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結婚祝い 新品・ストア★東芝 RC-4ZPJ(T)ブラウン IH炊飯器ジャー IH
結婚祝い 新品・ストア★東芝 RC-4ZPJ(T)ブラウン IH炊飯器ジャー IH
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19,179円 34,870円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • キッチン、食卓
  • 炊飯器
  • IH
状態
  • 未使用
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新品 ◆◇新品·ストア★東芝 IH炊飯器ジャー RC-4ZPJ(T)ブラウン◇◆ 未開封
   
商品説明
商品名RC-4ZPJ(T) [グランブラウン]
メーカー東芝
メーカーの商品ホームページ

※詳しい仕様や付属品は上記をクリックするとご確認いただけます。

※機能や操作方法など詳しい情報はメーカー窓口にてご確認ください。
【商品説明】

東芝 IHジャー炊飯器(2.5合炊き) グランブラウンTOSHIBA 備長炭かまど本羽釜 RC-4ZPJ-T

●2.5合IHジャー炊飯器IHかまど炊飯器

◆備長炭かまど本羽釜伝統の形、確かな旨さ。対流を起こす丸み、熱を封じ込める羽、更に強い沸騰を継続できる上部スペースをもうけた事で、炊きあがりをさらにかまどに近づく「備長炭かまど本羽釜」◆高火力で強い沸騰を引き起こす「高火力1000W」◆内釜の熱を逃さず、遠赤効果で米一粒一粒の芯まで熱を届ける「備長炭入り 遠赤外線コート(内釜、内枠リング)」◆おいしい米をよりおいしく、お好みで炊き分けられる「かまど名人」コース◆からだがよろこぶ「麦」を手軽においしく「麦ご飯」コース◆保温機能(白米最大保温時間):新鮮保温(24時間)◆予約メモリー:2◆着脱丸洗い「内ぶた·蒸気口」◆内釜:備長炭かまど本羽釜 釜底厚さ5mm    外面:備長炭入り外線コート 内面:ダイヤモンドチタンコート      3年保証※    (※ 取扱説明書の記載と異なる使い方をされた場合は対象外となります) / ■ 仕 様 ■カラー:グランブラウン 容量:0.45L(2.5合炊き)※無洗米は約2合まで 内釜:備長炭かまど本羽釜(釜底厚5mm) 本体サイズ(約):幅22.0×奥行28.9×高さ18.0cm 重量:約3.8kg 消費電力:約1000W 炊飯メニュー 白米·無洗米·玄米·雑穀米·麦ご飯 かまど名人(しゃっきり、おすすめ、もちもち、やわらか)·早炊き·炊き込み·炊き込みおこげ·おこげ·おかゆ 操作部:バックカラー液晶(オレンジ) 付属品:しゃもじ·しゃもじ立て·計量カップ(約1合用·約0.5合用) /


★安心の【新品·保証付】商品です♪

※営業時間外落札は翌営業日受付になります。現在運送会社とも込み合っており即日対応必着指定できかねます。配送日程(~3営業日前後)等お取引案内をお目通し下さい。
基本仕様
タイプ IH炊飯器炊飯量2.5 合
内釜備長炭かまど本羽釜内釜の厚さ5 mm
  その他機能遠赤外線
無洗米コース
内ふた丸洗い
省エネ性能
最大消費電力1000 W  
    
    
サイズ·重量
幅x高さx奥行き220x180x289 mm重さ3.8 kg
カラー
カラーグランブラウン  
※商品説明や仕様等はメーカー発売当時の参考情報の為、万全な保証を致しかねます。また、商品デザインやソフトウェア等はメーカー都合により予告なく変更になる場合がございます。正確な仕様はメーカーホームページにて事前にご確認ください。


※お手数ですが、必ず記載内容をご確認(ご同意)いただきました上で、ご入札をお願いいたします※

お支払方法について
◆お支払い金額について◆

お支払総額=落札代金+消費税+送料(税込)
※決済手数料は落札者様のご負担になります。
※オークションストアの場合、Yahooより別途規定が認められている関係で、落札価格に別途”消費税”が発生いたします。ご理解の程よろしくお願い申し上げます。

