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【レビューで送料無料】 中国美術 s21100201 古美術 骨董 古玩 平皿 陽刻 花鳥山水模様 古染付 染付
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22,000円 55,000円
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カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 工芸品
  • 陶芸
  • 中国、朝鮮半島
  • 骨董陶磁器一般
  • 染付
状態
  • やや傷や汚れあり

中国美術 古染付 花鳥山水模様 陽刻 平皿 古玩 骨董 古美術 s21100201

□商品詳細


中国美術 古染付 花鳥山水模様 陽刻 平皿 古玩 骨董 古美術 s21100201


◆作品状態、キズ、ヨゴレ等
·経年のスレ、ヨゴレ等が見られます
·多少の時代感がある長期保管品です

◆大きさ等
直径21.0 高さ4.1cm

◆箱、入れ物、付属品等
なし

この商品の発送サイズは60サイズです


状態に付きましては、目に見える部分に付きましては表記しますが、
当方で扱ってる商品は一度は人の手に渡った骨董品、中古品になりますので、保管によるホコリ、ヨゴレ、経年劣化等のスレ、ヨゴレ、小キズ等がございます
新品や完全品をお求めの方は、入札をお控えください
また、電化製品、時計、カメラ、楽器等に付きましては、通電などの
簡単な動作確認は行いますが、正確な動作確認は行いません
宜しくお願いします
□支払詳細
当方はオークションストアになりますので、
落札代金の他に
別途消費税がかかります
お支払い金額は
≪落札代金≫+≪消費税≫+≪送料≫
になりますので、よろしくお願いします

●支払方法
ヤフーかんたん決済
銀行振込(ジャパンネット銀行 埼玉りそな銀行 ゆうちょ銀行)
がご利用いただけます

落札後のお取引は
オーダーフォームからお願いします

オーダーフォームに付いて分からない方は下記のリンクを参考にしてください
□同梱包に関して
同梱包に関しましては、同一ID、同一落札日に関して対応いたします
宜しくお願いします
□落札後の流れ
①オーダーフォームへご入力ください

落札後お取引を開始するため、オーダーフォームへの必要事項の入力をお願いします
オーダーフォームはお客様のマイオークションにログインして「落札分」の中から、当方落札分のオークションを表示させるとボタンが出てきますのでよろしくお願いします
その中で「お届け先住所」「配送方法」「落札者情報」「お支払い方法」などの情報を入力してください
商品の時間指定·複数落札商品の同梱など、ご要望がございましたら、オーダーフォーム下部の「ご要望欄」へご連絡下さい
入力後に「確認」のボタンをおしますと、入力された情報が表示されますので、表示された内容確認後に「免責事項に同意した上で送信」のボタンを押してください
このボタンを押しますと当方にお客情報が送信されます
お客様の情報を当方が確認させていただくと、当方からの入力受付のメールがお客様のご登録のメールアドレスに届きますのでご確認下さい

※お願い※
オーダーフォームへのご入力は落札後、
3日以内にお願い致します

当店はオークションストアになりますので、取引ナビでのお取引が出来ません
分からないことがありましたら、
ご連絡は連絡掲示板、もしくはメールにて対応させていただきます
メールアドレスは(garagara41318@yahoo.co.jp)をご利用ください

連絡掲示板では弊社からの連絡が「公開」のみの使用となっております事をご了承下さい。お客様から頂いた非公開設定の返答の場合は「非公開」となります

オーダーフォームについての詳細は こちら をご覧ください



②落札代金のお支払をお願いします
当方では、銀行振込、ヤフーかんたん決済がご利用いただけます

·Yahoo!かんたん決済

·銀行振込
金融機関名ジャパンネット銀行
支店名すずめ支店
支店コード 002
口座種別  普通
口座番号  1164189
口座名義  アオイ商会株式会社 (アオイショウカイ(カ))

金融機関名  埼玉りそな銀行
支店名さいたま営業部
支店番号  500
口座種別  普通
口座番号  4000377
口座名義  アオイ商会株式会社 (アオイショウカイ(カ))

·ゆうちょ銀行
口座種別  普通
記号番号  10380-49452601
口座名義  アオイ商会株式会社 (アオイショウカイ(カ))

※他金融機関からのゆうちょへのお振込みの受け取り口座※
店名 〇三八
店番 038
預金種目 普通預金
口座番号 4945260

『お支払金額について』

当社はストア出品となりますので、落札額に対して
消費税(外税)が掛かります
お支払い金額の総額は《落札金額》+《消費税》+《送料》となります

誠に恐れ入りますが銀行のお振込み手数料はお客様負担にてお願い致します

※よくあるご質問※
落札代金の他に、別途、落札手数料を支払わないといけなのですか?
落札手数料などは頂いておりません


③ご入金確認後、商品を発送致します

落札者様からのご入金を確認後、速やかに商品を発送致します
発送完了後、伝票番号を記載した発送完了メールをお送り致しますので、ご確認下さい
商品はゆうパック(元払い)にて発送致しますので、よろしくお願い致します


④落札者様の元に商品が届きます

到着した商品の状態を確認していただき、問題が無いようでしたら、お取引完了となります
商品に不備や問題がある場合は、商品到着後1週間以内にご連絡下さい
お客様都合でのキャンセル·返品は承ることができません

