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売れ筋ランキングも クロネコ80サイズ。DENON製、放送・業務用テレコDN3302の再生アンプ基板2枚。中古現状にて。NF型フォノEQなどに改造転用可! パーツ、部品
売れ筋ランキングも クロネコ80サイズ。DENON製、放送・業務用テレコDN3302の再生アンプ基板2枚。中古現状にて。NF型フォノEQなどに改造転用可! パーツ、部品
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カテゴリ
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状態
  • やや傷や汚れあり

今回、Yahoo!かんたん決済支払期限と落札者削除期限の仕様変更がされました。

この改定は、支払期間を7日から5日へ、振り込みやコンビニ入金の期日を5日から3日へと短縮するという、
利用者としてはあまり嬉しくない改定です。私は、時短により取引遂行困難な場面が出ることを予想します。

とはいえ、決まったルールですので、
この規定に従うと、私のこれまでの取引条件=マイルールでの取引は出来なくなってしまいますので、
説明文中に示す通り、マイルールを新しい仕様に合うように改定し、示させて頂きます。
しっかりとお読みいただいた上で、もし趣旨に賛同いただけない場合は、私の出品ページは閉じてください。


さて、以下は、出品をご覧いただき、入札される皆さんにお願いです。

まずは、説明文を必ず全てお読みください。
入札された場合は、説明文を全て読んで、ご理解·ご納得いただけたものと認識させていただきます。
落札後、説明文中にある内容を質問等されても、一切対応致しませんので、ご承知ください。

お互いに気持ちよく取引が遂行出来る事を願って、出品しております。
よろしくご検討いただけますよう、お願い申し上げます。

クロネコ80サイズ。DENON製、業務用テレコDN3302の再生アンプ基板2枚。中古現状にて。マイクアンプや、NF型フォノEQなどに改造転用可!

*タイトル中の送料表示は、選択肢中で最安の便を用いた場合の値段です。
 便の選択により、送料は変わりますので、ご注意ください。(詳細は説明文を. . .)


●●出品物の概要●●
DENON製(デンオンですよ~)の放送·業務用テレコDN3302Rから取り外した
再生アンプ基板です。

微小な再生ヘッドの出力を増幅し、600Ω+4dBmのバランスライン出力するものです。
1980年頃の製品で、低雑音トランジスタ(東芝2SC2240BL)を使用した回路構成です。
後継機DN3602ではオペアンプ主体の構成になり、音質的には退化したと言われました。

バランス出力の為に、大きな出力トランスやパワートランジスタも備えられています。

動作環境は、+35Vの単電源です。
元通りの構成にするには、600Ωのアッテネーターが別途必要です。(1kΩ程度のボリウムで代用可)

現状では、NABの再生カーブに設計されていますが、
NFBループ内のCRを改造し、RIAA特性にすれば
バランス出力のフォノEQアンプにすることが可能です。
フラット特性にすれば、高性能マイクアンプの出来上がりです。


●●状態説明、引き渡し条件●●
中古品です。
動作していた機体から取り外した物ですので、動作に問題はないと思われますが、
現状でのお渡しになります。

電解コンデンサなど、当時のままの部品ですので
劣化が気になる様なら、新しい物と交換する事をお進めします。
(業務用機ですから、いわゆる音響用の特殊な部品は使われていません。)

基板のみです。プラグインの仕様になっていますが、ソケットはありません。

必要であれば、DN3302の再生回路図をスキャンしたデータを
CDRかDVDRに収録してお渡し出来ます。(別途メディア代諸費用として500円頂きます。)

フォノEQに改造する際のアドバイスなどは致しませんので
現物、回路図を見て、どこをどうするかお分かりになる方向けとなります。

現状でのお渡し、ノークレーム&ノーサポート、返品不可にてお願いします。

発送は、クロネコ便となります。


●●落札後のご連絡、流れについて(マイルール2020年7月改定)●●
落札後のご連絡は「ヤフーかんたん取引」をご利用ください。
落札者から連絡を始める仕様になっていますので、落札されましたら、早々にご記入し、お送りください。

「ヤフーかんたん取引」は、フォーマットに従ってクリック、入力していくだけで取引が進行できます。
メッセージを記入する欄もありますが、
やりとりに問題がなければ、特に記入しなくとも取引を進められます。

送金完了のボタンを押した後、メッセージで「送金しました」「よろしくお願いします」などと追記してくる方が時々ありますが、
この行為は、当方にとって混乱の元になりますので、定型フォームのみでの通知を希望します。
(落札一覧の表で見た時に、状態が一目で分かります。メッセージが入るとメッセージありとなり、状態が見えなくなります)

また、「挨拶が無い」などと怒る方が稀にありますが、メッセージ欄は挨拶の為の場ではないと考えています。
必要な連絡事項であれば、当然受付けて対応しますので、混同されないようお願い致します。
限られた時間の中でオークション対応していますので、細やかな挨拶は省略させて頂きまことをご了解ください。