◆銀行振込◆
(三菱東京UFJ銀行/ジャパンネット銀行/楽天銀行/その他地方銀行 からお選びください)

◆ゆうちょ振込◆
(ゆうちょ銀行のお振替(郵便振替)がご利用いただけます)

オーダーフォーム入力後、弊社指定の振込口座をお知らせ致しますので、そちらにお買い上げ金額をお振込下さい。※振込手数料はお客様のご負担とさせて戴きます。

◆Yahoo!かんたん決済◆
クレジットカードでのお支払いは、不正利用を防止するため、必ず購入者ご本人名義のクレジットカードをご使用下さい。

※【代金引換】 はご利用いただけません


※ご落札者名とお振込名義が異なる場合、必ずご連絡ください
※例…「落札者=田中一郎」  → 「振込名義=田中よう子」 (ご家族名義)

※例…「落札者=鈴木誠」 → 「振込名義=(株)鈴木建設」 (会社名義)
発送について
※送料は 全国一律どこでも 980円※沖縄·離島除く

当店指定の配送業者より発送いたします。 (ヤマト運輸、佐川急便、ゆうパック、その他等)

※配送業者、配送方法は、 【ご指定いただけません】のでご了承くださいませ。

※メール便や定形外便での発送は一切できかねますので、ご了承ください。

※発送完了後に運送会社とお荷物の追跡番号をご案内いたします。

※日時指定はオーダーフォーム入力時に、記載してお知らせ下さい。
(配達日ご指定は、ご入金日の翌日から数え3営業日以降7日以内でお願いいたします)
落札後の流れと注意事項
◆当ショップでは オーダーフォーム を使用して取引を行っております◆
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1)落札後にYahooより自動通知メールが届く
お客様がYahoo!に登録頂いている【メールアドレス】へ配信されます。
お取引についてご連絡いただくオーダーフォームの入力説明が記載されております。

↓↓↓ 
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2)お客様にてオーダーフォームへのご入力

24時間以内に オーダーフォームへのお届け先等のお客様情報の入力をお願いします。

オーダーフォームは、「ヤフオク」→「」→「落札分」→落札した「商品詳細」と進み、「オーダーフォーム」のリンクをクリックして、必要事項を入力して下さい。
※ご入力後は、「確認」→「送信」の合計2回 ボタンを押す 必要があります。ご注意ください。

※注意※オーダーフォームのご入力が遅れた場合、対応が遅れてしまいますのでご了承下さい。
※沖縄·離島地域のお客様は【送料が変更】となりますので「必ず」 お知らせ下さい。


↓↓↓
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3)お客様にて商品代金のお振込み

ご入力後、Yahooよりオーダーフォーム入力受付のメールが自動配信されます。
内容をご確認の上、ご落札日より2営業日以内にお振込みをお願いいたします。(消費税、送料等はこのメールの時点で反映済みです。)
※代金引換はご利用いただけません。
※ご落札者名とお振込み名義が異なる場合には「必ず」ご連絡ください。
【ご家族名義のケース】…「落札者=田中一郎」/「振込名義=田中よう子」
【会社名義のケース】…「落札者=鈴木誠」/「振込名義=(株)鈴木建設」


↓↓↓
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4)商品の発送
商品代金のお振込み確認が出来次第、発送手続きに入ります。

※発送は、通常、ご入金後日 1~3営業日前後を予定しております。
(土日祝日はお休みいただいております)
※土日祝祭日を含む連休期間や、年末年始·ゴールデンウィーク·お盆·その他繁忙の期間は、通常より発送及び到着が遅れる可能性がございますので、予めご了承願います。また、大型便·専用便など一部運送方法の商品につきましては、ドライバーがお伺いできる日程を調整させていただいた上での配送となる場合がございます。必ずご了承の上でのご入札をお願いいたします。

お取引内容をご承諾の上でのご入札をお願いいたします。

たのしく、快適なお取引をめざして、誠意をもって対応させていただきます♪
商品発送が完了しましたら、メールにてご連絡いたしますのでご安心ください♪
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◆ご注意事項◆
 
