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最安価格 2019年製●美品●Steelcase社製●スチールケース●THINKシンクチェア●アームレス●ブラック●ハンガー付●テレワーク●リモートワーク メッシュ張り
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カテゴリ
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状態
  • やや傷や汚れあり





2枚目以降の写真は、携帯電話の画面ではご覧いただくことができない場合がございます。
商品のダメージをお伝えするための写真を多数掲載してありますので、
必ずPC環境でご確認くださいますようお願いいたします。

出品説明に記載のお取り引き期限をお守りにならない方が多く困っております。

ご落札後24時間内の[オーダーフォーム送信]と
ご落札後3日以内の[代金お手続き]をお守りいただけない方は、参加をご遠慮ください。

ご入札前に下記の文章を全文お読みいただき、
ご理解いただいたものとしてお取り引きを進めさせていただきます。
商品説明·コンディションなど

ご覧いただきましてありがとうございます。

リープチェアやプリーズチェアなどの高機能エルゴノミクスチェアを取り扱う米国スチールケース社[Steelcase]のワークチェア「THINK」です。

デザインが刷新された、最新モデルのシンクチェアです。


やや大きめのサイズですが、この手のワークチェアの中では軽量で、扱いやすいチェアです。

さまざまなラインナップがある製品ですが「アームレス、背/3Dニット、座/クロス、ポリッシュ脚、可動式ランバーサポート仕様」です。

背に、オプション扱いのハンガー(コート掛け)が付いています。

背座カラーはブラックです。

座面奥行調整機能、ダイヤル操作による多段階リクライニング機能など、機能も充実したチェアです。

アームレスのモデルは、デスク下にすっきりと収まり、場所をとりません。テレワーク、リモートワークなどのご自宅用のチェアには、アームレスモデルを選択する方が多いようです。


コンディションですが、中古の状態で入手をしたものですが、全体的に良好です。

座面裏シールに、2019年(製造)の記載がございます。

キャスター金属部と、キャスターローラーに、ややキズが多くついています。

本体部分はキズや使用感もほとんどなく、たいへんきれいな状態です。

昇降機能など各可動パーツのコンディションも良好ですので末永くご使用いただけると思います。

プラスチックを多用した部品点数の多い製品ですので、リクライニング時に少し音が鳴ることがございます。異音や不良ではなく、製品仕様の範疇ですが、リクライニング機能を頻繁にご利用になる方で、音に敏感な方は、ご注意ください。

中古品として入手したものですので、メーカー保証などはございません。
商品スペック

●コンディション/10段階中7.5程度
●メーカー/スチールケース[Steelcase]
●参考定価/**********円程度
●サイズ/W720mm×D560mm×H935~1060mm(ハンガーを含めると+2cm)×SH440~565mm(実測値)

コンディションの数値は、商品の状態をよりわかりやすくお伝えするための参考値であり、主観に基づき格付けをしたものです。
のコンディションも合わせてご覧いただいた上で数値をご判断ください。

サイズや仕様、定価などは、念のためご自身でもお調べくださいますようお願いいたします。
配送方法と送料

発送は埼玉県からヤマトホームコンビニエンスの
でお届けいたします。

こちらの料金表[発地は埼玉県を選択]にて送料をご確認ください。


送料元払い(発払い)のみとなります。着払いには対応をしておりません。

輸送コストや運搬時の商品の取り扱い、万一の輸送事故の際の保証体制などを加味しまして運送会社を選んでおります。
恐れ入りますが、運送会社のご指定はご遠慮ください。

サイズが大きく搬入することができなかったなどの理由でご返品はお受けできませんので、設置場所までの搬入経路は十分にご確認ください。

ご自宅内の指定の場所までの搬入と梱包資材の持ち帰りがサービスに含まれておりますので、存分にご活用ください。

お届け日時のご指定が可能です。一部エリアを除き、出荷後3~4日程度でお手元に到着いたしますが、ゆとりを持ったスケジュールをご指定ください。

お時間帯は「午前中/12~15時/15~18時/18~21時」の4区分から選択可能です。一部エリアは「午前中/12~18時/18~21時」の3区分になります。

一部「時間指定のできないエリア」があり、ご不便をおかけいたします。
ヤマトホームコンビニエンスのウェブサイトに が記載されております。お手数ですがご参加前にご確認くださいますようお願いいたします。


