LeapMind BLOG

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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • 船、ボート
  • パーツ
  • 外装品
状態
  • 未使用
出品物

商品は全て海外発送になります。
商品発送後到着まで10日前後掛かります通常7日ですが多めに見てます!!
出品商品全て送料無料
★発送後到着まで10日前後待てる方のみ落札ください。
発送トラブルは誠意を持ってご対応させていただきます。
当方が品を間違える程度で今まで発送トラブルの報告は一切ありません。
カッテイングシートの詳細がコメント欄に記載されてます。

★★★当サイトは土曜日曜祭日がお休みです★★★
また臨時休業は自己紹介欄に記載してます.
臨時休業中はご連絡ができませんでご理解上ご落札ください
下記まで必ず目をお通しください。


★★★★★★★★★★★★★★★

★商品サイズ実寸★



サンプルJAPANⅡは見本で
お好きな文字「英語6文字」制作致します★


★潮水・雨にも日焼けにも強い塩ビカッティングシート素材
★船名・トラック船名・トレーラ船名・ダンプ船名・ボート名
釣り船名・ダンプ名・会社名・お店のガラスなど
有りとあらゆる所にどうぞ!!

「6文字」25cmx125cm(縦x横)左右2枚セット

★左右1枚セットですが1枚のみ左側も購入可能です
若干高くなりますが購入希望の方はご相談下さい

★ご希望のセンチが見当たらなければ
ご質問下さい制作は出来ます

★商品発送までの流れ
お客様にお好きなフォント・色を選んで頂き
お客様から6文字お知らせ頂き
此方でJPG画像に仕上げ
お客様に文字のご確認頂き
制作発送となります
できる限り早急にJPG画像に仕上げますのでご確認下さい
英語なので全て活字体または筆記体も混ぜるかご指定下さい

★イメージと違ってたらフォントをまた選んで頂き
かっこよく仕上がるまでご納得行くまでお付き合いいたします
その分発送は遅れますが!

(注文例)
書き込み文字(JAPANⅡ)色赤・フォントS・FOX
左右に希望の方
左側は通常です(左から文字が始まる)
右側は(JAPANⅡ)ですとⅡNAPAJと成ります
また左側は二枚でも構いません
2枚違う文字でも可能です

サンプル画像JAPANⅡは見本で
お好きな文字「英語6文字」制作致します★


★英語フォント★
★英文字
赤字上記は活字体JAPANⅡ
黒字下記は筆記体JapanⅡ(Jのみ大文字使用)
小文字だけで筆記体がないものも御座います
★英語文字に間が入ると一文字分となります

(お間違いなく)
JAPANⅡ・は通常6文字
JAPAN Ⅱ・一文字分間が入ると7文字となります
ご希望文字数で納める事も出来ますが
その分文字が小さくなりますのでご了承ください
分からなければご質問下さい!

★お車や船またはお店に
似合いそうなフォントを集めて見ました

(A)・Vladimir Script
(洒落た文字体)
(B)・Swis721
(太字で存在感のある文字体)
(C)・Ravie
(遊び心のある文字体)
(D)・Palac Script
(気品のある文字体)
(E)・Padaloma
(太字で存在感のある文字体)
(F)・Niagera Engraved
(文字の中が抜けて居て張る場所の色が文字に組み込まれます)
(G)・Tattoo US
(タトゥー文字体格好いいです)
(H)・Kunstler Script
(気品のしゃれた文字体)
(I)・Serva Light
(サーバルキャットをイメージした格好いい文字体)
(J)・Elephant
(名前通り象さんのような大きく太い文字体)
(K)・Lovers Quarrel
(フォントネームは日本語で恋人同士の喧嘩でも可愛い文字体)
(L)・Old English
(古い英語文字長く人気)
(M)・whiskey Town
(ウイスキータウンオールドっぽく可愛い文字体)
(N)・Santana Script
(サンタナロックバンド文字体)
(O)・Gloucesster
(イングランド・グロスターシャーの州古き文字体)
(P)・Stencil
(根強い人気アーミーコンバット文字体)
(Q)・Hackney Blok
(イングランドの文字体)
(R)・Barista Script
(バリスタ兵器ラテン語ネオン管のような文字体)
(S)・FOX
(狐文字体 太くて力強い)
(T)・RA BALI
(遊び心のある文字体)
(U)・Bllckletter
(ブラックレター 今風のオールドイングランドの文字体)
(V)・Rembank
(シャープで格好いい文字体)
(W)・Serva2
(サーバルキャットをイメージした新しい文字体)

