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2021超人気 定価20万超★新品★貴重★あの「捨松」証書付/上品ライトグレー/仕立上り名古屋帯/花/京都西陣帯屋/白洲正子/石田節子/樋口可南子/河村久美 仕立て上がり
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カテゴリ
  • ファッション
  • 女性和服、着物
  • なごや帯
  • 仕立て上がり
状態
  • 未使用
★ご注意★。長文にわたり恐縮ですが、自己紹介文と商品説明欄に記載している文章を必ず全てお読みになり、全ての点で事前にご承諾いただけます方のみご入札お願いいたします。

◆京都·西陣の老舗、「帯屋捨松(すてまつ)」の名古屋帯です。
◆新品未使用。仕立て上がり。正絹·シルク100%。
◆ほぼ白に近いライトグレーの地に大胆なグレーの縞をベースに、お花を文様化した柄を様々な色の糸を織り交ぜてやさしい風合いに仕上がるように織り上げた、上品な織り帯です。
◆デザイン化されたお花の柄ですので季節のルールにとらわれずおしゃれなコーディネイトのできる色柄。
◆縦にラインのグレーの大胆な縞がアクセントになり、続き模様ですので柄を出すことが簡単ですので締めやく実用性の高い帯かと思います。
◆仕立て上がり。日本製。手縫い仕立て。「開き」仕立、平仕立てです。(袋帯のように前幅を自由な高さで決められます)

京都西陣の帯専門のメーカーである帯屋捨松(おびや·すてまつ)は、オリジナルと少量生産にこだわり、和装のおしゃれを極めた方に絶賛される帯を作っている、京都のカリスマ帯メーカー、ブランドです。

京都の西陣織工業組合は加盟メーカーに対し、西陣織を証明するための証書番号を発行しており、その反物にはその金色の証書が縫い付けられています。帯屋捨松の証書番号は番号も48と若く、早くに加盟されています。(画像ご参照ください)現在までに2500以上の西陣織工業組合の証書番号が発行されていますが、西陣織工業組合の中でも、江戸時代までに創業され、現在も営業している老舗の帯メーカーは14社ほどしかありません。その14社の中の一つが帯屋捨松です。

帯屋捨松の作り出す帯は、老舗ならではの確かな品質だけでなく、その独特の雰囲気とオリジナリティあふれるデザイン面から、着物がお好きな方に熱狂的ファンの多い帯専門メーカー。

他にはないオリジナリティが光るセンスによるデザインで、でも大げさになりすぎず気負わずに使えるさりげなさもある帯は、着物を愛する方々からいつかは手にしたいと憧れられるブランドです。

帯屋捨松では、立派な袋帯だけでなく、ふだんのお洒落に使いやすい名古屋帯のカテゴリーでも他のメーカーでは醸し出せないオリジナリティ溢れ、アーティスティックでセンスのいい帯しか作っておらず、良いものを少しだけ、というポリシーで今も京都で少人数によって作られています。
そうした捨松の哲学から生み出される帯は、「礼装だけではなく普段のおしゃれ着にこそセンスのいいものを身につけたい」、と望む着物好きの方から支持されています。

冠婚葬祭用というわけではなく、おしゃれ着としての着物で活躍する名古屋帯ですが、意外に使いやすくセンスのいい名古屋帯は探しても意外にみつからないものかと思います。名古屋帯のカテゴリーにおいても、他ではみつからないような凝った織りの、しゃれた帯を生み出すことが、捨松が着物好きの方に愛されるゆえんかと思います。

帯屋捨松は、今ではほとんど残っていない江戸時代から続く京都の老舗で、品質の高いオリジナルの帯を少量ずつしか生産していませんので、扱っている呉服店も大変少なく、捨松の帯を見る機会も少なく、なかなか手に入りませんので貴重かと思います。
捨松の帯はなかなか目にする機会も少なく、簡単に手に入りませんので貴重かと思います。特に同じ柄に出会うことは難しいかと思いますので出会いをお見逃しなく…。

地色は白に近いごく薄いライトグレー。(真っ白ではありません)縦につながる大胆なグレーの縞をベースにすることで全体はすっきりとしていて、菊や桐をモチーフにした図案化されたお花の部分は凝った織りで沢山の色数を使って複雑な色使いで凝った織りによって色とりどりの可憐なお花で優しい雰囲気を醸し出しています。縞の他にも地にグレーで柄がありますので図案化された花が映えます。色々な糸を使い、平面的ではない織りの帯ならではの風合いを楽しんでいただけるかと思います。大胆な縞のラインをベースに図案化された可憐な柄との組み合わせがさり気なくおしゃれかと思います。

菊や桐などのお花が図案化されていますので、季節のルールにしばられずに使いやすく、どんなお着物にも映える白系のベースで大変上品で、お色としても柄としてもどんなお色のお着物にもあわせやすいかと思います。

かわいさもありながら、シンプルで上品、シックでもありますので、くどさのないすっきりした色柄です。派手ではなく甘くなりすぎずどんなお色のお着物でもあわせやすく、帯締めや帯揚げの色でもぐっと印象の変わる帯かと思いますので、着物を替えていろいろなコーディネイトを何通りにも楽しめる便利な帯かと思います。

「いつかは捨松」と、お探しの方も多いようですが、こちらは、そうした特別なブランド物の帯だという理由ではなく、実用的な帯としてもおすすめです。色々なタイプの着物にあわせやすく実用的でありながら、すっきりとした上品さとシャープさもある色柄、老け込まない柄、やぼったくならない柄の名古屋帯は探してもなかなかありませんのでオススメです。