※メールが届かない場合※
[土日祝、長期休暇などの店休日を除き]遅くとも24時間以内に送信させて頂いておりますので、落札後24時間を経過してメールが届かない場合、
迷惑メールフォルダ等に振り分けられていないかご確認いただき、それでも届いていない場合は、又は、[落札分]→落札商品詳細ページ→商品画像上部にある「連絡掲示板」 より、お知らせ下さい。
 

※連絡不通のまま、お取引放置はお控えください※
24時間以内にオーダーフォームまたは連絡掲示板の返信がない場合、2営業日以内にお振込みが確認できない場合、落札者の都合にて”キャンセル”させていただきます。その場合、落札者様にYahooより”自動で、悪い評価”が送られてしまいます(仕組み上、弊社では回避できません)ご了承ください。

◆保証について◆

保証期間は、基本的に購入より1年間になります。
※商品説明やメーカーページに2年保証、3年保証、6カ月保証など、別途記載がある場合にはその内容が適応になります。修理は、初期不良含めすべてメーカー対応になります。

◆ご質問対応と、開催期間中の入札取消について◆
営業時間外、オークション終了間際のご質問にはお答えできかねます。
価格交渉、商品説明にてご確認できる内容にはお答えいたしておりませんのでご了承ください。
ご落札後に、商品内容に関する質問はご遠慮下さい。(ご落札後のキャンセルはできかねます)
入札間違いによるお取消しは致しておりませんので、内容をよくご確認の上ご入札下さい。

◆落札キャンセル·返品について◆
お客様都合による返品、キャンセルはお受けしておりません。
通信販売によって購入された商品は、特定商取引法によって規定されたクーリングオフ(無条件解約)の対象外となります。落札後のキャンセルや、連絡不通の場合は、【落札者の都合でキャンセル】にてヤフーにお手続きいたします。予めご了承くださいませ。
注文と異なった商品が届いた場合は、大変お手数ですが商品到着から1週間以内にご連絡下さい。1週間以上経ってからの返品·交換はできかねますので予めご了承下さい。画像の色合いはお使いのパソコンや携帯端末の画面によって見え方に差がでる場合がございます。また、商品説明や仕様等はメーカー発売当時の情報になり、万全な保証を致しかねます。また、メーカーでの改良等により外観など予告なく変更になる場合がございます。正確な仕様はメーカーホームページにて事前にご確認ください。
よくあるご質問
【Q&A】  (落札前のチェックポイント)

◆「同梱できますか?」◆「2点買った場合も送料は同じでしょうか?」
→はい。 2点買っても1点分の送料です♪(落札日が3日以上間隔が空いた場合は、個別送料になる場合が有ります。また、商品によっては複数個口で分納になります )

◆「~の機能はありますか」 ◆「付属品は?」 ◆「生産国は?」◆「~に対応していますか?」
→申し訳ございません。正確かつ詳細なご回答の為にも、この”商品説明ページ”上部にある”メーカーホームページ”クリック して、メーカーページ(窓口)にてご確認ください♪

◆「大型家電の設置、離島配送はできますか?」
→玄関(軒先)までのお届けとなり、設置はしておりません。また、離島への配送はできかねます。

◆「リサイクル家電の引き取りはできますか?」
→ご入札前に必ずお問い合わせください。納期が大きく遅れるなど複数確認があり解決してからご入札ください。お急ぎの場合はインターネットで「地域名+家電リサイクル」での検索がおすすめです♪ (例: 「東京 家電リサイクル」等 )

◆「領収書の発行はできますか?」
→はい。できます♪(商品出荷後に電子ファイル(pdf)での発行(印紙代、切手代不要)になります)



【Q&A】 (落札後のチェックポイント)


◆「オーダーフォームが見当たらない」
→「ヤフオクのトップ画面」→「」→
「落札分」→落札した「商品詳細」→「オーダーフォーム」へとお進みください。必要事項を入力後、「確認」→「送信」の計2回 ボタンを押してください。


◆「オーダーフォーム入力がわからない」
→当店で直接、お届け先の情報を登録させていただきます。メールまたは連絡掲示板から、郵便番号、住所、氏名、電話番号、支払方法をご連絡ください。