集荷に事前予約が必要ですので、ご入金日の商品出荷はできません。
通常、ご入金日に集荷予約を取り、翌日に出荷を行っておりますが、まれに翌々日までお時間をいただくこともございます。

出荷時の商品梱包は、運送会社の責任において行います。
引き渡し時に商品に汚れがつかないよう、当ストアにて養生または簡易梱包を行った上で運送会社に引き渡します。

輸送中の商品破損など、運送会社に起因する事故が発生しました場合は、運送会社と当ストアで締結いたします輸送保険を適用いたします。

商品の保管期間につきましては可能な限りご要望にお応えしたいと存じますが、手狭な場所に商品を保管しておりますため、おおむね3日以内には商品の発送をさせていただきたく、ご協力のほどお願いいたします。

お引っ越しやご出張などで、ご希望のお届け日が1週間以上先になる方は、質問欄から事前にご相談くださいますようお願いいたします。

ご落札後の保管期間のご相談はお受けできません。


商品のサイズによっては保管のご要望にお応えできない場合もございますのでご了承ください。

商品の直接お引き取り(手渡し)について

新型コロナウィルス感染拡大防止の観点から、できるだけ運送会社のご利用をご検討ください。

商品のお引き取りは、保管場所とお引き取りの時間帯により、埼玉県さいたま市(外環浦和インターチェンジ付近)または川口市(外環川口西インターチェンジ付近)いずれかの場所で、事前予約制にて承ります。

土日祝日は休業日のため、お引き取りには対応ができませんので、ご注意ください。

お引き取りの対応可能日時は、土日祝日を除く[平日の12~18時]でお願いをしております。

オークション終了後、可能であれば3日以内、最大で1週間以内のお引き取りをお願いいたします。

お引っ越しやご出張などで、お引き取り日が1週間以上先になる方は、質問欄から事前にご相談くださいますようお願いいたします。

商品のサイズによっては保管場所の確保が難しく、保管のご要望にお応えできない場合もございます。ご落札前にご相談がなく保管ができない場合は、お客様都合で落札のキャンセルをすることがあります。
お支払い

ストア出品につき、落札価格に対する消費税をお預かりしています。

落札価格+落札価格に対する消費税+送料=合計金額となります。

※オーダーフォームにてお届け先情報をご入力いただいた後、送料や消費税を含めた合計金額のご連絡をいたします。
Yahoo! かんたん決済は1商品につき一度しか利用ができません。、当ストアからの連絡を待たず、送料不足や消費税不足でお手続きをされた場合、銀行振込にて再手続きを行っていただくことになります。
※銀行振込で振込手数料がかかる場合はお客さま負担とさせていただきます。
※決済代金に不足があった場合、発送の手配が大幅に大幅な遅れが出ることがございます。1週間以上遅れが出た例もございますので、ストアからの合計金額の連絡を確認後に決済をしてください。
ご注意

ご落札後24時間内の[オーダーフォーム送信]とご落札後3日以内の[代金お手続き]をお守りいただけない方は、参加をご遠慮ください。

期限内にご連絡やご入金がなかった場合、落札者都合にて落札の取り消し操作を行い、「非常に悪い」の評価が自動的につきます。ご注意ください。

なお、取引成立の場合も、期限をお守りにならなかった方との、二度目以降のお取り引きをお断りする場合がございます。あらかじめご了承ください。

特に記載がない限り、商品は新品ではなく中古品です。中古品に抵抗がある方やご理解のない方、使用感が気になる方、また、過度に神経質な方は参加をお控えください。

コンディションやカラーの表現につきましては、参加者の立場に立ち、的確にお伝えするよう留意しておりますが、双方の認識に差異がある場合もございます。現状優先とさせていただきますのでご了承ください。