お好きなフォンが無ければ
他にも50以上のフォントが御座います
御落札後ご紹介します
★又お客様が好きなフォントがあれば
無料フォントでれば制作は出来ます

(Z)・2色・枠付きでも出来ます
金額は異なりますのでご相談下さい
断然にアピール感はありますお安く提供します

★★★★★★★★★★★★★★★
◎落札後商品番号または色をアルファベットで選んでください 忘れずに願います
A-白 (艶あり)
B-黒 (艶消し)
C-赤 (艶あり)
D-濃いピンク (艶あり)
E-濃い黄色 (艶あり)
F-オレンジ (艶あり)
G-黄緑 (艶あり)
H-薄い黄色 (艶あり)
I-水色 (艶あり)
J-薄いピンク(艶あり)
K-金 (艶消し細かい銀ラメ入り)
L-青 (艶あり)
N-群青色 (艶あり)
M-グレー (艶あり)
O-緑 (艶あり)
P-銀 (艶消し細かい銀ラメ入り)
ステッカーの張り方詳細は落札後お知らせいたします。
またメタルカラーホログラムでも制作可能です
★★★★★★★★★★★★★★★
★バックの色は関係御座いません。
文字や絵だけ抜けるカッティングシートです。
★お間違いなくオーダーください
こちらの間違えは誠意もって対応させて頂きます
★★★★★★★★★★★★★★★
転写シート付きなので張りやすいです。
御落札後ステッカーの剥がし方や貼り方詳細もお知らせいたします
★★★★★★★★★★★★★★★
★親切 誠意又責任を持って対応に心かけますので
最後まで宜しくお願い致します
★返品交換は一切海外発送なので出来ません
良く考えてご落札ください
(漢字14)

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★海外発送方法★


★送料コンポ代込みすべて無料★
海外定期型普通郵便にて郵送いたします
追跡番号は発送後速やかにお知らせいたします
安心して商品が待てます。追跡もお忘れなく追跡ください
尚、忘れて商品を受け取らなかった場合自己責任でお願いします


封筒でできる限り軽い紙の封筒を使用しています
送料が無料で重さで料金が変わるのでご了承下さい
ステッカーはきちんとビニール包装いたして封筒に入れますので

包装発送が【1】と【2】が有ります。
【1】商品が大きい物は 【2】商品が小さい物は

【1】商品が壊れないようにコンポ(ペットボトルや箱に入れて)して発送します
不在のお宅でもお品が大きいので、ポスト投函出来ないので
配達員が不在届け(郵便局に連絡ください)を必ずおいて行くので安心して確実にお品がお手元に行きます。

【2】 通常の封筒に入れ発送します
日本で言うメール便のような物ですもちろん追跡出来ます。

★商品が大きい物について、丸めてコンポしますので、
到着後癖を直してお張り下さい。
塩ビ素材なのでステッカー自体耐久性に優れてますので
以上、ご確認上、ご落札下さい。
御落札後ステッカーの剥がし方や貼り方詳細もお知らせいたします
発送元詳細は取り引きナビに記載されてます

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★支払方法★
Yahoo!かんたん決済のみ簡単決済は銀行振り込みコンビニ払いも可です

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★出品者のコメント★


自己紹介欄又下記赤文字を目を等して頂けたら幸いです。
新規の方は歓迎いたします。
わからない事があれば、質問ください。
落札後の間違い落札は交換しますが
発送後の商品は交換できません
お間違いなくよう 落札ください

