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当社の 展示品+ディスク未開封+廃盤品 BANDAI COLLECTION バンダイビジュアル パーフェクトコレクション VISUAL LD 海のトリトン PERFECT アニメーション
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14,388円 23,980円
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カテゴリ
  • 映画、ビデオ
  • レーザーディスク
  • アニメーション
状態
  • 未使用に近い


展示品+ディスク未開封+廃盤品
 BANDAI VISUAL LD 海のトリトン PERFECT COLLECTION 一式



 商品説明
【主な出品物】
 ·BANDAI VISUAL LD 海のトリトン PERFECT COLLECTION BOX
 ·BANDAI VISUAL LD 海のトリトン PERFECT COLLECTION 1~7 一式
 ·豪華解説書
 ·はがき
 ·シール



※当商品をご検討(質問も含む)いただく際には下記「注意事項」の他、別途「自己紹介欄」を必ず併せてご確認下さい。

※新規アカウント及び神経質な方は入札禁止、落札後48時間以内にご入金手続きが出来ない方は入札をお控え下さい。

写真の全てが対象商品となります。

展示品、ディスクパッケージシュリンク包装未開封、バンダイビジュアル製のレーザーディスク「海のトリトン PERFECT COLLECTION」となります。
主催企画の景品として使用予定でしたが、展示用に使用し、その後保管状態にあったものとなります。

製造上の個体差、経年保管品となる点につきましては、何卒ご理解いただいた上ご検討の程よろしくお願い致します。


【仕様詳細】 
 詳細につきましては割愛させていただきます。


【外観コンディション】 
 BOXはヤケ·破損なし、経年保管に伴ったスレ·キズ·汚れ等が御座いますのでこちらの点は何卒ご了承ください(神経質な方は入札をお控え下さい)。
 内箱に一部シミが御座いましたので、こちらは画像にてご確認ください。

 ディスクパッケージはヤケ·破損なし、シュリンク包装は目立った破れなし、目立った傷みが控えめな概ね良好な状態です。

 豪華解説書はヤケ·破損なし、角隅に経年保管に伴った若干の傷みが御座いましたが使用感の気にならない概ね良好な状態です(神経質な方は入札をお控え下さい)。

 はがきは目立った傷みなし、シールは保管ヨレが御座いましたのでこちらの点は何卒ご了承ください。

 前述の通り、製造上の個体差、経年保管品である点につきましては、何卒ご理解いただいた上ご検討の程よろしくお願い致します。


【光学コンディション】 
 シュリンク包装未開封のため未確認です。


【動作コンディション】
 シュリンク包装未開封のため未確認です。



上記ご確認の上、中古品と理解して頂ける方のみご購入の検討をよろしくお願い致します。

質感等につきましては写真にて御確認をよろしくお願い致します。
 発送詳細
 ·ヤマト運輸 サイズ100  「 全国一律 1,600円 (ただし、沖縄·離島は+1,000円)

 梱包材はリサイクル品を使用、配送方法の変更等は承っておりませんので、何卒ご了承ください。
 注意事項
※新規アカウントの方は入札禁止、削除及びキャンセル時はYahooに通報後、落札者様都合でのキャンセルとなります(Yahooのシステムより「非常に悪い」評価が付きます)。
※個人保管品及び経年保管品となるため、商品状態に敏感で神経質な方はご入札をご遠慮ください。
※お客様のモニターによって色調が異なる場合が御座います。
※ノークレーム、ノーリターンでお願い致します。
※悪い評価が複数付いている方、取引回数の少ない方は「入札及び落札」を取り消させていただく場合が御座います。



※領収書は発行致しておりません。
※落札後24時間以内にご連絡頂けない場合は、落札者様都合にてキャンセルさせて頂きます。
※納品書、レシート等は掲載画像及び説明文に記載が無い場合、同梱は致しかねますのでご了承ください。
※「元箱に気泡緩衝材を巻いての発送」以外のお品物につきましては、落札後の「まとめて取引」にて同梱配送にご対応致します。
※土·日·祝日·一部時間帯は発送及び取引連絡が出来ない場合が御座いますので、配送スケジュールにつきましては自己紹介欄にてご確認下さい。
※ご入金後におけるお客様都合のキャンセルにつきましては、事務手数料といたしまして落札額の10%をいただきますのでご了承ください。
※損害賠償対象外(ゆうパケット、定形外郵便、レターパック等)となる発送につきましては、発送後の配送事故等の責任は負いかねますのでご了承下さい。



【返品可能商品につきまして】

※返品不可品(※商品情報の返品可否を参照)及び未開封品の開封後、未使用品(動作未確認品)の使用後は対象外となりますので、動作及び状態についての保証は致しません。
※バッテリー、メモリーカード等につきましても保証対象外となりますのでご了承ください。
※新たな外傷等がない商品到着時と同じ状態である必要が御座います。
※返品可能商品に関しましては返品時、返送費用とオークションシステム利用料(8.8%)をご負担頂く事になりますのでご了承下さい。
※配送事故につきましては、商品到着後24時間以内のご連絡に限りご対応をさせていただきます。
 支払方法

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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。

ゴミステーション GP-120Sステンレス蓋

赤毛のアン メモリアルボックス パート1

引用:マッピン&ウェッブ キングスパターン テーブルフォーク(マッピンプレート)6本セットGUCCI◆長財布/304196/PVC/BRW/総柄/角スレ有」/箱有

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『CAY521【S】豪華 1.2mm カウハイド 革ジャン 復刻20's サファリジャケット メンズ レザージャケット 牛革』には、以下のように記載されています。


廃盤 未開封 LD/帯付/ 「クール・クール・バイ」声/野沢雅子/田中真弓/山田栄子/あきやまひかり/安西正弘 主題歌「日高のり子」

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。

QUIKSILVER◆QUIKSILVER/ウェアー/S/BLK

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、2A0761/蘇州琴藝 二胡 ケース付 弦楽器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★POLA ポーラ Pt900/585 プラチナ ダイヤモンドイヤリング D0.06 6.5g ネジ式 ★【中古】【質屋出品】

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19世紀後半 アールヌーヴォー期 軟質磁器装飾花瓶

∟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STREAMLIGHT ウェポンライト TLR-3 USPコンパクト COMPACT | タクティカルライト ピストルライト Streamlight けん銃用ライト 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。

7-t120 安西ひろこ 直筆サイン テレカ

■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。

OUR LEGACY アワーレガシー ☆ BASE POLO シャツ

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。

レコード〈LP〉ジョニー・アリディ(JOHNNY HALLYDAY)N4

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 : 「ナイン」・「あしたのジョー」「2」「劇場版」+「エースをねらえ」「2」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 : New Era / 9 FIFTY NFL シアトル・シーホークスアルミ板3x1000x1400 (厚x幅x長さmm)両面保護シート付

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 : Dom Pérignon - ワインシャンパン5本セット ドン・ペリニヨン ヴィンテージ 2002年

■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 : (LD:レーザーディスク)新世紀GPXサイバーフォーミュラZERO 全8巻セット【中古】

■金融

MANFIELD マンフィールド プレーントゥ ビジネスシューズ 茶色 ブラウン レザー 本革 6 サイズ 約24.5~25cm スペイン製 未使用 展示品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(celine - ※m.mama様専用※ 新品 CELINE ノットピアス)、「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。

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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:良品 低騒音MAXマックス★高圧常圧エアコンプレッサーAK-HL1250E2未開封 LD 覇王大系リューナイト アデュー・レジェンド vol8 伊東岳彦 テレビ東京

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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