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カテゴリ
  • ファッション
  • 女性和服、着物
  • 袋帯
  • 仕立て上がり
状態
  • 目立った傷や汚れなし


袋帯 美品 秀品 扇面 風景 箔 黄土色 六通 正絹 【中古】
おめでたい席に相応しい意匠の袋帯でございます。
格式高いお席にもお使いいただけますので、お見逃しのないようお願いいたします。

締め跡がございます。
リユース品としては目立った染み傷なく、大変状態の良いお品でございます。
沢山の商品の中からご覧いただき誠にありがとうございます。
管理番号1000044607059
着物ランク秀品
素材正絹
帯丈約440cm
帯幅約30cm
帯仕立て仕立て上がり
コメントおめでたい席に相応しい意匠の袋帯でございます。
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状態ランクランクA
帯着用シーンフォーマル(留袖・振袖・訪問着)


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酒類販売業免許:【四法830】

ご質問・お問い合わせは

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フリーダイヤル:0120-978-830






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Club藤★袋帯 伝統工芸士 紙谷俊雄 梅松熨斗目文 正装 礼装 フォーマル 袋帯 御仕立上り(3193) - by , 2023-01-12
5/ 5stars
母用に購入。数年前からフォードを使っています。 市販の白髪染めは値段の安い物を使うと傷むし、高いのでも染まりがいまいち。 母は2,3週間に一度染めるので、傷まないし、安いので助かってます。 私も前回までフォードを使ってましたが、今回新しいメーカーにしてみました。
袋帯 ぜんまい紬織り 全通 楽布特選 P10629 lt - by , 2022-11-30
5/ 5stars
ヘアカラーが自宅で、髪を傷めずできるなら・・・と思い、色々探していました。パイモアにも2種類あるようですが、色々調べた結果、低刺激という点でグランデを注文しました。(ヘアカラーを美容室ですると必ず顔や体の皮膚がかぶれるので、少しでも低刺激なほうが嬉しいです)注文後翌日届き、対応も早くて良かったです。まだ使用していないので、使った後にまたレビューします。
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5/ 5stars
【低刺激】7歳の子供も使えます 【染めあがり】塗布後の置き時間で調整できます。 【においが穏やか】おすすめです 【ツヤ】持続使用でパサパサ感はなくなります 【持続性】 だんだん色落ちするので、その段階の色の変化も楽しめます 【使いやすい】素手で使えるのが、べんりです 【その他】
すごい値!袋帯 京都 西陣 正絹 全通 銀糸 ブルーグレー 丸 カジュアル 普段着 リサイクル 春 秋 冬 中古 仕立て上がり みやがわ neb00234 - by , 2022-11-16
2/ 5stars
プロ用ということで評価もいいので使ってみました 仕上がりがとてもいいです。 私のを見て主人も希望したので同じ色で染めてみました 主人の方が白髪が多いので明るく染まっていましたが白髪部分にもしっかり色がはいっていました 経済的なのでリピート確実です
着物だいやす 188■袋帯■西陣織 流水に更紗文 白地 金銀糸【送料無料】【新品】 - by , 2023-01-08
5/ 5stars
セルフカラーの中で一番好きです。髪が痛まないし、見た目もツヤツヤで天使の輪が出来ます。ピンク系が好きなので、この新色はうれしいです。ピンクはニュアンス程度でパケの様なピンクにはならず、ちょっと残念。でもサクラよりはピンク味が感じられ、フランボワーズよりは明るく仕上がるので、この色が一番好きになりました。
袋帯 美品 秀品 斜め格子 金糸 紫 全通 正絹 【中古】 - by , 2022-11-02
5/ 5stars
別のお店で見つけて購入。 今回はリピで3色購入しました。 本来は、一度にたっぷり塗るようですが、私は普通のリンスのようにして使っています。それでも、結構染まりますよ(目に見えて、ではなく徐々にですが) 私の場合、髪質なのか、塗り方なのかは解りませんが、かるく縞っぽく染まります。それがかえって、わざとらしくないので、本人的にはOK! 手にも付かないし、ニオイもしないので良いと思います。
★きもの北條★ 美空ひばり 抽象模様 煌めき華やかな一条 銀 袋帯 A567-6 【中古】 - by , 2023-01-06
5/ 5stars
カラーが取れてきたので。何度もカラーをすると、頭皮も痛むような気がしたのでこちらを購入しました。色あせ?していたのが、少し良くなったかな?
★きもの北條★ 輪奈織 菱文 花の図 重厚華麗な織りの美 オフホワイト 袋帯 A674-14 【中古】 - by , 2022-10-19
5/ 5stars
本体の方で欠品していたのでこちらで2本買いました。 本当はオリーブで染めたいのですがオリーブだけでは色が全く入らない、でもヴァイオレットブルーだけの色だとちょっと薄い、ので混ぜてます。 本体よりチューブが使い易いんですが、ちょっとだけ割高なんですよね、残念。
★きもの北條★ 特選 無形文化財 牛首紬 手織り 格子模様 全通 茶色 袋帯 A625-10 【中古】 - by , 2023-01-04
