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い出のひと時に、とびきりのおしゃれを! 動作確認済 EB-536WT PROJECTOR LCD 【液晶プロジェクター】EPSON ランプ使用時間 20H 低輝度 852H 高輝度 本体
い出のひと時に、とびきりのおしゃれを! 動作確認済 EB-536WT PROJECTOR LCD 【液晶プロジェクター】EPSON ランプ使用時間 20H 低輝度 852H 高輝度 本体
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8,182円 13,637円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • プロジェクター
  • 本体
メーカー·ブランド
  • エプソン
状態
  • やや傷や汚れあり

商品番号
No.220118103
メーカー
EPSON
商品名 型番·型名
LCD PROJECTOR EB-536WT
仕様
■基本スペック
 ·スクリーン解像度:WXGA
 ·方式:3LCD方式(3原色液晶シャッター式投映方式)
 ·輝度:3,400lm
 ·コントラスト比:16,000:1
 ·本体サイズ(W×D×H):344×315×94(mm)
 ·ランプ使用時間:高輝度 852H, 低輝度 20H
※ランプ使用時間は本体に表示されております時間を記載しておりますので実際の使用時間と異なる場合がございます。
状態·動作状況
■動作:中古動作品
 ※付属のリモコン電池は消耗品のため欠品状態や寿命が短い場合、残り僅かな場合がございますので予めご了承の上でご落札をお願い致します。
外観
■汚れ
 ·本体に黄ばみあり。
■シール痕
 ·あり。
■傷
 ·外装側面などに擦り傷、削れ傷等ある場合がございます。
■その他
 ·中古品のため使用に差し支えない使用感等がございます。
 ·本体内外装は清掃しておりますが、多少の汚れが残っている可能性がございます。
 ·レンズに傷が多数ございます。
附属品
■付属品
 ·ACケーブル
 ·リモコン
 ·ソフトキャリングケース(汚れ、シール痕あり)
 ·ミニD-Sub 15pinRGBケーブル(1.8m)
※記載のある付属品以外は付属致しません。
対応情報
仕様等はこちら →
備考
※メーカー仕様を抜粋させて頂いておりますが万が一、スペックや状態等に
 相違がございましてもご対応致しかねますのでご了承の上、ご落札をお願い致します。




商品について
本商品は原則即納です。ご入金の確認と同時に配送処理をいたします。
商品をご落札頂きました場合は下記の記載事項すべてに同意頂いたと解釈致します。
JUNK商品(付属品含む)はノークレーム·ノーリターンです。
いかなる理由及び記載以外の瑕疵(不良)があった場合も対応致しませんので
ご理解頂けない方は入札をご遠慮願います。
JUNK商品(付属品含む)は記載に無いゴム足やネジ、ダミーカバーの欠品·欠損につきましても
対応致しかねますので予めご理解の上ご入札をお願い致します。
JUNK商品(付属品含む)は記載の無い不具合等ございましても交換·返品·返金致しかねます。
JUNK商品(付属品含む)のスペックは
入荷情報を元に記載しているため実際と異なる場合がございますが
その場合も交換·返品·返金出来ませんので予めご了承下さいませ。
JUNK商品(付属品含む)は出品時の起動の可否しか確認しておりませんが
初回起動含む到着後以降の起動も保証させて頂いておりませんため
その場合も交換·返品·返金出来ませんので予めご了承下さいませ。
なお、起動している掲載写真は出品時の状態ですので、ご到着後の起動を保証する訳ではございません。
JUNK商品(付属品含む)の外装状態に関しましても、
入荷情報を元に記載しているため実際と異なる場合や
記載しきれていない場合がございますがその際も交換·返品·返金出来ませんので予めご了承下さいませ。
JUNK商品の液晶表示、外装状態に関しましても、
出品時の状態を記載しておりますので、到着時より(初回起動含む)不具合があった場合や
記載とは異なる状態の場合がございましても交換·返品·返金出来ませんので予めご了承下さいませ。
JUNK商品(付属品含む)で起動不可の商品につきまして
型番から推測されるスペックを記載しておりますので
実際と異なる場合がございますがその場合も交換·返品·返金出来ませんのでご理解の上ご落札下さいませ。