貼り付けはご自分の責任でお願いします
貼り付けの失敗など保証はいたしません

◎悪い評価が2以上の落札者様は
入札されても、必ず削除・取り消しさせて頂きますので
悪い評価が自動で付きますのでご了承下さい。
その為、落札しないように願います。

◎YAHOOのシステム上一週間以内に清算お願いします。
以降は残念ながら 落札者さまの削除もありますので

◎海外発送と言うこともあり、
出来る限り、トラブルを避けたいと言うことからなので
悪い評価が2以上の方大変申し訳ございません。
その為、落札しないように願います。

◎悪い評価が有る方で本当に購入を考えてる方なら
質問ください.判断はこちらでします
親切、誠意又責任を持って対応に心がけますので
最後までよろしくお願いします

◎マーキングフィルム(カッティングシート)の素材とは!
カッテイングシートは色を何色も使ってる物は高額です。
マーキングフィルム(カッティングシート)は
塩化ビニールを基に作られております。
耐久年数は、あくまでも目安であり、保証年数ではありません。
周りの環境によって変化します。

◎窓に貼ってもデザイン部分以外は透けてますので社内からの
視認性も損なわれにくく安全に貼ってたのしんでいただけます。
バイクのタンクやボディなどは曲面が多いですが、
カッティングシートは
通常のステッカーよりも薄く曲面に追従しやすいので

三次曲面えもキレイに貼ることができます(一部シートを除く)。

◎趣味で大切にしているもの、スキーの板やスノーボード
海ならサーフボード、ウインドサーフィン、ヨット
ボート(船)、ジェットスキーといったところにも
カッティングステッカーは活用されています。
雪山などでは以外に紫外線が強く、また海では海水や風、
紫外線が大変強いですが、カッティングシートはこうした
気象条件にも耐えられるようになっていますので、
ご自身の趣味のグッズに沢山貼っていただけるかと思います。
もちろん釣り使うクーラーボックスや携帯電話、
旅行で使うスーツケースなどに
貼って楽しんでいるかたもいらっしゃいますので、
自分なりの楽しみを発見してみてください。

◎耐候性は主に中期(3~5年)
長期(5~7年)が多いようです。
屋内では半永久です。


◎気になる点がありましたら、どしどしご質問して下さい
別注サイズ等必要な場合は別途お見積もりします。
尚お返事まで一日かかります
商品の製作等はご相談ください
貼り付けは自己責任にてお願いします。
出品者の間違え以外ノークレームノーリターンでお願い致します。
ご理解の上ご入札下さい


Auction Templates オクのミカタ [ヤフオクの出品テンプレートを簡単作成].


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排気量アップに伴い、キャブセッティング用に購入。
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見た目はgood! FCR33に装着し、試運転した所、正直イマイチ違いが分かりませんでした。きっと効果はあるのでしょう。

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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『ショパール キーホルダー キーリング レディース シルバー 中古』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、Orobianco ARINNA オロビアンコ アリーナ 紺色 トートバッグ バッグ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

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∟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D&G*ドルガバ<RT0087>襟付*半袖*Tシャツ*薄ベージュ*M 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 : フロント用 ステンレスパルピット 2個左右セット 手摺 SUS316 オートエースマリン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 : LOUIS VUITTON ヴィトン エピ ネヴァーフル MM トートバッグ 黒 ブラック ノワール M40932オーシバル×リモンタ ORCIVAL LIMONTA ダウンジャケット フード脱着可能 S アウター ベージュ アイボリー オーチバル フランス ブランド

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

YUKIHIRO TAKAHASHI COLLECTION THE TIE 黒/クリスマスツリー ネクタイ 高橋幸宏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(①新品*フェルト素材*切り替えカラー*2WAY*ボストンバッグ)、「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。

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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:M/マックスマーラ Max Mara 麻リネン100%ジャケット 小さいサイズ 表記JI36号(S相当) ベージュ イタリア製 春夏秋向け アウター レディース■AFボート×リガーマリン■新品 AFサイドキャストレール1800×550 1本

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↓

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