伝達とバイクから離れても快適に歩行できるよう柔軟性とバランスをとるように設計された用途の広いソールユニットです。

eVent(イーベント):英国BHA社が開発した、優れた防水透湿性を持つ素材。その透湿性はゴアを凌ぐ程で通気性は抜群。
防水性はゴアよりもやや劣るも十分で、数多くの海外ブランドがシェル素材として採用している。


※クリートは付属しません

※対応クリートにつきましては写真にてご判断願います。
質問欄からメーカーや型番にて適合の可否を聞かれるのですが機材の細かな部分について出品者は不得意ですので判断ができません、よろしくおねがいします。



■サイズ:EUR/43.5 (換算値 28cm)
※メーカーサイズチャート引用

■注意事項:サイズ違いによる返品はお断りしております、シューズサイズは足に対してシビアなフィッティングが必要です。
サイズの気になる方は実店舗にて試着後のご購入をお勧めします。
□支払詳細
☆yahoo簡単決済(商品到着後は受取連絡をお願いします)

※注意:銀行振り込みによる決済がオークション規約により不可となっております、決済方法は「yahoo簡単決済」のみとなります
□発送詳細
★送料無料出品者負担

■ヤフネコパック!宅急便での発送

【サイズについて】発送サイズの指定はできません、出品者にて梱包するサイズでの発送となります。
※発送最大サイズが160サイズとなります、160サイズを超える商品につきましては別途費用となります
※バイク/フレーム/メンテンススタンドなどの大型荷物は160サイズを超えますので送料無料品との同梱はできません。

【同梱発送について】複数点落札で同梱発送可能です、取引メッセージにてご連絡お願いします。

※同梱点数に制限はありません3日以内での落札商品であれば全て同梱可能です
※複数点同梱発送可能です、落札予定の品物が日をまたぐ場合は取引メッセージに同梱の依頼メッセージをお願いします、同梱予定品の取り置きは3日程度でお願いします
※こちらの商品を落札されて他の送料のかかる商品と同梱すれば送料無料になりますのでお得です。
※化粧箱のある商品につきましては化粧箱をプチプチで包装して発送させていただきます。
□注意事項
入札前に必ずお読みください
·基本的に肌の触れる衣類となりますので到着後の
交換/返品は不可となります

·落札件数の多い日もあり返信連絡が膨大なため取引メッセージを使った形式的な挨拶の返信を省略させていただいております、取引メッセージ欄は同梱の依頼や商品不具合などのイレギュラーな連絡のみお使いください

·当方本業の傍ら出品しております、迅速な対応を心がけておりますが対応が週末になることがございます

·当方商品の落札者様でこちらの注意事項に書かれていることについて、よくお読みにならずにクレームを入れられる落札者様、まだ取引のないIDの方でも当方の調査によってクレームの多い方は
ブラックリスト登録により入札拒否をさせていただく場合があります

·当方ショップではありませんので出品しているもの以外は手元にありません、質問欄から出品商品以外の商品やサイズ違い色違いについての在庫確認をいただくことがありますが基本的に在庫が無いのと落札商品以外の販売はオーション規約に反する行為ですので返信はいたしません、取り寄せ/出品商品以外の販売は原則いたしません

<入札前について>

·自己紹介文に注意事項を記入しておりますので入札前に必ずご確認ください、所用などで対応出来ない日や大型連休の対応などの記載をしております
·オークション外の取引/連絡はお断りします