アップグレードのご相談承ります(JUNK商品除く)
対応するメモリやCPU·HDD等の在庫がございます場合、商品のアップグレードがパーツのみの実費で可能です。
在庫のお問い合わせ並びにお見積は、質問欄からお願いいたします。

送料·配送方法



都道府県
ヤマト宅急便
宅急便コレクト代金引換(対応商品のみ/JUNK商品非対応)


引換総額3万円未満
引換総額3万円以上30万円未満
北海道
3000円
3500円
3850円
沖縄県
3800円
4300円
4650円
東北地方
1700円
2200円
2550円
関東、信越、北陸、中部地方
1500円
2000円
2350円
関西、中国、四国、九州地方
1200円
1700円
2050円
離島地域
離島地域は別途お見積もりとなります。

発送方法は上記送料表の中からお選びいただけます。
ヤマト宅急便でお送り致しますので時間帯指定が可能です。
指定可能な時間帯:午前中·(14~16時)·(16~18時)·(18~20時)·(19~21時)
恐縮ですが送料元払いのみの取り扱いとなります。送料着払い、運送会社のご指定はご遠慮願います。
梱包には十分注意いたしますが、配送中の事故等につきましてはクロネコヤマトの約款に従っての対応となります。
一部大型商品(商品備考欄に記載)でヤマト便·家財宅急便の発送となる場合、代金引換やお届け時間帯のご指定が出来ません。
出品物を複数落札頂いた場合、パソコン·サーバ等の本体同士の組み合わせを除き、基本的に一個口での発送が可能です。
複数商品の同梱発送時の送料は送料が最も高い商品一点分のみとなります。複数商品の同梱発送が可能な期間は最初の落札から5日間とさせていただきます。
JUNK商品の代金引換発送は対応させて頂いておりませんので予めご了承下さいませ。



ご購入ガイド 必ずお読み下さい
Yahoo!オークション上での入札の流れに関しましては「 」を御覧下さい。
ここでは、TCEダイレクト九州支店とのお取引の流れを中心に説明いたします。

落札後、お取引の流れ

流れ概要
 1Yahoo!オークション → お客様
(落札通知)
Yahoo!オークションから落札通知メールが自動送信されます。
お支払い方法等は落札オークションにログインし、オーダーフォームにてご確認下さい。
 2お客様 → TCEダイレクト九州支店
(オーダーフォームのご入力+ご入金)
オーダーフォームに発送先、お支払い方法等のご記入をお願い致します。
合わせてご入金対応をお願いします。
 3TCEダイレクト九州支店 → お客様
(ご入金確認+商品発送+ご連絡)
入金確認後、商品の発送手続きを行い、取引メッセージにて伝票番号のご連絡を致します。
その際、伝票番号のみのご連絡となりますことご容赦下さいませ。
(4)お客様 → TCEダイレクト九州支店
(取引ナビ経由で確認ご連絡)
商品の到着後お早めに、内容物の確認をお願いいたします。商品に問題がない場合でも、その旨ご一報いただけましたら幸甚です。
以上でお取引は一区切りとなります。

※ご落札·ご入金完了後24時間たちましてもTCEダイレクト九州支店ヤフー店からの
メールが届きません場合は、お手数ではございますが、 にてご一報下さいますようお願い申し上げます。

お支払方法

Yahoo!かんたん決済のみ (一部の対応商品は代金引換も選択可能)

お支払い金額は、商品代金+送料となります。
落札後3日以内にお支払い手続きをお願い致します。
Yahoo!かんたん決済のお支払期限を過ぎた場合は
誠に勝手ながらお客様都合でのキャンセル処理を実施させて頂きます。
その際、弊社から事前に連絡等致しませんのでご了承下さいませ。


