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激安商品 ■美品!!BETHLEHEM!★SALLIE ME!★オリジ名盤■ BLAIR/SQUEEZE ボーカル
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8,280円 13,800円
Sallie Blair – Squeeze Me (1957, Vinyl) - Discogs, Sallie Blair | Discography | Discogs, Sallie Blair | Discography | Discogs, Amazon.com New Releases: The best-selling new & future releases in , CDs For Sale at Discogs Marketplace, Amazon.com New Releases: The best-selling new & future releases in , Sallie Blair | Discography | Discogs
カテゴリ
  • 音楽
  • レコード
  • ジャズ
  • ボーカル
状態
  • 目立った傷や汚れなし
3RC20151003#JV
       
ROCK/SSW/AOR/PSYCH/JAZZ/SOUL   ブログにてオークション出品商品の一部試聴ができます。   FUNK/SAMPLING BREAKS/RARE GROOVE

    


毎週数百枚の新宿本店新規出品情報、お勧めのレコードをニュースレターでご紹介します。

渋谷店の出品情報、推薦盤をニュースレターでご紹介します。

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■説明

◆ 盤質(DISK):A-(とても綺麗な艶盤、美盤です。最新型超音波洗浄機にてクリーニング済み!!)

◆ジャケ(COVER):B+(背下7ミリほどわれ、角すれ、右上下2ミリ程の白すれ、背下2ミリと3ミリ程のはがれ、それに繋がるように表左下にコの字型のはがれ。)

◆米国オークションでほぼ同程度のものが、46,000円程で落札されています。 Sallie Blair - Squeeze Me - Jazz Vocal LP End price: USD 405End date: 2006-10-04 (JPY 46654) Start price: USD 10 Start date: 2006-09-27Number ofbids: 9 /この名盤はオリジナルで手元に欲しいですね! 素晴らしい内容!!!オリジナルでなかなか見かけない人気盤ですので、是非とも今回あなたの素晴しいコレクションに加えて下さい!!この機会は絶対に見逃せません!!

■盤質·ジャケット状態表記の詳細
S (Sealed:未開封。)
A++ (Mint:新品。 )
A+ (Mint-:新品同様。)
A- (EX:良好。綺麗もしくは、一部問題のない表面すれがある程度/ジャケに軽いすれ·さけ·カットがある程度の状態。)
A-B+ (EX-:良好及びおおむね良好。軽い表面すれ·すれが一部ある程度/A-とB+の中間及び一例としてジャケ表がA-で裏がB+などの状態。)
B+ (VG++:準良好。軽いすれ程度。一部軽いちりぷつの可能性。気になる音の出そうなすれ·傷なし/ジャケに小さなさけ、われ、多少のすれ、リングウェアあり。 )
B+- (VG+:過半は準良好状態ですが、若干音に出そうなもしくは出るすれ·傷あり/B+とB-の中間及び一例としてジャケ表がB+で裏がB-等の状態。)
B- (VG:まま音に出そうなもしくは出るすれ·きずあり/ジャケに大きなさけ、われ、ぬけ、大きなすれ、リングウェアあり。 )
C (G:全体にすれ、すれきず、深いきずなどが多くあり/ウォーターダメージなどかなりひどいダメージあり。)
◆目視及び試聴を一部しての表記です。中古品、米盤などの性質上、完全な状態表記は困難です。ご了承下さい
◆ノイズの状態を明確にするため、ステレオ針、高音を高めの設定、スピーカーから50CMの位置での試聴です。モノ針他の設定条件下ではより良い聴感が得られます。
◆特に記載のない場合、インナー、スリーブ等の付属物に関しては写真に写っているものがすべてとなります。HOLE,CUT,書込み、スタンプ、ステッカー、MONO/STEREOなどプレスの違いやすれの状態など写真で確認できるものに関しては省略させていただく場合があります。詳細な状態が気になる方は必ず入札前に質問をお願いします。特に明記がなくタイトル、説明と違う場合は写真の状態を優先して下さい。なお当店の出品商品は基本的にすべて表記のない場合はUSプレスとなります。
◆未開封のレコードの返品は受け付けておりません。発送前の開封確認をお薦めします。傷盤の返品も受け付けていません。下記の返品条件を必ず確認して下さい。

■落札後のお取り引き方法
詳細はヤフーからの落札通知メール
に記載されています。こちらからのメールはお送り致しておりません。お手数ですが落札通知記載の案内に従って、お支払いと基本情報の御連絡をお願い致します。携帯の方は落札商品の「出品者のメッセージ」をご覧下さい。複数枚お取り引き御希望の場合は、落札後3日以内に御連絡をいただいた方に限って落札商品の一括発送を承ります。1号店chinchongchina、2号店chinchongchina222、3号店chinchongchina333、いずれから落札された商品でもまとめて発送致します。なおストア登録店ですので消費税をお預かり致しております。ご了承下さい。

  

  