年齢を問わずお使いいただける色柄です。合わせる着物や着る方によって雰囲気がかわりますので、色々な合わせ方を楽しんでいただけるかと思います。

なかなか出会えない捨松の帯ですし、流行とは無縁で時を経ても魅力が変わらず、時を経てこそ魅力が増すようなデザインの帯かと思いますので、代々受け継いでお使いいただけるかと思います。

通常のよくある名古屋帯は、半幅で縫い付けてしまいますが、こちらは袋帯のように二つ折りにしないで仕立てる「平仕立て」で手縫いで仕立済、誂えてあります。袋帯同様に、帯の幅を自由に調整できるので、前の幅をバランスよく調整できますので、締めた時の美しさもひとしおで高級感も満点です。仕立てももちろん手縫いで日本で仕立てたものです。

仕立て上がり未使用で主観では大変綺麗な状態かと思います。京都の老舗呉服店で購入したもので桐の箪笥で保管しておりました。状態は画像でご確認お願いします。あくまでも個人が保管していましたお品ですので、もしかしたら見落としがあるかもしれませんが返品クレームはお受けできませんので、完璧なお品をご希望の方、細部が気になる方はご遠慮お願いいたします。付属品はございません。下記の追加画像にあります帯締めは含まれません。

老舗呉服店で厳選して選んだものです。探してもなかなかない色柄で大変素敵な帯ですので、まだ出品に迷いもあり、出品をとりやめるかもしれません。期間を限定しての出品ですので、お早目のご入札をお願いいたします。他にも洛風林など大変珍しい貴重な名古屋帯を数点出品予定です。よろしければそちらも御覧ください。

個人が保管していたものですので、見落としもあるかもしれません。返品クレームはお受けできませんので、細部が気になる方はご遠慮お願いいたします。個人保管品ですのでUSEDとお考えください。完璧なお品をご希望の方はご遠慮ください。商品の状態は写真でご確認お願いいたします。不安のある方、不明点はお早めに質問欄よりお願いいたします。商品の状態につきましては個人により見解の相違や感じ方に違いがあるかもしれませんので、細かい点が気になる方はご入札なさらないようお願いいたします。

落札後24時間以内の取引ナビでの即時お手続き(決済)をお願いいたします。基本的に土日祭日の発送作業はできませんのであらかじめご了承お願いいたします。


★ご注意★匿名でのお取り引き、お名前やご住所をお知らせいただかない形でのお取り引きと発送ですのでご安心ください。

大変恐縮ではございますが、入札のキャンセル、落札後のキャンセル·返品クレーム不可でお願いいたします。その点、あらかじめご了承いただける方のみご入札お願いいたします。自己紹介欄もご一読お願いいたします。お色のイメージが違った、サイズがあわなかったなどによるキャンセル、商品の状態へのご不満や、色やデザインや素材感などがイメージと違った、等々の理由やその他の理由でのキャンセルやクレームはお受けできかねます。後日追加で商品説明の訂正や修正を行う場合がございますので、その旨あらかじめご了承お願いいたします。
「悪い」の評価が一つでもある方は入札をお断りしたり入札をキャンセルさせていだく場合がございます。新規の方や悪い評価が1つでもある方は、必ず事前にご購入のご意志を質問欄よりお知らせいただけますよう、お願いいたします。

ファッション·和装が大好きでデザイン性と実用性、品質の高さで探しております。品質とデザインの良い物、流行に左右されず長く使えるものをだけを厳選して選ぶようにしております。コレクション整理のため泣く泣く、出品しております。他にも、珍しい貴重な帯を出品予定です。洋服も色々と出品中です。ジルサンダー、アクアスキュータム、マークジェイコブス、ドゥロワー、ペン&ハンド、マッセメンシュ、ドゥーズィエムクラス、ドレステリアのものやその他色々と出品中ですのでそちらもご覧ください。今後もいろいろとおしゃれなものやレアなものを出品予定です。よろしければそちらもご覧ください。




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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『h474/LEVIS501赤耳 ヴィンテージ ゴールデンサイズ バレンシア製 色落ち抜群』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、Maison de FLEUR - ビジューリボンフリルミニショルダーバッグ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adidas - 27.5cm adidas YEEZY BOOST 700(2/2)

∟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Drawer - drawer ドゥロワー▪️畔ニット ボトルネック 定番 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。

ーkei様・フローライト各種ー

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 : 楽布特選 92555 lwstj  型絵染縮緬 名古屋帯 未使用仕立上り品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 : 新品 バンダイ SFC スーパーファミコン 美少女戦士セーラームーン アナザーストーリーラスト 正規品 新品 レディ Rady ノベルティ エレガンスフラワー 浴衣 WH ホワイト 帯付き 非売品

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 : 【REFORMATION】Fonda Dress

■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 : ●未使用同然●沖縄県●読谷山花織●九寸名古屋帯●長尺●365cm●

■金融

Rosary moon - ロザリームーン 花柄 ロングワンピース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(RIPNDIP::CTZフリースプルオーバー:S[RESALE])、「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。

☆ 新資料 大判古写真 陸軍大佐/竹迫弥彦(歩兵57連隊長)大礼服姿//歩兵27連隊 歩兵5連隊 日清/日露戦役 第1師団 満洲 歴史遺品 ☆


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。

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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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