<商品について>

·海外輸入品のため化粧箱などの梱包材にダメージがある場合があります
·ウエアの上下セット等、セット販売物のバラ売りは対応しておりません
·商品の機能以外の細かな事が気になる方は入札をご遠慮ください
·光の加減で写真写りと実際の色が、若干異なる場合がございます
·新品と記載してある商品については必ず開封して検品しております、新品で密封状態の物をご希望のお客様は入札をご遠慮ください
·同じ商品を複数回出品しておりますので必ずしも写真の商品とならない場合もあります
※写真に写っているシリアル番号も必ず一致するとは限りません
※計量写真についても個体誤差により重量が違う場合があります
·複数個仕入れている場合に原産国が異なる商品が混じることがあります、掲載写真とは異なる原産国である場合もありますが商品機能上は問題ないかと思われますのでご容赦願います、どうしても原産国に拘られる方は入札をご遠慮いただくか入札前に質問欄から原産国の確認をしてください、商品到着後のクレームは応じかねます
·掲載写真について寸法やデザインに影響ない写真についてはサイズ違いの写真を流用している場合があります
·新品記載のウエアにて商品袋もしくは化粧箱が無い場合があります、お付けできるものについては同封しますが商品入手時に付いてなかった商品もありますのでご了承ください
·出品商品の大半が並行輸入品です、日本の代理店での補償は適応されませんのでご了承ください、あと修理/部品調達は落札者様対応でメーカー本国とのやりとりになりますのでご注意ください
·新品出品の商品でも汚れ/ホツレ/キズがある場合があり、なるべく商品掲載写真や注意書きにてお知らせしておりますが見落としもあります、気になる場合は入札をご遠慮ください

◯サイズについて(ウエア/ヘルメット等)

·サイズやフィット感について質問いただくことがあります、着心地/フィット感/サイズ感については個人の感覚や体格的特徴もありまして身長/体重だけで第三者が判断しづらい部分がありますので返答を控えさせていただきます
日本のMサイズくらいですか?パール·イズミと比べて大きいですか?などの質問は個人の判断が多々入りますのでご容赦願います。

·採寸写真についてですが落札者様で計測した寸法と写真の寸法が違うというクレームをいただくとこがあります、置き方によっては5cm程度違う場合や引っ張って計測することにより誤差は必ずでてきます、写真に写っているシワも誤差の原因になりますのでそのあたりも想定してご購入の判断材料としてください、
○cm誤差があるから交換してくれ返金してくれというのは一切受け付けませんのでご容赦願います。
[参考]
身丈前側:後ろ襟の一番高い所~フロント一番下
身丈後側:後ろ襟の一番高い所~背中側一番下
身幅:脇下の一番広い寸法
腕の長さ:袖~腕の縫い目もしくは肩の付け根
ウエスト幅:腰部分の一番広い寸法
※詳細は画像でご確認ください

◯ウエアの対応温度/サーモレンジ

·冬物の対応温度の質問をいただくことが多いです、基本的には個人的な感覚での返答になってしまいますので返答は控えさせていただきます、商品名に「極寒用」などの寒さに強そうな表記がある場合は当方がかなり防寒性能が高そうだと感じた商品のみ付与してますのでそれを答えとしてください

『具体例』「0℃でも大丈夫ですか?」「使うに最適な温度帯を教えてください」「早朝通勤の寒さでも大丈夫ですか?」などの質問は個人の感覚が多々影響する質問となります

◯配送について

·手渡しは不可となります、必ず運送会社経由での配送とさせていただいております。

·処分品の一部で送料無料設定の商品を出品しております、送料無料の記載がない限りは送料が発生しますのでご注意ください、あと送料無料の商品によっては同梱の難しい商品もあります、送料無料商品含めて複数点落札される場合は送料が必要になる場合がありますので事前に質問欄からご確認ください

·クリックポストやメール便や定形外郵便での発送をご希望いただくことがありますが商品発送方法に記入がない限りお断りさせていただいております

·送料無料の出品商品との同梱につきましては発送方法に容量の余裕が無い場合が多く同梱が難しい場合がほとんどだと思われます、事前に入札予定の商品をご連絡いただいて同梱の可否をご確認ください、落札後の無理な同梱の交渉や送料無料要請にはお応えできません

·同梱時の送料は組合せによっては発送料金が上がったり、発送方法が変わったりしますので金額や発送方法が気なる方は必ず落札前にご確認ください、落札後の変更要請等は一切受け付けておりません

