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い出のひと時に、とびきりのおしゃれを! VINTAGE L 長袖シャツ 花柄 極美品【定価2.6万】ポールスミス FLORAL Smith Paul 20ss プリントシャツ【専門店クリーニング済】送料370円 Lサイズ
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7,140円 11,900円
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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • ポール・スミス
  • 男性用
  • 長袖シャツ
  • Lサイズ
メーカー·ブランド
  • Paul Smith
サイズ
  • メンズ
  • L
状態
  • 目立った傷や汚れなし

Paul Smith ポールスミス 花柄 長袖シャツ VINTAGE FLORAL プリントシャツ

商品説明【商品名】
極美品 定価2.6万
Paul Smith ポールスミス
花柄 長袖シャツ
VINTAGE FLORAL プリントシャツ
専門店クリーニング済
20ss
日本製



【商品説明】
Paul Smith ポールスミスの花柄 長袖シャツ VINTAGE FLORAL プリントシャツです。

ヴィンテージフローラルと名付けられたアートワークを使用したプリントシャツ。
どこか懐かしさを感じさせる花や植物を、ブルーを基調としたすっきりとしたカラーリングで表現。

第1ボタンにはゴールドボタンをアクセントにしました。

Paul Smith ならではの上質な素材感、縫製で完成度の高い仕上がり。

着用感の少ない極美品になります。※専門店クリーニング済み
この機会に是非ご検討下さい!



【SIZE】...L
着丈 74cm
身幅 55cm
肩幅 46cm
袖丈 62cm(肩先~袖先)
※誤差はご了承下さい



【素材】
表地
コットン 100%



【コンディション】
着用感の少ない極美品です。
目立つダメージ、汚れは無く綺麗な状態になります。

※専門店クリーニング済み

着古し感は少なく、まだまだ長くお召し頂ける状態の良いお品物です。

※画像を参考にして下さい。
※状態の確認は慎重に行っていますが、
細かい織傷や小さい糸飛び等は見逃している事があります。
古着にご理解頂ける方、素人同士の取引にご理解頂ける方のみの入札をお願いします。
注意事項■取引連絡は2日以内にお願いします。
※落札日から2日間連絡が無い場合はキャンセル扱いとし、「落札者都合削除」とさせて頂きます
※落札日から1週間以内に入金の確認ができない場合はキャンセル扱いとし、「落札者都合削除」とさせて頂きます
■中古品にご理解頂ける方のみの入札をお願い致します。
■中古品になりますので状態に神経質な方のご入札はお控え下さい。
■不明点は入札前にご質問下さい。
送付方法レターパックライト
支払方法Yahoo!かんたん決済( )
その他【ご確認下さい】

迅速かつ誠意をもって取引させて頂きます。
仕事の関係上洋服を中心に出品しております。

古着がメインとなりますので、状態は商品説明、画像等で出来る限りご案内致しますが、疑問点、不明点は予めご質問下さい。

●新品の商品に関しても一度人の手に渡った物ですので、
完璧な「新品」をお求めの方はご遠慮下さい。

●発送は入金確認から1~2日での発送です。
※基本的に日曜日の発送はお休みとしております。
※当方の仕事の都合で年に数回、発送までに3日~4日程度かかる場合があります。
事前に発送不可日を自己紹介欄に記入しております。
お手数ですが、入札前にご確認下さい。

●北海道からの発送となりますので、配送方法に関しては柔軟に対応出来ればと思います。
「ゆうぱっくをレターパックに変更したい」等のご要望は可能な限り応け致します。

●評価の悪い方、キャンセル暦のある方はこちらの判断で入札、落札を取り消す場合が御座います。

●※3/1~ルール改正でかんたん決済以外での支払いが禁止となっております。
かんたん決済の期限切れ後は支払い不可の為、キャンセル扱いと致します。

●採寸サイズは慎重に計測しておりますが、数センチの誤差はご了承下さい。
※商品自体のサイズ表記(S、M、L等)に誤りが無い場合は返品はお受けできません。
ご了承の上、入札下さい。

※取引は「簡単取引」で行います。
基本的にこちらからメッセージは送らない取引方法になります。
·配送時間指定(ゆうパックのみ)
·局留め等の配送方法指定
·配送方法変更希望

上記はお支払前にメッセージにてご連絡下さい。


【配送時間指定】
·午前中(9時~12時)
·12時~14時
·14時~16時
·16時~18時
·18時~20時
·20時~21時



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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『スリーワンフィリップリム 3.1 Phillip lim サイズ2 S - グレー レディース 長袖/春 コート』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、Stanley - GWキャンプに! スタンレー 15Lハードークーラーボックス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AIChrome Hearts - ヘアゴム

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

■教師なし学習平和 - 【49000円分】平和 PGMゴルフ 株主優待割引券 14枚

∟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★春三番様専用★ 長野オリンピック冬季競技大会記念 5000円銀貨 5枚セット 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 : 美品【名作】ポールスミス 花柄 プリントシャツ L 総柄 フラワープリント メンズ 送料370円 日本製 Paul Smith LONDON ロンドン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 : JACOB COHEN(ヤコブコーエン) ハーフパンツ PW6613 ネイビー 29 26951 【S26951】5310939: 変わり市松に向かい鳥・草花模様織り出し袋帯

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 : 引き取り限定■福岡市■要事前確認■整備済み中古■二輪駆動シバウラトラクターP19■19馬力◆ロータリーRS3137(幅130cm)◆使用時間761Hr

■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 : ポールスミス Lサイズ 長袖シャツ

■金融

COMME des GARCONS - Mister gentleman ニットベスト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(最新シカゴパーカー!☆Nike Chicago Club Fleece☆お早めに!)、「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:レディース Jil Sander ジルサンダー ロゴ Tシャツ 3枚パック美品 大人気 ポールスミス 花柄 シャツ Lサイズ 総柄 華やか 豪華絢爛

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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