発送迄のスケジュールは、1週間単位で動いています。
水曜、木曜が発送作業が可能な日ですので、火曜日中に入金が完了していれば、その週に発送します。
(カード決済の場合、ヤフーの審査が入り、半日程度待たされますので、その時間もご考慮ください。)
従って、水~金あたりに落札された場合、発送迄に1週間程お待ち頂く場合があります。ご理解下さい。
(稀に急用·私用·病気などで1週間以上お待たせする可能性もあります。人間ですから。)

以下の部分にお示しした通り、私の都合もありますので、全ての要求には応えきれません事をご理解下さい。
(出品者=私は、本業を別に持つ勤め人です。オークションを主たる業としている者ではありません)
ご納得頂けない方は、決して入札なさいません様お願い致します。

*変更点その1
ヤフーの新仕様である「スムーズな取引」に合わせるため、
万一、落札後24時間を経過しても最初のご連絡をいただけない場合は、
落札から5日以内での入金完了は不可能と見なし、落札者都合でキャンセル処理をさせていただきます。
また、かんたん決済の入金期限までに入金を完了できなかった場合も、キャンセルとします。
(処理せず放置しますと、落札手数料の請求が私に来るため、キャンセル処理は必要なのです。)
この場合、ヤフオクシステムから落札者に対し、自動的に悪い評価が出ます。
これは私の意志ではありませんので、報復評価などはお控えください。

*変更点その2
繰り上げ当選については、
次点の方に対して、最初のご連絡が2日目以降になる訳で、
とても落札日から5日内での処理ができるとは思えませんので、繰り上げ当選には対応いたしません。
再出品することになりますので、お手数ですが、再度の入札をお願いいたします。


●●お支払いについて(全般の案内)●●
代金の送金方法は「かんたん決済のみ」と規定されています。(2018年3月改正施行)
銀行振り込みなどの、他の送金手段は利用できませんのでご注意ください。

2020年7月、Yahoo!かんたん決済支払期限と落札者削除期限の仕様変更が施行されました。
支払期限を7日間から5日間へ、振り込みやコンビニ入金の期日を5日間から3日間へと短縮するという内容です。
こちらからの送料提示は、極力早くお伝えするように努力いたしますが、多少遅れる場合もあります。
落札者からの最初のご連絡が遅れた場合、押しがちになりますので、なるべくお早めの対応を頂けます様お願いします。

先にも説明したとおり、かんたん決済利用期限が失効した場合は、取引はキャンセルさせていただきます。


●●発送について(全般の案内)●●
発送送付方法は次の通りです。
 1.クロネコ宅急便 送料元払い(ヤフー〇〇便には対応しておりません)
  *代金+送料を送金頂きます。(着払いはトラブル防止のため対応しません。)
  *送料は、大凡の重量と大きさで判断してお知らせします。
  *実際の梱包や重量の状態によってはサイズ違いの誤差が発生する場合があります。
   この場合の清算はご容赦下さい。(殆どの場合、送金費用の方が大きいです。)
 2.レターパックプラス(4kg以下の小物のみ)
  *厚紙の封筒ですが、新聞紙等をクッションに入れる事により
   トランス等の部品も発送可能です。
  *厚み3cm以内でポスト配達で良い場合は、レターパックライトも対応可。
  *レターパック(プラス、ライトとも)は、破損等の事故があっても保障はありません。
 3.定形外郵便(小物のみ)
  *問い合わせ番号がありませんので、不達などがあっても保障はありません。
  *2017年6月の料金改定により、大きさ25x34cmと厚み制限3cmが設定され、
   これを超えるサイズは大幅値上げになっています。
  金額的にメリットがあまり感じられない場合もありますので、レターパック等の利用をお勧めします。
  *500gを超える場合はレターパックプラスの方がおトクです。
*メール便、代引き便、着払いには対応しておりません。

送料は別途ご負担頂きます。
クロネコの料金は、クロネコの料金案内ページにて埼玉発で検索下さい。
  
梱包料などの上乗せは行っておりません。(梱包材はリサイクル品となります)
レターパックプラスは国内均一520円(LPライトは370円)です。
 *レターパックプラスで段ボール強化加工を行う場合(トランス等送付時)は、加工賃込みで550円とさせていただきます。
定形外郵便については、重量によって細分化されており梱包して持ち込みませんと確定困難です。
  
概略の重量金額で提示し、清算ナシをお願いしております。誤差はご勘弁下さい。
また、定形外では封筒などの梱包資材が必要ですので、差額はそちらの費用に賄っているとご理解下さい。

*大型の物に関しては、クロネコらくらく家財宅急便となります。
  
*パソコン等精密機器で、パソコン宅急便を使用する場合は、梱包BOX代がクロネコヤマトから別途請求されます。
  

なお、原則発送でのお渡しとなりますが、
お互いの都合が合う様でしたら直接お渡しも対応致します。(土日の対応は出来ません)
直接のお渡しご希望の場合は、入札前に必ず都合調整の連絡を質問欄にて願います。
本業を持つ勤め人の出品ですので、対応出来る時間はあまりありません事をご考慮下さい。


