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【即日発送】 mc-8746h■DVD■ クライモリ 洋画 「中古・レンタル落」 ※禁猟区のみ吹替なし 6本セット 1~5/禁猟区 ホラー
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6,141円 9,448円
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カテゴリ
  • 映画、ビデオ
  • DVD
  • 映画
  • ホラー
状態
  • やや傷や汚れあり
商品名mc-8746h■DVD■ クライモリ 1~5/禁猟区 6本セット ※禁猟区のみ吹替なし 「中古·レンタル落」 洋画
商品コードmc-8746h
商品説明
☆☆☆ リードストア ヤフオク店 ご覧頂ありがとうございます ☆☆☆
     
  
☆商品説明☆
★商品の構成·状態★
商品状態の基準
状態ランク一覧
S新品·未使用新品未開封の状態です。
A未使用に近い新品ですがシュリンク破れ箱なし等の状態です。
B目立った傷や汚れなし非常に状態の良い中古品です。
Cやや傷や汚れあり中古品として一般的な状態です。使用感があり、日焼けやキズなどがある場合があります。
D傷やよごれあり中古品として気になる汚れやキズなどがある商品です。
E全体的に状態が悪いジャンク品、そのまま使える見込みがない素材やパーツ取りを目的としてお求めください。※ジャンク品は商品保証および、返品·交換は承りませんのでご了承ください。

■レンタル落ち中古品です。特典はございません。ジャケットの日焼け、多少の傷·シールの貼り付け·レンタル印等が御座いますが再生には問題ありません。
■複数落札した場合の同梱希望は、送料や発送方法が変わる場合がありますのでメッセージよりお問い合わせください。
■記載事項ご理解の上、ノークレーム·ノーリターンでお願いします。
■万が一再生不良があった場合は納品後1週間以内であれば研磨対応、返品交換又は返金対応致します。

★注意事項★
■落札後1週間以内にご入金できない方、状態を極端に気にされる方はは入札をご遠慮ください。
■土,日,祝日は休業となります。
■落札後のご連絡は落札通知メールにてお取引事項を連絡しております。
■落札後こちらからのご連絡は特に致しませんので、落札商品ページにあるヤフオクオーダーフォームにお届け先、落札者情報を選択、落札枚数にあった送料選択頂きますと自動計算にて合計金額が計算されます。
■合計金額ご確認の上、かんたん決済又は銀行振込にてご決済お願い致します。
■複数落札、同梱希望の方は送料1点のみオーダーフォームDVD合計枚数確認の上送料選択して頂き、その他同梱落札商品は送料0円を選択それぞれご決済ください。
■決済確認後、随時発送いたします。発送連絡はメールにてご連絡させてただきます。

■同梱の旨をメッセージ又は連絡掲示板にご連絡お願い致します。
■分からない場合は合計金額を別途ご連絡させて頂きます。
■オーダーフォームが解らない場合はメッセージにてご連絡下さい。
■業務簡略化を遂行している為、ご入金確認後発送時にメール送信にてご連絡させていただきます。
■評価については当方より評価致しかねますので、評価ご希望の方は落札後掲示板よりご連絡お願い致します。

☆支払方法☆
■Yahoo!かんたん決済 利用可
■銀行振込(三菱UFJ銀行、ジャパンネット銀行)
■ゆうちょ銀行(郵便振替)(振込手数料は落札者様負担となります)
■商品代引き
■先払い;(商品代金)×消費税+送料のお支払金額になります。
■代引き;(商品代金+代引手数料)×消費税+送料のお支払金額になります。

☆発送方法☆
■ ゆうメール便(厚さ2cmまで、補償無し、追跡無し、代引不可)
 枚数別の料金は下記内容ご確認下さい。
■ケース入りゆうメール便発送
(DVD/BD/CD/GAME 1枚~2枚まで)280円(税込)
(DVD/BD/CD/GAME 3枚~4枚まで2個口発送)550円(税込)

■ケースなしジャケットディスクのみのゆうメール便発送
(DVD/BD/CD1枚~ 5枚まで)280円(税込)
(DVD/BD/CD6枚~20枚まで)460円(税込)
(DVD/BD/CD 21枚~30枚まで2個口発送)550円(税込)


■佐川急便宅配便送料表( ご確認ください。追跡補償有、代引可。)
(DVD/BD/CD/GAMEケース入り 1枚~13枚 60サイズ)
(DVD/BD/CD/GAMEケース入り 14枚~30枚 80サイズ)
(DVD/BD/CD/GAMEケース入り 31枚~50枚 100サイズ)
(DVD/BD/CD/GAMEケース入り 51枚~80枚 120サイズ)

(DVD/BD/CDケース無し 1枚~20枚 60サイズ)
(DVD/BD/CDケース無し 21枚~40枚 80サイズ)
(DVD/BD/CDケース無し 41枚~100枚 100サイズ)
(DVD/BD/CDケース無し 101枚~120枚 120サイズ)


※レンタルDVD/CDケース入り対応可。(代引可)
枚数別の料金は佐川急便宅配便料金表をご確認下さい。
※送料には梱包料と廃プラ廃棄料が含まれていますのでご了承下さい。
■宅配便の指定は当社の指定業者になりますのでご了承ください。
☆お知らせ☆
■土·日·祝日は業務をお休みさせて頂いております。発送、ご入金確認等出来ませんので、ご了承ください。
■年末年始·GW·お盆休み時期は休業致しますので、予め発送、ご入金確認等の遅れはご理解お願い致します。
■落札後ストアーのオーダーフォームに必ずご記入お願い致します。
■お手数お掛けしますが、ご理解ご協力よろしくお願い致します。
■疑問がありましたら気軽に質問してください 。

 
 

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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『跪く女性天使 ヌードウィングエンジェル ブロンズ風 彫像 彫刻/ 守護天使 縁起物 厄災除け お祝い 記念品 誕生日プレゼント贈り物(輸入品』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。

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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、Microsoft - 【新品】Microsoft Surface Duo 256GB + おまけ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AIAngelPeachスイングバタフライピアス

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HP - HP スペクトル ノートパソコンPC

∟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BURBERRY BLACK LABEL - バーバリー トレンチコート【クリーニング済】 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 : 貴重廃盤 DVD 高速ヴァンパイア チェコ怪奇骨董幻想盤 ユライ・ヘルツ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。

URL : 新品 ASUS ROG Strix Scar GL504G GL504GS GL504GM 用CPUファン+GPUグラフィックカードファンセット

■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。

URL : 中古DVD 吸血鬼ノスフェラトゥ 恐怖の交響曲 クリティカルエディション F.W.ムルナウ 紀伊國屋書店

■金融

DRT KLASH9 LOW SFカラー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(送料込☆HELMUT LANG*Distort ロゴ フーディ*3色)、「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:直営店【BALENCIAGA】Cash ロゴ 二つ折り カードホルダーセル版 DVD 死霊のしたたり 1~3 / 3本セット / bl733

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。
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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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