LeapMind BLOG

絶妙なデザイン 都忘艸*西園寺實益ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋・七夕) 古筆・和歌・古筆切 桃山時代/ 短冊
絶妙なデザイン 都忘艸*西園寺實益ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋・七夕) 古筆・和歌・古筆切 桃山時代/ 短冊
l1040792127-8438-c43
30,000円 100,000円
DM-50-01.jpg, 石川県立図書館 デジタル図書館 貴重資料ギャラリー, DM-50-03.jpg, 50-12.jpg, 50-03.jpg, Blog鬼火~日々の迷走: 2020年3月, 50-13.jpg
カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • 美術品
  • 短冊
状態
  • 目立った傷や汚れなし
xvpbvx

 

 

 

 

 

 

 

*西園寺實益(さいおんじ·さねます)ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋·七夕)桃山時代/古筆·和歌·古筆切


【時代·筆者に関して】
○書風から桃山時代の書跡とみられる。


○紙縒(こより)で綴じられた短冊15葉の最後の一葉の裏面に「文禄四年七月七日 當座」とある。全15葉いづれも同時期(1595年)の書写と認められ、内容的にも初秋七月七日にふさわしい内容と確認されるため、裏書き通り、同年同日の歌会の短冊とみられる。「當座(当座)」とは歌会の際に参加者に出題される「当座の題」のことで、参加者は即興で和歌を詠じることを意味している。(※逆にあらかじめ参加者に知らされている題を「兼題(けんだい)」と呼ぶ。)


○本歌会の参加者は紙縒綴じの順に西園寺實益(さいおんじ·さねます
1560〜1632)、三条西實条(さんじょうにし·さねえだ 1575〜1640)、花山院定熙(署名 家雅1558~1634)、持明院基孝(じみょういん·もとたか1520~1611)、三条公廣(署名 公盛1577~1626)、城想(未詳)の六名。西園寺實益·三条西實条·花山院定熙·持明院基孝が各々三首、三条公廣が二首、城想が一首、合計十五首の和歌短冊が綴じられている。六名のうち城想を除く五名の筆跡については伏見宮家旧蔵『短冊手鑑』(宮内庁)などにより自筆と確認できる。
西園寺實益·三条西實条·花山院定熙·持明院基孝の筆跡比較について参照画像1〜4を掲出したので参看されたい。
《参照画像1》伏見宮家旧蔵『短冊手鑑』(宮内庁 日本古典文学影印叢刊16 1978年刊)の西園寺實益自筆短冊と本品三葉の比較画像
《参照画像2》伏見宮家旧蔵『短冊手鑑』(宮内庁 日本古典文学影印叢刊16 1978年刊)の三条西實条の自筆短冊と本品三葉の比較画像
《参照画像3》伏見宮家旧蔵『短冊手鑑』(宮内庁 日本古典文学影印叢刊16 1978年刊)の花山院定熙(家雅)の自筆短冊と本品三葉の比較画像
《参照画像4》伏見宮家旧蔵『短冊手鑑』(宮内庁 日本古典文学影印叢刊16 1978年刊)の持明院基孝の自筆短冊と本品三葉の比較画像


○西園寺實益は西園寺家の第20代当主。西園寺家は藤原北家につらなる閑院流であり、平安後期の藤原通季(みちすえ)が祖。平安末期から鎌倉時代にかけて権勢を振るった。その後盛衰を繰り返しつつ近代まで命脈を保った。家業は有職故実と雅楽(琵琶)であり、衰退期にもこうした家業で持ち堪えた。文学に秀でる者も多く、実益は桃山時代の歌壇で活躍した。花山院定熙とは兄弟に当たる。
○三条西實条は藤原北家につらなる閑院流の支流。文学に秀で、とくに三条西實隆·公条·實枝は三条西三代として名高い。實条は實枝の孫に当たり、桃山時代の歌壇で活躍した。三条公廣は兄弟にあたる。
○花山院定熙は花山院家第19代当主。西園寺家から花山院家に養子に入っており西園寺實益とは兄弟に当たる。初名は短冊にある家雅。従一位(じゅいちい)左大臣にのぼった。
○持明院基孝は持明院家第16代。持明院家は藤原北家の流れを汲む。家業に鷹匠、書道、神楽などがある。文禄4年当時はすでに齢76歳に達しており、すでに養子の基久が持明院家の中心として活躍していた。基孝の筆跡はすでに老筆の風格があるが、その後も長く生きて92歳の天寿を全うしている。
○三条公廣は三条家第19代の当主。三条西公國の子であり三条家に養子に入った。三条西公条は兄弟にあたる。三条家は藤原北家の流れを汲む閑院流の家柄で、近代に至るまでに39名の公卿(くぎょう 朝廷の中枢を担う各大臣〜参議以上)を輩出。家業は有職故実と雅楽(笛)、香道など。本短冊にある公盛は初名。
○城想(じょうそう?)は未詳人物。書風は桃山時代の書跡とみて大過ないものであり、雄渾な書体から、あるいは武家の人物とも考えられる。