●●複数落札時の同梱(同時梱包)について●●
複数の落札を頂けた場合の同梱発送は、1週間程度の落札期間の間で、可能な限り対応致します。

ヤフーの新機能「まとめて取引」という物が出てきましたが、
これに対応すると出品者のキャンセル権がなくなってしまうという重大な欠点があります。
勿論、普通にやりとりが終われば問題は無いのですが、万一の場合の対策として、私はこの機能には対応しません。
個別決済にはなりますが、発送は同梱でお送りしますので、ご理解下さい。

同梱出来る物としては、小さな部品類はまず大丈夫ですが、
例えばパワートランスと真空管などの組み合わせの場合では、
輸送時の振動や衝撃により、トランスの重量で真空管を壊してしまう可能性があるため、お薦めは致しません。
また、アンプやプレーヤーなどの大型機器は、同梱は難しいところです。
臨機応変に対応致しますが、ご希望に添えない場合もあります。ご了承下さい。

なお、同梱でのかんたん決済でのお支払いは、送料を調整した上で、
それぞれの落札ごとに手続き頂く形になり、一括でお支払いする事は出来ません。
お手数ですが、対応をお願い致します。


●●その他、お知らせ●●
出品者=私は、本業を別に持つ勤め人です。オークションを主たる業としている者ではありません。
一日中、パソコンの前でオークションをチェックしている訳ではありません。
また、落札後の入金確認なども毎日行える状況ではありません。
落札されましたら、お互いに効率よく動けるように、ご連絡等のご協力をお願い致します。

梱包、発送の作業は本業が休みの日に行います(←土日ではありません)。
落札後の日程によっては、発送迄1週間程度掛かる場合もあります。
落札後、到着が楽しみとは思いますが、余裕を見て頂けます様お願い申し上げます。

ショップ並みの対応は出来ません事は、最初にご理解下さい。
*自己紹介欄も、併せてご確認下さい。
  

埼玉県三郷市からの出品です。
それでは、宜しくご検討下さい。

他にもイロイロ出品していますので宜しかったらご覧下さい。
  


◆◇◆◇◆入札前に以下の点をご確認下さい!◆◇◆◇◆

まずは、長文で申し訳ありませんが、上記説明文をよく読んで、
出品条件に納得·同意をしてからご入札されますようお願い致します。

上記説明にて不明の点などがありましたら、
必ず入札前に質問を下さいますようお願い致します。
質問には出来る限りお答え致します。
(説明文に書いてある事はお答えしません。)

出品物は、殆どの物が物置きに入っていますので
即刻の確認が出来ない場合も多々あります。
終了間際の御質問は、調査回答が間に合わない事もありますので
十分余裕を持ってご質問頂けます様お願い致します。
終了迄24時間を切った場合などは、返答出来ない可能性があります。
返答無い場合、納得しないまま見切り入札はご遠慮下さい。
入札された場合は、現状説明にて納得したものとします。

見切り入札や、質問を頂かず、勝手な思い込みにて落札された後に
「イメージと違っていたのでキャンセルを...」というのは困ります。
一旦落札されますと、オークション落札手数料が発生します。
また、次点の落札者があった場合、そちらにも迷惑が掛かります。

原則として、落札後のキャンセルはお受けしません。
それでも、どうしてもキャンセルにしたい....という場合は
落札手数料+対応代として落札額の10%を御負担頂きます。
(この場合はお互い無評価にて終了とします)
連絡無し等で放置されますと、落札者都合でのキャンセル処理を行います。
この場合、ヤフオクシステムから悪い評価が自動的に出ます。
この評価は、私の意思ではありません。報復評価はヤフー宛にお願い致します。

悪戯入札に対しては、厳格にキャンセル処理対応致します。

宜しくお願い申し上げます。

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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『管球式バッファ/ラインプリ/12SC7単管カソホロ/EMオーディオ製基板/フェニックスRコアトランス』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。

nao naoさん

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、UNDER ARMOUR - 【新品☆レディース】アンダーアーマー LG ロングコート ベンチコート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mame - mame kurogouchi 2016AW タイトスカート

∟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ELENDEEK(エレンディーク) 裾ギャザーフリルブラウス レディース 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 : TX-599 ・TRIO・HF無線機用電源トランス・100W出力送信機・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 : コスプレ 男装 男子中学生 制服セット 本物THREE ZERO スリーゼロ フィギュア 開封済み

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

Xperia - ハルヨコさん専用【難有り】Xperia5 SIMフリー J9210 128G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(新作【直営店】DOLCE&GABBANA ポプリン ビスチェ フリル シャツ)、「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:すぐ届く★DIOR WALK'N'DIOR スニーカー ディオール オブリーク75個。ねじ込み式(スクリュータイプ)ツマミ

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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