■RECORD COLLECTORS BLOG  。携帯からでもOK! 新宿本店からのお知らせ、新入荷出品速報、試聴など情報満載です。
■DISQUES DU MONDE BLOG SAMPLINGネタ盤、SPIRITUAL JAZZ好きなら必見の渋谷店ブログは 。

  

■入札にあたってのお願い
以下の注意事項、説明、写真と表記で判断理解しノークレーム、ノーリターンを了承して頂ける方限定

のお取り引きです。当店の出品商品はすべてPCからの入札を前提としております。携帯で入札したので写真と文章が確認できなかったというクレームは一切受け付けておりません。 落札合計金額(表記のない場合)と別途に送料と、ストア登録会社ですので消費税をお預かり致します。当店指定業者以外での発送不可(定型外など郵送は一切お取り扱い致しません)。 を確認して下さい。

◆一部試聴済み出品ですが、多くの盤/ジャケ質表記は目視での判断です。中古盤の性質としてそれぞれの国、制作者、年代によって音質は違ってきますし、再生環境や個々の感じ方には差異があることをご理解下さい。
◆返品返金は盤質がS,A++,A+,A-,A-B+,B+表記できず、ノイズ、チリ、ぷつ、プチの表記がないものが対象となります。B+-,B-,C表記のものは対象外です。B-,CはもとよりB+-でも針跳びの可能性が無いわけではありません。B+-,B-,Cのもので針跳びは返品対象となりませんのでご了承ください。送料、手数料はご本人負担となります。未開封のレコードの返品は受け付けておりません。申し付けて頂ければ送付前に開封確認いたします。なお返品返金などの受付は商品受け取り後10日までとさせていただきます。それ以降は一切できませんのでご了承下さい。
◆複数枚落札は7日間の精算延長と一括発送が可能ですが、その場合は詳細連絡が必須です。
◆質問欄でYES/NO式の質問でNOの場合の返答は省略させていただきます。また必要以上に詳しい情報はお知らせいたしかねます。google検索をご活用下さい。担当者不在の場合もございますのでお早めにご質問下さい。
◆状態、取引方法に疑問のある場合は必ず質問などで確認されるなど、慎重に参加されることをお勧めします。
ご入札の段階で以上を全てご了承いただけたものとさせていただきます。

■入金方法
◆ご入金は必ず一週間以内にお願い致します。
◆ヤフーかんたん決済 ◆銀行振込み ◆配達時支払いの宅配便代引 ◆現金書留 

■発送方法
◆西濃運輸·佐川急便
◆送料10枚まで¥800 沖縄、離島は別料金です。日曜·祝祭日·定休日の発送なし。

■その他確認事項
スパムメール、サーバーメンテ、システム上の不具合等も予想されます。定休·祭日を挟まず3日以内にメールが届かない場合は、お客様からのご連絡をお願い申し上げます。休暇期間、緊急時などの場合は長期間の連絡不通も予測されます。 で情報を確認して下さい。


Sallie Blair – Squeeze Me (1957, Vinyl) - Discogs
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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。

GUCCI◆ベルト/-/BEG/総柄/メンズ

◆ RITA MORENO / Warm, Wild, Wonderful ◆ Wynne WLP 103 (dg) ◆

引用:ディズニーランド ディズニーシー ミッキー&ミニーぬいぐるみ ジェラトーニぬいぐるみ 3体セットサンワサプライ 手作り名札作成キット(標準サイズ・シルバー) JP-NAME32-15(l-4969887418208)

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『【 雅 】 ちょいと遊びでチントンシャン天然石ジャスパーかんざし』には、以下のように記載されています。


盤質A original盤 Alexis Cole ユード・ビー・ソー・ナイス・トゥ・カム・ホーム・トゥ [Analog] アレクシス・コール アナログレコード

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。

銅版画 英国義勇消防事務総長ベイツ氏 「GS Walter 1888年を銅版画にした作品」

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、DLC-N4 ダイニングチェア 4脚セット ライトブラウン * ベージュ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

■教師なし学習競艇 プロペラ 平石 和男 直筆サイン入り 刻印 3251 笹川賞 SGタイトルホルダー   No2

∟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AVIREX(アヴィレックス)/リバーシブル スーベニアジャケット・スカジャン-クロスボーンスカル、帆船、虎、龍、JAPAN-※試着・手渡し可 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 : b)LP/ミヨシ梅木/完全予約限定/MONO!!/アメリカン・ソングを歌う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。

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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。

URL : Supreme - AJR様 専用

■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 : ☆レア極美盤!Blue Note初のVocal盤オリジ完品DODO GREENE My Hour Of Need☆コテコテIke Quebec Grant Green Charles Thompson

■金融

佑成 鱧切 骨切 包丁 和包丁 鞘 左 左利き 一尺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(NIKE - ナイキ ×シュプリーム/SUPREME エアフォース1ハイシュプリームスニーカー)、「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。

Dsquared2 BCM0412 05C04313 BE ICON Cap キャップ 帽子 ICON


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:CHANEL - ゴールデンドッグ様 専用 二つ折り財布 CHANELBillie Holiday / Twelve of Her Greatest Interpretations / Commodore FL30,008

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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