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【新作入荷!!】  創造のちから★「不思議な企業」林原の発想★牧野 エイチアンドアイ★H&I★帯付★絶版★ 昇★株式会社 ビジネス一般
【新作入荷!!】 創造のちから★「不思議な企業」林原の発想★牧野 エイチアンドアイ★H&I★帯付★絶版★ 昇★株式会社 ビジネス一般
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6,479円 9,968円
創造のちから―「不思議な企業」林原の発想 | 牧野 昇 |本 | 通販
カテゴリ
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創造のちから★「不思議な企業」林原の発想★牧野 昇★株式会社 エイチアンドアイ★H&I★帯付★絶版
商品説明創造のちから 「不思議な企業」林原の発想 単行本 
牧野 昇(著)株式会社 エイチアンドアイ 帯付き ★絶版本★  1999/2/10 第1刷発行 中古品です。


内容(「BOOK」データベースより)
バイオテクノロジーの最先端企業でありながら恐竜の化石·風水·チベット経典等の研究にも真面目に取り組む企業·林原。「面白そうだからやってみる」この発想が、あなたにもある隠れたちからを呼び起こす。

内容(「MARC」データベースより)
バイオテクノロジーの最先端企業でありながら、恐竜の化石·風水·チベット経典等の研究にも真面目に取り組む企業·林原。「面白そうだからやってみる」の発想が、隠れた「ちから」を呼び起こす。
目次


創造力と「不思議の解明」
ビッグバンを乗り切るマネジメント
イマジネーションのおもちゃ箱
トップは羅針盤〔ほか〕
1407 
注意事項カバー、帯にスレあり。カバーの淵にヨレあり。表題ページの端に経年によるヤケあり。表紙、裏表紙の上部と下部に経年によるヤケあり。書き込み等は無く状態良好です。ノークレーム、ノーリターンでお願いします。
書き込みや線引き等を事前にチェックしておりますが、もし多少の見落としがございましてもご容赦下さい。中古品であるということをご理解の上、ご入札ください。
入札後のキャンセルはお断り致します。希少品の場合、定価より高価になっていることがありますが、ご検討の上ご購入ください。
落札金額+送料=お支払い金額となります。入金いただいた金額が不足している場合、商品を発送することができません。(振込み手数料、かんたん決済手数料はお客様ご負担となります。)現金書留、着払い、代金後払い、代引き発送は対応出来ません。手渡し不可。切手や商品券での支払いは一切受け付けておりません。早期終了·価格交渉には応じられません。
※3日以内に取引ナビからの商品送付先のご連絡が無い場合&1週間以内にお振込の確認が取れない際は、キャンセル扱い(評価:非常に悪い)とさせて頂きます。 予めご了承下さい。
入金確認後の商品発送となります。宜しくお願い致します。(入金確認後の発送となりますので、お振込み日当日の発送にならない場合もあります。予めご了承ください。)
(領収書発行可能です。領収書が必要の際にはご入金前にお申し付け下さい。)
原則として、同日落札分に限り、複数落札していただいた方はサイズ·重さを計算後、送料をお知らせします。※尚、商品によっては、サイズ·重さ等により同梱出来ない場合もございます。当方、別IDでも出品していますが、商品管理の都合上、別ID出品商品との同梱は不可となります。予めご了承下さい。
同梱対応しますが、まとめて取引のシステムは利用しません。取引メッセージで案内し、個別にお手続きいただきます。
かんたん決済は、落札後すぐに決済しないでください。必ず、出品者側から落札金額と送料をご連絡いたします。先に決済をされますと、余計お取引に時間がかかることになります。
商品落札後は取引ナビよりご住所, 番地、アパート名、部屋番号、○○様方など詳しくご連絡下さい。
■入札前に自己紹介は必ずご覧ください。
ご納得頂けない方はご入札をご遠慮いただきますようお願い申し上げます。
【評価について】 当方の評価欄から後日一括にてお入れしております。
·評価ご希望の方→評価を入れてください。後日こちらからもお入れ致します。
·評価不要の方→評価は入れないでください。評価欄から行っているので、当方へ評価があるとこちらからも入ってしまいます。
発送詳細クリックポスト、ゆうメールの場合は輸送中に破れないビニール袋と封筒のみの梱包となります。
ゆうメールに追跡番号はありません。
①、③、④の場合は発送完了時に追跡番号をお知らせ致します。
商品落札後に下記から ご希望の発送方法をお選び下さい。記載以外の発送方法には対応しておりません。
発送方法は①クリックポスト(補償なし、追跡番号あり)の場合¥198、②ゆうメール(補償なし、追跡番号なし)の場合¥310、③レターパックプラス(補償なし、追跡番号あり)の場合¥520、
④ゆうパック(補償あり、追跡番号あり)の場合は以下のとおりです。
愛知県内 ¥810
関東、 信越、 北陸、 東海、 近畿  ¥870
東北、中国、 四国  ¥970
九州 ¥1100
北海道 ¥1430
沖縄 ¥1350
送料には梱包費を含みます。
持込割引がある発送の場合、割引分の返還は出来ませんので予めご了承下さい。
重さや厚みに誤差が出た場合に送料が変わることが稀にありますが、その場合の追加請求や返金はいたしませんのでご了承ください。 
送料ですが、消費税改定、運賃改定 等により、料金変更の場合には改定料金になりますのでご了承下さい。(日本郵便 の ホームページにてご確認下さい。)
ゆうメール·クリックポスト·レターパックプラスとも配達事故(不着·紛失·破損など)の補償はありません。万一の配達事故による補償は当方では致しかねますのでご了承ください。。
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。

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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『goro's(ゴローズ) アポロコンチョx5 カスタム レザーブレス』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、M-②☆ アートパネル ☆5枚セット完成品(木枠付き) ☆ ピアノ バイオリン 楽器 音楽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ORIENT NOSTALGIE EXPRESS オリエント急行 6両セット 外国車両 Nゲージ 鉄道模型 ジャンクO6408515

∟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ポールアンドジョー PAUL&JOE コーデュロイ トレンチコート フランス製 レディースM /eaa109022 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 : 東京秋葉原直接渡し可能①帝国データバンク会社年鑑 2009年版(89版)東日本②西日本③索引の3冊セット引き取り歓迎直接渡し歓迎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 : 国内送関込【MAISON MARGIELA】パンチホール ライトコート即決★cream★新品 レザーコンビショルダーバッグ クリーム メンズ レディース 本革 皮 ブラック 黒 2way ハンドバッグ ビジネス B582 3g.

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 : ROOKIES 3

■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 : ★【激レア・希少本・直筆サイン入り】ビジネスマンの父より息子への30通の手紙 新潮社 キングスレイ・ウォード 城山三郎訳★

■金融

クボタ 丸山 エンジンポンプ KP-252 クボタエンジン GS90 口径 25mm 全揚程36m 中古 長野県 ★引取可★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(〈新品・送料無料〉future AM1 トライ(M))、「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。

【エレガント】Louis Vuitton マフラー フード LVジグザグ


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:SONY - 格安 TV録画用外付けハードディスク USB3.0 4TB環境ビジネス白書(2008年版) 洞爺湖サミットの結果と環境ビジネスの展望/藤田英夫【編著】

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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