【内容について】
○全15葉の短冊の末尾に綴られている持明院基孝の和歌短冊の裏面墨書「文禄四年七月七日」により、1595年の七夕の歌会の和歌短冊と知られる。また「當座(当座)」という墨書から、各短冊が歌会当日に出題された歌題に応じて詠まれたものと知られる。
文献史料に本歌会の記事があると考えられるが未調査。


○短冊に書写された和歌を人物ごとに記すと次の通り。
〔西園寺實益 和歌短冊〕
「新秋露(しんしゅうのつゆ) 一夜(ひとよ)へだて 秋とやけさは 白露の をきかさねたる 庭の荻が枝(え)  実益」
(まだ夏とばかり思っていたが 夜が明けて庭をみると秋が訪れていたようだ 白露が荻(おぎ)の枝に宿っている)


「恨恋(うらむこい)
いかにせむ たのむるうちに 秋のきて 心みだる〃 くずのうら風 實益」
(恋しい人とどうやって心を通わせようかと思い悩むうちに 秋が来てしまった 風に乱れる葛の葉の裏見(うらみ)のように、私の心も恨みが募ってゆく)


「関路鶏(せきぢのとり) 関もりは ゆるさぬ物を にはとりの ときすぎぬると なにかいさむる  實益」
(夜間の交通を許さぬ関所は鶏の鳴き声と共に開門となるだから いとおしい人は時が過ぎたからと言って諌めることもあるまいに)


〔三条西實枝〕

「野萩(ののはぎ)
 かり残す 夏野の草も 秋をへて 中に色こき はぎの一むら 實條」
(生い茂った夏草を刈った後を今眺めてみると 刈り残した叢(くさむら)が秋になって萩の花の色をたたえている)


「初雁(はつかり)

うらみをも 今ははるけん またれての 空に立かへる はつかりのこゑ  實條」
(恋の恨めしい気持ちも 今は遥かなもの 待ち侘びていた 空におとづれる初雁の声が聞こえてきた)


「忍恋(しのぶこい)

もらさじの 袖のなみだを 人とはゞ 秋のならひの 露とこたへよ  實條」
(人目を忍ぶ恋であるので 決してもらさないつもりの袖の涙を 人がみつけてしまうなら あなたは秋のしるしの露だとこたえてほしい)


〔花山院定熙(家雅)〕
「原薄(はらのすすき)
をのが秋と ほにはいづらん かりのこす すゑののはらの すゝき一むら 家雅」
(野原のススキが 自分の季節が来たとばかりに 穂を出しているようだ 夏野の刈り残した野原のすみに眺められるススキの一叢(ひとむら)よ)


「初恋(はつこい)
こひそめし 露のかごとに もらしてや 思ひのいろを それとしらせん家雅」
(恋初めたという 露のような恨み言(託言)をもらしてでも 想う気持ちを何とか伝えたいものだ)


「後朝恋(きぬぎぬのこい)
名残しも おもふかひなく わかれゆく とこにしばしの 又ねぐるしき  家雅」
(恋人と一夜を過ごした朝 なごりおしくもわかれゆくあぢけなさよ 再び床についてもねぐるしさがつのる)


〔持明院基孝〕
「海曙霧  秋風に 立まよひたる うす霧の うみべもならぬ あけぼのゝ空 基孝」
(秋風に薄い霧が立ち迷っている 海辺の様子もみえない明け方の空だ)


「旅宿夢  旅衣 日をかさねゆく 枕して 夜は夢路に かよふふるさと 基孝」
(旅の日々を重ねていると 眠りについた枕もとからは故郷へ心が通ってしまう)


「寄神祝 すなほなる 心をたねと よむ哥(うた)の 道まもれとや 神にいのらん  基孝」
(すなおな心をもとに歌を詠むことを守り続けたいとこそ 神に祈ろう)


〔城想〕
「庭菊 うへし植て 露をきそむる 庭の面(おも)は ことぶきなれや 菊の色々 城想」
(丹精して植えた菊に露が置き始める頃になった 庭一面は寿のように菊が彩りを添える)


〔三条公廣(公盛)〕
「惜月(月を惜しむ) 夕ぐれの ほのかにみえし 山のはの かたぶく月を 猶(なお)したふ覧(らん) 公盛」
(夕暮れどき 山の端にほのかにみえて隠れゆく月は つくづく惜しまれるものだ)


「嶺雲 嶺たかき うへもさながら しらくもの たちかさなれる あさぼらけ哉 公盛」
(高い山々の上にも まるで嶺のように立ち重なる白雲が続く明け方の空)




【材質など】
○紙本墨書(しほん·ぼくしょ)·肉筆。料紙(りょうし)は藍と紫の内曇紙(雲紙)。当時の正式の歌会用の料紙。全14葉は三つに折り畳まれた跡がみえるが全体として保存状態は良好。紙縒(こより)で綴じてある。(※撮影の際に外して、元通りに綴じてある)