5/ 5stars
今までこの手のものは使っていたのですが、手間はかかるし染まりは弱いし落ちは早いし・・・でついつい市販の白髪染めを使ってしまい髪がかなり痛んでいました。ふと目に止まったこの商品、染まりが良さそうだしシャンプー後にトリートメント代わりに使えるなら楽チン!と思い、説明をよぉく読んでモカ、ライトブラウン、ナチュラルブラック、プラスワンクリームを選びました。届いて早速チャレンジ!でもよくよく説明書を読むと、プラスワンクリームを使う時の注意点がいくつも・・・。あ〜また面倒だな〜と思いつつビニール手袋にハケにシャワーキャップを準備して裸でヒーターの前で(^^;)染めてみました。そしたらな〜〜んと!1回で白髪がほとんど目立たないくらいに染まっているではありませんか!!市販の白髪染めとあまり変わらないくらい!これで本当に髪が痛まないのかな〜??と半信半疑ですが、使い続けてみようと思います。染まりいいですよ!!
袋帯 美品 名品 松竹梅 宝尽くし 金銀糸 薄茶色 六通 正絹 【中古】 - by , 2023-01-18
5/ 5stars
ピンクブラウンの8番と9番にしました。 あまりピンクのお色は感じない、ほとんどブラウン系のお色です。私的にはもう少しサクラ色を感じるブラウンが好きなのですが、まぁ〜無難な お色なので良しとしましょう!
★きもの北條★ フクロウの図 洒落味豊かなモダンな逸品 黒色 袋帯 A656-14 【中古】 - by , 2023-01-11
5/ 5stars
なかなか美容院でカラーしている時間がないのでこちらは本当に便利です(*^−^*)泡なのでクシュクシュするだけでむらなく染まって…コマーシャルを見て半信半疑で試したけどきれいに染まるのでそれ以来美容院では染めてません☆でもちょっとカラー後の髪のきしみが気になります(>_<)でもヘアパックなどできちんとケアすれば全く問題ないです♪色は箱に載せてある写真みたいに明るくはならないです。
【競ナビ】袋帯 美品 逸品 落款 となみ織物 丸文 草花 金糸 箔 ベージュ 六通 正絹 【中古】 - by , 2023-01-16
5/ 5stars
【低刺激】 これまでのと違って、しみることはありませんし、かゆくなったりもしませんでした。 【染めあがり】 ネット上のサンプル写真よりワントーン暗めをお勧めします。その方が、自分の好みの色だったので。しっかり、液をつければ、染め上がりはGoodです。 【においが穏やか】 2剤を混ぜ始めだけ、ツンとした感じがありましたが、その後は、全くと言っていいほど、においは気にならなかったです。 【ツヤ】 市販のものより、髪が痛んでいないーという感じです。 【持続性】 髪の伸びやすさにも影響されるのですが、染めたところに関しては、結構、持ちます。でも1ヶ月以上経つと、色が薄くなっている感じはあります。 【使いやすい】 量がいっぱいあるので、市販のものより、購入する面倒は減りました。 2剤混ぜ合わせるのも別に、変わらないので、使いにくさもないです。 【その他】 全体的に、これまでの市販のものよりと思います。

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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『THE SHINZONE ザ シンゾーン 日本製 サイドブロッキング ストレート デニム パンツ コットン インディゴブルー ブルー系 size 36』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、★TSUNET【極上特選】米沢最高級 平織り 無地 袴地 反物 準正反 群青系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サングラス Oakley Discreet (ladies) 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 : 着物さと 未使用 正絹 洒落帯 袋帯 茶色 ブラウン 六通柄 土筆 クワイ ぜんまい 冬 春 立春 可愛い モダン カジュアル 個性的 着物 帯 美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。

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■金融

古着 カーハート Carhartt FOR WOMENデトロイトジャケット フード付き ダック地ワークジャケット レディースXXL【エルル】 /eaa301604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(新品 大きい オーバー サイズ XXL 3XL 4XL 5XL 対応 セクシー 日焼け 小麦肌 ビーチガール 後ろ姿 ビッグ Tシャツ 黒 ロンT パーカー 可能)、「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:★☆*:.*:【新品】3347 銀座の老舗TAYA田屋「美術館・絵画」【最高級・刺繍オーバー10】 Over10 ネクタイ【競ナビ】 袋帯 美品 秀品 華文 花唐草 金銀糸 箔 抹茶色 六通 正絹 【中古】

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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