◆「メールが届きません」
→[土日祝、長期休暇などの店休日を除き]遅くとも24時間以内に送信させて頂いておりますので、落札後24時間を経過してメールが届かない場合、受信できない(ブロックされる)設定が働いている可能性がございます。その場合、お手数ですが、「連絡掲示板」にて、ご連絡をお願いいたします。

◆「”連絡掲示板”ってどこにあるの?」
→「ヤフオクのトップ画面」→「マイオークション」→「落札分」→と進み、落札した商品のタイトルをクリックします。画面中ほど「商品画像」の少し上、「商品の情報」タブ右に「連絡掲示板」の入口が有ります。
ごあいさつ
新製品が安い♪ 型落ち品もお買い得♪
”一期一会”気持ちよくお取引いただけるよう、誠意をもって対応させていただきます♪
ぜひ、ご入札お待ちいたしております♪

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東芝 IHジャー炊飯器 2.5合炊き グランブラウンRC-4ZPJ-T - rehda.com
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東芝 IHジャー炊飯器 2.5合炊き グランブラウンRC-4ZPJ-T - rehda.com
2633-0161】【新潟産】東芝IHジャー炊飯器 RC-4ZPJ(T) 2.5合 | 新潟県
期間限定特価!台数限定】東芝 RC-4ZPJ-T IHジャー炊飯器(2.5合炊き
東芝 IHジャー炊飯器 2.5合炊き グランブラウンRC-4ZPJ-T - rehda.com

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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。

【2096】ガス圧式収納ベッド[Lunalight][ルナライト]薄型スタンダードポケットコイルマットレス付き S[シングル][グランド](4

象印:業務用IH炊飯ジャー(1升炊き)/NH-YG18-XAステンレス

引用:Blaze Glass Moonball Glass Bong Ball Percolator (Black) ウォーターパイプ バブラー ガラスボング 水パイプ hightimes ハイタイムズ cbdアルミ板3x800x2475 (厚x幅x長さmm)両面保護シート付

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『水晶球 赤宝石内包 66g 太陽発射ルチルクォーツ ルチルクォーツ 他内包鉱物豊富』には、以下のように記載されています。


未使用品 未開封品 ZOJIRUSHI IH炊飯ジャー

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、Larue Tactical LT605 HK416 PEQ2 マウント (Trijicon Leupold Nightforce PEQ PVS PSQ ATPIAL ptw LA5 peq15 wilcox surefire)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ミズノ Mizuno Pro 518/MODUS3 SYSTEM3 TOUR125 6本/S/25[9811]

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

■教師なし学習ルビー デザインリング K18 イエローゴールド プラチナ 指輪 メレダイヤ ダイヤモンド リング 12.5号 YG Pt900 ルビー レディース 【中古】

∟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[売尽しセール] JU-JU-BE おむつ替えシート付 マザーズバッグ ショルダーバッグ PERFECT PAISLEY マザーバッグ 斜め掛け 多機能 正規品 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。

KEYENCE KV-40DT,KL-N10V(管理番号D4)

■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。

【MICHAEL KORS】レザーパネル スエード ボンバージャケット

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。

HERMES◆ベルト/レザー/BLK/無地/83年製/アイガニー/

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 : パナソニック 炊飯器 5.5合 IH式 ブラウン SR-FD108-Thttps://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 : 【THE NORTH FACE】CLASSIC WOOL第二種電気工事士 各テキスト共通版ケーブル(カット済)+ 材料一式(一部中古あり) + 午前中ご購入 → 当日午後発送

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 : カラーブロックプリーツニットワンピース

■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 : 新品・ストア★象印 IH炊飯器ジャー STAN. NW-SA10 新品・未使用

■金融

新品送料無料 AVIREX VENTILATION STANDCOLLAR MA-1 L アヴィレックス サーモライトジャケット ブルゾン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(新発売 スピーダーNX 50S ドライバー用)、「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。

【Loungefly】ディズニープリンセス♪アイスバックパック♪


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:LISCIO PVCレザー レーシングジャケット東芝 TOSHABA IHジャー炊飯器 RC-10HK W 白米1.0L(5.5合)炊き 新品!!

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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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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