新品購入時に付属するパッケージ類(元箱など)や取扱説明書、保証書などは、特に記載がない限り付属いたしません。画像に写っているものがすべてとなります。

インターネットのお取り引きでお伝えすることができない「ニオイ」につきましては、入荷時、清掃時、撮影時、梱包時の各フェーズで常時2~3名のスタッフが点検にあたっております。基本的に記載がない限りタバコや香水、素材の劣化などによる不快臭はないものとお考えいただき、安心してご参加ください。

ただし、ニオイの感じ方に関しましては個人差もございますので、極端に敏感な方は参加をお控えくださいますようお願いいたします。

なお、梱包材により長時間密閉状態にあった商品を開梱した際、中古品特有のわずかなニオイを感じる方がいらっしゃるかもしれませんが、使用するうちに消えるものとお考えいただいてよろしいかと思います。

トラブル防止の観点から、評価の悪い方のご入札をお断りしております。過去のお取り引きを拝見し、「悪い」評価が多い方やキャンセル歴が多い方、大きなトラブルを抱えている方の入札は、当ストアの判断で削除いたします。

*早期終了や即決希望のご質問には回答をいたしません。
*値引き、値下げ交渉のご質問には回答をいたしません。
*メールアドレスが記載されたご質問には返答をいたしません。こちらから直接メッセージをお送りすることもございません。

*トラブルの元になりますので、ご質問がありましたら入札前にお願いいたします。
*オークション終了後のご質問や、コンディション(キズやダメージなど)の確認などはご遠慮ください。
*お答えができる質問にはすべて回答をいたしますが、お答えをしなかったご質問には、ご落札後も回答をいたしません。
*オークション終了間際のご質問はお答えができないこともございますので、お早めにご質問ください。
*オークション終了後の値引き交渉などには一切お応えできません。
*基本的にご返品やクレームはお受けできませんのでご注意ください。


その他、気になることがございましたら、事前にご質問いただき、十分にご納得·ご理解された上でご参加ください。

お互い気持ちのよいお取り引きができるよう、ご理解·ご協力のほどよろしくお願いいたします。
お取り引きの流れ

ヤフオク ストアシステムの落札ナビを導入しております。

オークションストアのシステム上、取引ナビを利用したお取り引きができません。
ご不便をおかけいたしますが、ご了承くださいますようお願いいたします。



当ストアでは、「取引メッセージ」と「Eメール」を併用してお取り引きを進行いたします。

商品をご落札いただきますと、お客さまがオークション用に登録したメールアドレス宛に、ヤフーより自動送信にて落札通知メールが届きます。

落札通知メール内「出品者からのメッセージ」に、担当者からのあいさつ文と【オーダーフォーム】のご利用方法が記載されていますのでお読みください。

お取引のスタートといたしまして、はじめにお客さまより【オーダーフォーム】を利用いただき、お取引に必要な情報をご入力→送信していただく必要がございます。

【オーダーフォーム】をお送りいただいた後、当ストアからお送りしますメッセージは、「取引メッセージ」欄と、お客さまがオークション用に登録したメールアドレス宛に到着いたします。

お取引期間中は、当ストアのメールアドレス[auction@monotonos.net]からのメッセージを受信できるよう、メールアプリケーションの設定をご確認ください。また、迷惑メールフィルタの設定にもご留意ください。

メッセージ到着から「遅くとも24時間以内」には【オーダーフォーム】をお送りくださいますようお願いいたします。


Think(シンク)
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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『オカムラ コンテッサセコンダ コンテッサチェア 2019年製 中古 高機能チェア 中古オフィス家具 メッシュ 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、iPhone - iPhone 8 Gold 64 GB SIMフリー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AIミニクラフト タイタニック 1/350スケール プラモデル

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PANDORA パンドラ ブレスレット

∟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evam eva - rimimi様専用 evam eva エバムエバ ローブ 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。

COACH◆ショルダーバッグ/-/PUP/無地

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。

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■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。

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■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

CECIL McBEE - 新品タグ付き★CECIL McBEE★カーキモッズコート★19950円を特価で!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(22SS☆送料込【MSGM】 パッチワーク シャツスタイル ドレス)、「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。

『世界読本』満洲・ロシア・南洋 日本評論社 昭和9年


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:関送込!メンズ Moncler モンクレール ロゴ サンダル ブル−フルフラットバケットレーシングチェア H-013-BK ブラック

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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