LeapMind BLOG

充実の品 ★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 1980年制作 直筆サイン/ シルクスクリーン
充実の品 ★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 1980年制作 直筆サイン/ シルクスクリーン
e509138866-18979-ryG
30,000円 100,000円

カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • 美術品
  • 版画
  • シルクスクリーン
状態
  • やや傷や汚れあり
★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 直筆サイン/ 1980年制作


·作品サイズ: 64.5cm×45.5cm

·シートサイズ: 78.5cm×56.5cm

·作品の状態: 経年性のヤケ、マージン部分に薄ら折れあります。

*添付画像をご参照下さい。


粟津 潔
(あわづ きよし、1929年2月19日 - 2009年4月28日)は日本のグラフィックデザイナー。

東京都目黒区出身。法政大学専門部中退。絵画·デザイン技法は独学である。背景やフォルムを緻密な線や混沌とした色彩で構成し、一見ファインアートであるかのように見える作風が特徴。油彩作品も多数制作している。
1955年の日本宣伝美術会展(日宣美)で日宣美賞受賞。1960年に建築家の有志を募り『メタボリズム』を結成する。その後武蔵野美術大学商業デザイン学科(現·視覚伝達デザイン学科)助教授に就任、デザイン教育に携わる。1966年に『エンバイラメント』の会を結成、翌年の1967年頃から大阪万国博覧会のテーマ館別構想計画などを練る。その他、国内外問わず国際的なプロジェクトに参加している。1990年に紫綬褒章受章。2000年、勲四等旭日小綬章受章[1]。2009年4月28日に肺炎のため川崎市内の病院で死去[2]

粟津潔は、「私はすべての表現の分野に、その表現の境界を取り除くだけではなく、階級·分類·格差·芸術に現れた上昇と下降も、取り除いてしまいたいと決断する」と述べ、あらゆるジャンルを横断して実験的な表現に挑みました。第二次世界大戦後の日本の混乱期に独自の表現活動をスタートした粟津は、日本におけるグラフィック·デザインの礎を築き、常に同時代の世界を見晴らしながら、絵画、ポスター、版画、ブックデザイン、建築、音楽、映像、パフォーマンス、演劇など多様な領域を縦横無尽に往来してきた奇才であると言えるでしょう。
 生後間もない頃に鉄道事故で父を失った粟津潔にとって、事故の新聞記事と三枚の肖像写真だけが父の存在を感得する手がかりでした。退役軍人や建具師や工員といった近所の様々な職業人に囲まれながら、「街が私を育ててくれた」とも言います。敗戦後、東京で職を転々としながら映画と美術雑誌を教科書がわりに独学で絵を描き始めた頃の粟津は、山手線の車中や路傍の人々をモデルに夥しい量の素描を残しています。ポスターの作品≪海を返せ≫による1955年日本宣伝美術会賞受賞を皮切りに、デザインの道へ、そして印刷技術によるイメージの複製と量産の領域へと接近した粟津は、「すべては荒野だった。グラフィックという言葉も存在していなかった。」と当時を述懐しています。粟津潔は、近代の複製技術によって機械的に自己増殖する視覚メッセージに日常の隅々まで覆い尽くされる現象を「グラフィズム」と捉えつつ、この時代状況に対してむしろ土俗的とも前近代的ともいえる表現手法を直感的に探り当て、粟津の流儀を確立します。
 独自の線描の世界を拓きながら粟津は、1960年代には指紋、手相、地図、印鑑、1970年代には亀、烏、椿、モナリザ、阿部定といった、特異にして且つ大衆的な図像を巡礼します。さらにチェロ奏者のカザルスによる「鳥の歌」の演奏を聞き、幼心に抱いた輪廻の意識を想起して鳥を描き始めたとうい粟津は、1980年代以降、地球環境と人間の文明の有り様に強い関心を寄せ、自身の原点回帰の思考の旅を、先史美術の岩刻画や民族美術としての象形文字など、より一層時空を超えた対象へと視座を拡大します。これらの図像の遍歴は、極めて根源的な存在の深淵に発するものであり、今なお粟津潔は荒野に独り立ち続けていると言えるのではないでしょうか。

その他の出品はこちら
http://openuser.auctions.yahoo.co.jp/jp/user/nuchie_jp?alocale=0jp&mode=1

充実の品 ★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 1980年制作 直筆サイン/ シルクスクリーン

充実の品 ★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 1980年制作 直筆サイン/ シルクスクリーン

充実の品 ★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 1980年制作 直筆サイン/ シルクスクリーン

充実の品 ★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 1980年制作 直筆サイン/ シルクスクリーン

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。

即納♪CELINE◆マイクロ AVA トリオンフキャンバス&カーフスキン

笹倉鉄平 オンフルール シルクスクリーン 127×54cm 額サイズ 152×79cm

引用:人気の江戸小紋 鮫柄 染色落款入り 正絹 8146☆CHAMPION☆ GF68 REVERSE WEAVE PULLOVER HOOD 8色

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『ボンゴ、バネット、デリカバン純正スチール用デイトナキャップ7』には、以下のように記載されています。


天野タケル『PIETA』奈良美智花井祐介松山智一ロッカクアヤコbanksy kaws 村上隆 Kyne ハシヅメユウヤ LY 平子雄一 Backside works

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。

SHEARLING FLATFORM SLIDERS

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。

【音出し確認済☆送料無料】DENON デノン CDプレーヤー DCD-1550AR CDデッキ 現状品


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、新作☆22SS【BOTTEGA VENETA】ザ・チェーン ポーチ クラッチ 3色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AISHIMANO - オシアコンクエスト301HG美品 リブレEP40ハンドルノブ

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Vivienne Westwood - ヴィヴィアン ジャイアントオーブ ネックレス

∟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エブール コート 36 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。

u36336 ジルジャン Project391 クラッシュ 18' シンバル 中古

■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。

旧家から 風呂先風 /2012262

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。

ご確認用です!❷ 最上級品質✨リビアンデザイン

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 : 村上 隆 Takashi MURAKAMI 雪月花 KAIKAIKIKI カイカイキキ シルクスクリーン 直筆サイン 新品未使用品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 : 送・関込み★ FENDI フェンディ サングラス FF0316/S C48 3X《宝商店》クローバーデザイン ペリドット ピアス/ホワイトゴールド ラッキーモチーフ♪

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 : 【日本未入荷】★BODE★ LEOPARD LARGE SENIOR CORD TOTE

■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 : 鳳】真作保証 希少美品 DOLK ドルク PUNK パンク シルクスクリーン 直筆サイン 額縁付 検:banksy kaws kyne haroshi madsaki

■金融

IENA SLOBE - SLOVE IENA☆SUPER100メルトン ビッグラペルコート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(サンローラン モンパリ コフレセット香水+ボディーローション)、「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。

$ 激レア 魔法騎士レイアース 女児肌着 長袖スリーマー 110 $


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:関税込 ジミーチュウ Jimmy Choo PEGASI N/S1S559☆ヒロ ヤマガタ HIRO YAMAGATA☆ シルクスクリーン アースリーパラダイス アイボリーコースト 40/100 【ニューポーン】

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↓

HYSTERIC MINI - 4点

Isabel marant etoile amandine mini dress

充実の品 ★J13★粟津潔「六つの色と六つの具」シルクスクリーン/30部限定/ 1980年制作 直筆サイン/ シルクスクリーン

7DEMATES.EPSEM.UPC.EDU RSS