※『お取引評価について』※
※弊社からの評価は弊社に評価を頂いた方のみに評価をお返ししております
※弊社からの評価不要な方は弊社に評価を入れないようお願い致します。
□お取引に関するご注意
●当方で扱っているものはすべて一度人の手に渡った骨董品、中古品となります。目に見える範囲のキズは明記いたしますが、説明しきれない時代物としてのスレ、保管による塵や経年の劣化によるスレ、埃、小キズ、ヨゴレ等がありますので、新品(完全品)をお求めの方、神経質な方のご入札はご遠慮ください
●時代考証、材質につきましては、私共の現段階での判断であり、学術的な確固たるものではありません。あくまで参考程度とお考え下さい。よって画像を良くご覧になり皆様のご判断でお願い致します
●電化製品、時計、カメラ、楽器等につきましては、完全な動作確認ができないためジャンク扱いでの出品となります
●専門的な質問にはお答え出来ない場合がございます。また正規店等でのメンテナンスが可能かは不明です
●商品の性質上文章による細かな状態説明は省略する場合があります
●PC環境により色彩など実物と多少誤差が生じる場合があることを、予めご了承ください
●商品について不明な点、気になることがございましたら、お気軽にご質問下さい
●終了間際での質問には答えられない場合も御座います、ご了承下さい
●ご落札後のご質問には対応いたしません
●新規または悪い評価が多い方は、こちらの判断で入札お断りする場合も御座います。予めご了承下さい
●購入意思のない入札·悪戯入札は偽計業務妨害にあたる為、公的機関に通報致します
●出品作品表示内容の相違や委託品の場合は、オークションを事前に中止する場合がございます
●出品商品は一般の方からの買取品、委託品になっておりますので、神経質な方のご入札、ご落札はご遠慮くださいますようお願い申し上げます
●イメージと違う、サイズが合わない、不要になった等の落札者様の都合でのご返品はお受け致しませんので慎重にご入札頂きますようお願い致します
(どうしてもキャンセルされる際は、ヤフーオークションのシステム上[非常に悪い]評価がつき、その他手数料30%(税込金額)·返送料·振込手数料がお客様負担となります)
●共箱や外箱、栞等の付属品は経年によりヨゴレなどがございますので御了承下さい
●出品中の商品に関するご質問などのお問い合わせは、《出品者への質問》からお願い致します
●多数出品のため、ご入金確認より商品到着まで数日のご猶予をお願いしております
●緊急の発送は対応出来かねますので余裕のあるお取り引きにご協力下さい
●着物、衣類の採寸は伸縮の具合によって誤差が生じます。サイズ·寸法はあくまで目安としてお考え下さい。
●着物、衣類に関する素材·仕様等の記載に万が一に相違があった場合は返品対応をさせていただきます。
●所定鑑定人または公式鑑定機関での真贋鑑定で、万一偽物の場合は補償致しますが、知人の美術商、骨董屋、リサイクルショップ等での真贋鑑定ではご返品はお受け致しませんのでご了承下さい
●運送事故による破損につきましては運送会社と弊社にご連絡下さい

【商品の同梱包ついて】
同梱発送に関しては出来るだけ同梱して発送をさせて頂きます
商品の大きさ、梱包資材の都合、破損の恐れ等で同梱出来ない場合が御座いますので予め御了承下さい
同じYahoo!IDでの同梱は致しますが、他のYahoo!IDで落札された商品との同梱はお断りさせて頂きます
商品の発送はご入金確認後となります。ご指定日時を頂いておりましても対応出来かねる場合が御座いますので余裕のあるお取引にご協力下さい

+ + + この商品説明はで作成しました  + + +
No.202.005.004

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ヤフオク! - 染付(骨董陶磁器一般 中国、朝鮮半島)の中古品・新品・未
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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:『清・尚均作款・古寿山石・田黄石彫・魑龍紋筆洗・箱付』極細工・古賞物・中国古玩・中国古美術安心☆追跡あり 送料込 BOSS TAYLOR レディース 財布 DARK GREEN

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『空調服 セット 【ファンセット】 ジーベック 長袖 ブルゾン 遮熱-2℃ 吸汗速乾 XE98001 色:ディープネイビー サイズ:4L ファン色:ブラック』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、国内配送 adidas originals FORUM LOW SNAKE SKIN WHITE /SAND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

■教師なし学習Tommy Hilfiger レッド Uptown ウールマフラー♪

∟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Chloe CHC22SMJ05550001 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 : 【蔵c4108】新渡 青華 煎茶碗 染付 草花文 煎茶道具 十客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 : 【 Off-White 】マーカーアローズロゴTシャツ●ムサシ電機計器製作所 パワーアナライザー PA-2000 POWER ANALYZER ムサシインテック MUSASHI ●0

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 : 【COACH】Graham Structuredトートバッグ 2way☆

■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

[22SS]送料込み◆Yohji Yamamoto 'Unlined' ウールブレザ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(【★日本未入荷★】ETRO ☆ CROWN ME フラット サンダル)、「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:セーラー襟ワンピース すとん袖 生成★古家出★青花 染付 碗 鉢 茶碗 建水 天目 茶道具 検 青華 新渡 明末清初 古染付 古伊万里 嘉慶 乾隆 同治 光緒★現状品

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。


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