商品の返品·保証について


返品

お客様のご都合によるキャンセル·ご返品はオークション開催中·終了後を問わず、ご遠慮お願い申し上げます。
新品商品は返品交換出来ません。ご了承下さい。
お客様が対応機種を間違えられた場合、弊社に対応品の在庫がある場合の交換対応は可能ですが、返品の際の送料はご負担下さい。※JUNK商品は対応不可です
商品の内容説明の疑問点に関しましては、入札前にご質問頂きますようお願い申し上げます。

保証

商品出品時に記載されていた項目以外での不具合·不良·記載スペックの相違·欠品等がございました場合は、ご返送頂き不具合改善対応(修理·調整等)を実施させて頂きます。
(改善対応がかなわない、同一商品の在庫がございません場合は返金等での対応となります。予めご了承願います。)
上記のような不具合がありました場合は、お手数ではございますが、その旨商品到着日より起算して7日以内にご連絡頂きますようお願い申し上げます。
ご連絡は落札後は取引ナビでのご連絡または、TCEダイレクト九州支店まで にてご連絡ください。
電話連絡の場合、勘違い等により後日さらに言った言わない等のトラブルにつながる場合がございますので電話によるサポートの体制はとっておりません。ご理解賜りますようお願いします。
不都合品の商品交換時に掛かります送料等の手数料は、全て弊社の負担とさせて頂きます。
以下の事項や条件に当てはまる場合に関しましては保証対象外とさせて頂きますので、ご了承願います。

ジャンク品 (商品説明に特記がある場合、特記部分は対象に)
ノートパソコン用バッテリーやプリンタのトナー·インク、またはプロジェクタのランプなどの消耗品
(特記がある場合は、特記部分が対象に)
販売時の付属品、部品等が揃っていない場合
あらかじめ商品情報に記載されている不具合による障害
使用上の誤りまたは、改造による障害 (本体を分解された場合は保証外となります)
OS のインストール作業、ドライバ導入、お手持ちの OS の購入機種への対応等を含むソフトウェアに関する障害
液晶ディスプレイのドット抜け並びに常点灯は、連続したもの以外、保証外となります
商品を一度でも海外へ持ち出された場合
所有者が当初のお客様と異なる場合
無料添付のサービス品(キーボード、マウス、ACコードなど) ※清掃もしておりません
配送業者による運送中の落下事故等が原因と考えられる破損において、到着時の梱包箱を処分されてしまわれた場合

※1なお、商品に不具合があり交換·返金対応となりました際には、いかなる場合においても商品代金および取引における実費手数料以上の保証は致しかねますので、ご了承願います。
※2メモリの相性保証に関しましても前記不具合品に準ずる対応とさせていただきます。


その他補足事項

領収書の発行も承っております。別途お取引時にご案内申し上げますので、ご安心下さい。
代金引換便をご希望の場合、運送会社が発行する領収書が正規の領収書となります。弊社から改めての発行はいたしませんので、ご承知おきください。
写真はあくまでも参考です。お客様の表示環境によって色合いが異なる場合がございます。また、同等品の写真を使用する場合も御座います。
商品はいずれも玄関先までのお届けとなります。組立サービス·使用説明サービス等はございません。
その他何かお気づきの点がございましたら、何なりと までご連絡下さい。
但し、個別商品に関するご質問は個々の商品の質問欄に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『Allen Edmonds アレンエドモンズ USA製 Burton レザーシューズ ドレスシューズ ビジネスシューズ ブラウン 9』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、☆JILLSTUART(ジルスチュアート)☆ロゴ クラッチバッグ ブラック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

■教師なし学習直営店【MAISON MARGIELA】ラバー レザー フォンケースト

∟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【Pottery Barn】オーガニック綿100%☆Star Warsおくるみセット 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。

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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 : プロジェクター 小型 ホームプロジェクター 5000LM 1080PフルHD対応 【100"プロジェクタースクリーンが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。

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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。

URL : ☆BENQ DLPデータプロジェクター MS614

■金融

NIKE - 27.0 clot nike jordan mid se fearless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(Tommy Hilfiger◇◆チェスト&フード ロゴ パーカー 送料込)、「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。

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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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