○各短冊の裏面には歌人の名前が右肩に小さく墨書してある。ただし「城想」署名の短冊の裏面には何も書いていない。記した当時、すでに「城想」なる人物が定かでなかったのか、または敢えて伏せたのかはわからない。


○全14葉の和歌短冊の末尾の一葉には「文禄四年七月七日」「當座(当座)」とある。
前述の通り、本短冊が書かれた際の歌会の様子を記録している。




【寸法】タテ 約36.4cm×ヨコ 約5.4㎝


※その他注記など···
·筆者名は基本的には署名·伝承筆者によっています。自筆·真筆であるか否かについては説明文中でふれています。
·詳細は画像資料その他を御覧ください。また、釈文等は省略·誤読もあろうかと思いますので御参考程度にお考えください。どうぞよろしくお願いします。
·出品取り消しについて···基本的には御入札のない場合に限りますが、画像·解説の改訂を行なう際や、他所にての販売機会との兼ね合いで、出品取り消しを行なうこともあります。たいへん失敬ながらどうか御諒承ください。
·お値段については、以前に御意見·御質問をいただいたのですが、必ずしも相場を反映していないかもしれません。主に入手経緯·架蔵分などの諸事情や、個人的な関心·評価に基づくものだからです。今後とも御意見·御要望などお待ちしております。

DM-50-01.jpg
石川県立図書館 デジタル図書館 貴重資料ギャラリー
DM-50-03.jpg
50-12.jpg
50-03.jpg
Blog鬼火~日々の迷走: 2020年3月
50-13.jpg

絶妙なデザイン 都忘艸*西園寺實益ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋・七夕) 古筆・和歌・古筆切 桃山時代/ 短冊

絶妙なデザイン 都忘艸*西園寺實益ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋・七夕) 古筆・和歌・古筆切 桃山時代/ 短冊

絶妙なデザイン 都忘艸*西園寺實益ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋・七夕) 古筆・和歌・古筆切 桃山時代/ 短冊

絶妙なデザイン 都忘艸*西園寺實益ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋・七夕) 古筆・和歌・古筆切 桃山時代/ 短冊

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。

repetto - レペット パンプス ヒール エナメル

<C194498> 山縣有朋 肉筆短冊12枚 三条実美 1枚 二重函入

引用:ARMANI JEANS - 【新品未使用】ARMANI JEANS 牛革スニーカーDisney - 2016年購入!ストレートプレイDVD 新子役 字幕あり ディズニー英語システム

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『Y8403★天然ルビー 0.34ct 天然ダイヤモンド 0.31ct★K18 リング 9号 約4.0g★仕上げ済み』には、以下のように記載されています。


<C193737> 三条実任 肉筆和歌短冊「秋月」神田道伴極札付/鎌倉時代後期の公卿・歌人

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。

acca - acca アッカ 6連ヘアゴム

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。

2016 TAC 不動産鑑定士 民法 総まとめ講義


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、UGG - Ugg ムートン ブーツ KASEN ケーセン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AIMEDICOM TOY - be@rbrick bape mastermind 100% 400% 5体

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

■教師なし学習ポケモン - 《新品・未開封》ポケモンカード シャイニースターV 3BOX

∟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【ちゃこー様専用】ファンケル 大人のカロリミット33日分×15個 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。

ARMANI 腕時計 ブラック/ネイビー 43mm メンズ 人気

■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。

【現地的中】プリモディーネ 1999年 桜花賞

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。

Goodyear - 195/65R15 スタッドレス 冬タイヤホイール&4本セット

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 : <C192204> 足利義政 肉筆和歌短冊「名所」室町幕府八代将軍 東山殿 銀閣寺 古筆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 : DIESEL◆N-3B/フライトジャケット/XL/ナイロン/カーキマスターマインドジャパン/MASTERMIND JAPAN Timberland ロゴ プリント スウェット ハーフパンツ

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 : 即決■トチ時代敷板【古材】一枚板■48×49cm■栃乾燥材■無垢材縮み杢花台盆栽テーブル天板机DIY銘木材民芸古民家アンティーク古道具骨董

■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 : 【真作】中国書画 『近代画家呉冠中・山水図冊頁』肉筆紙本・掛け軸・書画立軸・中国美術・コレクター必見アンティーク

■金融

Gucci - たぁか様専用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(【Saint Laurent】桐谷美玲さん着用!ミニトップハンドルバッグ)、「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。

■日立 液晶プロジェクター 【CP-AW2519N】 (6)■


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:★日本未★REFORMATION・ リネンAライン miniドレス【伊】短冊 「松老伴鶴飛」 裏千家 坐忘斎

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

追跡有送料込【Anthropologie】素敵なアンティーク調の鏡ミラー

袋帯 銀彩加工 ラメ糸 グリーン ぼかし 花唐草 カジュアル 全通 美しく素敵な色合い 新品 仕立て上がり みやがわ sb8874

絶妙なデザイン 都忘艸*西園寺實益ほか和歌短冊(文禄四年七夕歌会短冊15葉)(秋・七夕) 古筆・和歌・古筆切 桃山時代/ 短冊

7DEMATES.EPSEM.UPC.EDU RSS