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店舗良い YouTube 20000回 日本国内再生 【最安値・2万回】 保証付 二万回 視聴 格安・収益化・日本人 20000回 再生回数 ユーチューブ インターネット関連ユーティリティ
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カテゴリ
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状態
  • 未使用
当ページをご覧くださり、ありがとうございます。

【ご購入の前に】※最重要

①当商品は再生時間が1分より短い動画にはサービス提供不可となります。

②ショート動画(YouTube shorts)には対応しておりません

③視聴者の年齢制限をしないでください。(※YouTubeスタジオの設定画面で『いいえ、動画を 18 歳以上のみの視聴者に制限しません』にチェックが入っていればOKです




【サービス概要】

当商品は日本国内からのYouTube再生回数 20000回【2万回】を格安にてご提供しております。

規約違反のツールは使用せず、日本中のリアルアカウントからの流入のため安全です。(※概ね90%以上が日本からの視聴ですが、その他地域からの視聴も一部含まれる場合があります)

当サービスをご利用いただいた上でのアカウント凍結·停止等の事例はございませんのでご安心ください。

ご入金後、増加をご希望のYouTubeの動画URLを取り引きメッセージにてお送り下さい。

お客様にして頂くことはそれだけでございます。

動画の公開設定と埋め込み許可の設定をお願いいたします。

再生回数は複数の動画に振り分け可能です。ご希望の場合はURLの横に回数を記入してお送りください。
(※振り分けは1000回単位で最大10件までのご対応となります)

ただし振り分けをご希望の場合は、ご希望のURL全てを同時にご依頼ください。日をまたぐ振り分け(例:動画Aに本日1000回付与、動画Bに後日3000回付与等)は承ることができません。

ご購入頂いたプロモーションを開始した時点で商品の発送連絡をいたします。

こちら側での作業が完了した時点で、完了報告のメッセージをお送りいたします。
(※YouTube側に数字が反映されるまで、12~36時間程度のタイムラグが発生する場合があります)

サービス提供完了をご確認いただきましたら、必ず受取連絡をお願いいたします。




【増加速度】

通常24時間以内に増加開始し、1日あたりおよそ1000~3000回ずつ増加致します。
(※あくまでも目安であり前後があるため、サービスがいつまでに完了するか等のご質問には回答致しかねます。「早すぎる」·「遅すぎる」等のクレームはご容赦ください。)

※月に1回程度行っているシステムメンテナンス時期と重なった場合、増加が始まるまで最大36時間お待ちいただくことがあります。またサービス途中でメンテナンスが始まった場合は、一時的に24時間程度増加がストップする場合がございますが、その後再開しご注文分は必ず付与いたしますのでご安心ください。

なるべくお安く高品質なサービスを提供するため、メンテナンスはどうしても必要となります。この点をご理解いただける方のみご購入ください。



【関連サービスの出品】

再生回数の他にチャンネル登録者、高評価(いいね)、再生時間等、Instagramにも対応しております。

☆商品一覧☆

また細かいカスタマイズをご希望の方は専用商品を作成しますので、質問欄からご相談くださいませ。



【保証制度】

付与完了日を含め30日間の減少保証を付与いたします。

ご購入数(到達目標値)より減った場合は補填作業を実施することで保証致しますのでご安心ください。
(※評価からではなく、取引ナビからご連絡をお願いいたします)

ただし保証は日本からの視聴数が到達目標値以下であった場合のみ対象となります。(視聴の一部にその他地域の視聴が含まれていても、日本の視聴数が必要数量以上付与されていれば保証対象にはなりません)

保証をご利用の際には、付与期間における '視聴地域' と '再生数' のスクリーンショットを提出いただく必要がございます。

サービスの性質上、ご購入数から上下10%ほどの誤差が発生することがあります。(※「うちは100%減少しない」と謳っている業者を見かけますが、それはYoutubeのアルゴリズム的にあり得ませんのでご注意ください)

突然のYouTube側のアップデートや仕様変更により作業が難航する場合があります。続行不可の場合はご指定口座に返金させていただくことで保証とさせていただきます。このようなやむを得ない場合のサービス継続不可による低評価はご容赦ください。

完了後48時間以内に受取連絡をいただき、かつ良い評価をいただいた方のみ保証対象となります。



【ご注意事項】※必ずご一読いただき、ご不明点は事前に質問欄よりご相談ください。

·いたずら防止のため新規IDの方、低評価が多い方、同業者による購入はお断り致します。落札されても落札者様都合にて削除致しますのでご了承ください。(※新規IDでご購入希望の方について、質問欄から事前にメッセージをお送り頂ける方はご購入可能です)

·他社の類似サービス(再生回数、再生時間、いいね等)との併用は絶対におやめ下さい。また他社ご利用後は最低10日以上空けてから当サービスをご利用ください違反された場合は保証適用外となります。

·サービス提供期間中は動画を必ず公開にしておいて下さい限定公開や非公開への設定変更、ユーザーID(チャンネル名)変更、動画編集は行わないようお願い致します。

·動画の長さが1分以上必要です。(※1:00ちょうどではなく1:01以上必要です)

·現在プレミア公開中の動画へのプロモーションは行うことができません。(※プレミア公開終了後であれば問題ありません)

·年齢や国の制限はしないよう設定をお願い致します。(※「子ども向けでない設定」はそのままで問題ありません)

·動画の埋め込み設定は許可にしてください。(「埋め込みを許可する」にチェックが入っていればOKです)

·商品の性質上、YouTube側の仕様変更等によるサービス提供続行不可の場合以外はノークレーム、ノーリターン、ノーキャンセルにてお願い致します。

·増加スピードの指定はできません。

·1再生あたりの視聴時間の指定はできません。

·日本国内の視聴がメインですが、日本以外からの視聴も多少含まれる場合がございます。

·コロナウイルス(COVID-19)関連の動画にはサービス提供できません。

·商品画像の転載は固く禁じます。

·お客様とYouTube間のトラブルに関しましては一切の責任を負いかねます。(※著作権侵害やアダルト等によるアカウント凍結·削除等)

·当サービスはあくまでも再生回数を伸ばすことを目的としたサービスであり、収益化を保証するものではありません。

·落札後48時間ご入金がない場合は落札者様都合として削除させていただきます。

·同業者による営業妨害には然るべき措置をとらせて頂きます。

·神経質な方、注文があまりに細かい方のご購入はお断りいたします。

·サービス提供者(当方)とサービス受給者(お客様)の立場は対等と考えます。言動が横柄な方からのご購入はお断り致します。

·落札時点で以上の全ての事項にご同意いただいたものとします。

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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『【新品】送料無料 Panasonic サーボドライバー MCDLN35SL 【6ヶ月保証】』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、新作!19Supreme Sekintani La Norihiro Skateboard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

■教師なし学習累積売上総額第1位【GUCCI★20春夏】GG SEQUINED BERET

∟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21SS★新作【HERMES】タータンチェック カシミヤ100%スカーフ 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。

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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

FILA[フィラ] Marathon 90 人気☆新作 ! 日本未入荷 FS1HTB1041X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(まんだらけ株主優待券 2万円分)、「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:iPhone - iPhone8 64GB simフリーYouTube30001回数 再生回数 公式API使用!保証30日

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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