◯質問欄について

·値引交渉についてはお断りしております、質問欄にて値段交渉される方がいらっしゃいますが返信はいたしません

·商品の質問についてはすぐお答えできる内容とお時間をいただく場合があります、あと質問内容によっては返信をしない場合もあります
※サイズについて、サイズ感について、商品の細かな部分のこだわりのある質問、出品商品以外の在庫確認、値引き交渉については返信いたしませんのでご了承ください

·商品の状態について質問いただく場合に「パッド厚が◯mmか教えてください」「ズリ上がり防止シリコンの縦幅は◯mmか教えてください」などのあまりに細かい計測質問はトラブル防止のため解答は控えさせていただきます、このあたりの細かい寸法が気なる場合は入札をご遠慮ください
※通販という性質上ある程度許容範囲をもって購入していただける方との取引を希望しております、細かな数値にコダワリのある方は店頭販売での購入をお勧めします

<入札後·落札後について>

·入札後のキャンセル/落札後のキャンセルは、固くお断り致します、入札後にキャンセル希望の連絡をいただきましても入札取消しは行いません、落札後に落札者都合のキャンセルにて自動的に悪い評価が付きます。
·落札終了後、2日間ご連絡が無い場合は「キャンセル」とみなし取り消しをさせて頂きますその際、落札者さまへの評価は「非常に悪い」となりますのでご了承ください
·落札者様の悪い評価が多い場合、良い評価が10以下の場合にこちらの判断で取引継続の意思を確認する場合があります、イタズラ防止の為ですのでご了承ください
·ノークレーム/ノーリターンでお願いします
·落札後の質問や状態確認は不可です、約束を守られない方はルール違反ということで落札者都合のキャンセルとさせていただきます。
·評価不要のお客様については当方に評価を入れないようお願いします、評価が入った場合必ず評価でお返ししております
·評価の返信は週1回程度まとめて返信しております、忘れておりませんので催促しないようお願いします
·商品を使用する上で不利益を被るような明らかな不具合があった場合には受取後3日以内にご連絡ください、3日経過後の連絡だと対応いたしかねます。



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No.202.015.015

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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:【未使用】やまびこ産業機械 新ダイワ SBBM-18バンドソーノコ刃(5枚入) 18513-18001 / ITRHB6HP03CQ【海外限定】BOTTEGA VENTA レザーキーリング【関税込】

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『中国古玩 唐木 高卓 花台 高約35.5cm 唐物 時代物』には、以下のように記載されています。


●☆新品未使用品/FIZIK(フィジーク)//シューズ//R3B ARIA BOA[44.5 R3ARIA18 1010 445 , 28.7cm]BK/BK//r22620●☆

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。

『大珍品・銅製・托盤銅器擺件・人物茶盤』・置物・古賞物 ・中国古玩 ・中国古美術121057


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、Louis Vuitton 3Dエフェクトチェーンスウェットシャツ ブラック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ニキビ改善♪ ◆Peace Out Skincare◆ ニキビ美容液 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 : ●☆新品未使用品/FIZIK(フィジーク)//シューズ//R3B ARIA BOA[43.5 R3ARIA18 4220 435 , 28.0cm]ネイビー/W//r22620●☆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 : 【VANS】バンズ SK8-HI 38DX スケートハイ 38DX『大珍品・張大千・四尺中堂画・仕女画』字画・書法・置物・古賞物 ・中国古玩 ・中国古美術010165

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 : 【GUCCI】Ophidia ジップ アラウンド ウォレット

■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

【Saint Laurent】ブルームーンデニムのバギーショーツ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(【AMOMENTO】BELTED TUCK PANTS)、「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:ADORE - ADORE アドーア ソフトジョーゼットバルーンスリーブワンピース ネイビー●☆新品未使用品/FIZIK(フィジーク)//シューズ//R1B INFINITO MOVISTAR TEAM , (限定)[44.0 R1INFIN18 M043 440 , 28.35cm]//r21320●☆

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↓

講談社 - あいつとララバイ (11.27.31.34.36.37.38.39以外)

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