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中々出回らない希少特大サイズになります!

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黒織りストライプの上品な色目です♪

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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • スーツ
  • シングルスーツ
  • XLサイズ以上
状態
  • 目立った傷や汚れなし
★★美品♪★★2点まで同梱可能♪★★USED1点もの!★超 激安出品デス!!★★早い者勝ち!!
美品170cmW113cmキングサイズ★MLKミチコロンドン★秋冬物3Bスーツ/黒織ストライプブラック★総裏★シングル3釦★MICHIKO LONDON KOSHINO
商品説明★RRS45501205
★USEDの 「MLK MICHIKO LONDON KOSHINO」の3Bスーツです。
★もちろん正規品です。
★USEDの為、神経質な方の入札はご遠慮願います。



☆同サイズのスーツを数点出品しておりますので、その他のオークションを是非ご覧ください。スーツは2点まで同送料で発送可能です!



★柔らかいけどパリッとしたウールとポリエステルの混合素材を使用していて、ビッとしたMLKミチコロンドンの3Bスーツになります。
★つやのある黒地に同色の織りストライプが入っていて、上品な色目です♪
★オークションでは中々出回らない希少キングサイズになります!!
☆新品で購入するより大変お買い得です♪


☆状態も良いので、サイズが合えばかなりお買い得です♪
★流行廃りのないデザインですので、通年着用する事が可能です!
★総裏地付きの秋冬物になります。



★ジャケットはシングル3つボタン、袖のボタン4つ、インナーのポケット5つ、サイドベントです。ネーム刺繍はございません。


★スラックスはワンタックストレートです。裾は約3.5cmのダブル仕上げです。



★ビジネスのみでなく、結婚式やパーティーなどでも大活躍しますよ♪
★気に入りましたら、激安なこの機会に是非GETして下さい!!



☆☆他にもブランドスーツを色々出品していますので、その他のオークションを是非ご覧下さい!!☆☆



★状態 10中8.5位(美品♪)
☆ジャケット
★問題ない程度のテカリは若干ございますが、特に目立つ汚れやダメージはなく、綺麗な状態です♪


☆スラックス
★裏地に若干の薄汚れ・薄いしみがございます。(裏地なので見えない箇所です)
★その他、特に目立つ汚れやダメージはなく、綺麗な状態です♪


※最初から織り素材の為、薄汚れや薄いシミに見える箇所がございますが、汚れやシミではなく、素材上の織り柄(黒ずみ)になりますので、ご了承下さい。


★見落としがあるかもしれませんのでご理解下さい。
※落札後の返品は出来ませんので、ダメージを考慮の上入札下さい。



★素材 ウール53% ポリエステル47%
★カラー 上記参照 ☆とても良いカラーです♪



★サイズ 119-115-170 KBE5 ※身長170cm前後がっちり体系の方でちょうど良いと思います。
※落札後の返品は出来ませんので、実寸とお持ちのスーツのサイズを合わせてみて下さい。


★ジャケット 着丈 約80cm 身幅(脇下)約65cm 肩幅 約52cm 袖丈 約60cm 


★スラックス ウエスト 約113cm(5cm位は出せそうです。) 股下 約73cm(シングルにした場合は約76.5cm ダブル幅をとれば7cm位は出せそうです。) ワタリ幅(股下)約35cm 裾幅 約25cm 素人採寸の為、多少の誤差はお許し下さい。



★低価格からのスタートなので、この機会に是非ご購入下さい。

★発送は佐川急便元払いのみとなります。佐川規定よりもお安く発送できます。送料は下記をご覧下さい。保障あり・時間指定可能です。 

☆80サイズまで同送料ですので、他に気になる商品がございましたら是非落札下さい。

☆スーツは2点まで同送料で発送出来ますので、まとめ買いがお得です!



この他にも商品を出品しておりますので、よろしければご覧ください♪
注意事項※入札前に必ず最後までお読み下さい。ご理解いただいた上、入札お願いします。

●同IDのみ2点まで下記送料で同梱可能です。別IDは管理者・保管場所が違う為、同梱は出来兼ねます。

●YAHOOからの決定事項で、ヤフオクでは銀行振り込みが出来なくなりました。 決済方法は簡単決済(コンビニ決済含む)のみとなりますのでご了承ください
●かんたん取引ですので、落札後は落札から48時間以内に落札者様から、お届け情報のご連絡をお願いします。次点落札者様がいる場合は、24時間以内にお届け情報の連絡をお願いします。
●良いの評価が90%以下の方は落札後24時間以内に連絡・48時間以内に入金をお願します。 あまりにも評価が悪い方は入札・落札者削除をさせて頂きますので、ご理解下さい。
●入金は落札日から3日間(72時間)以内にお願いします。 かんたん決済の場合は反映までに時間がかかりますので、お早めの決済をお願いします。

●当方からの連絡は出来るだけ迅速に行います。

●取り置きは最初の落札から2日間とさせて頂きます。

●取り置きの場合は連絡時に必ず「同梱希望」との連絡をお願いします。※同梱希望との連絡がない場合は取り置き出来ないのでご了承下さい。

●急な発送(定休日や土日)にも出来るだけ対応しますので、ご相談下さい。

●低価格スタートなので、ノークレーム・ノーリターンでお願いします。
●中古品の為、神経質な方の入札はお断りいたします。
●状態はあくまでも個人的な判断で個人差がございますのでご了承の上、入札下さい。
●きちんと検品しておりますが、まれに見落としがある場合がございます、ご理解の上入札下さい。

●サイズについてスーツの通常規定どおりに計測しておりますが、測り手により多少の誤差が出ることがございますのでご了承下さい。(今までにサイズについてのクレームはございません。)
●商品について異議がある場合は発送連絡後7日以内に連絡を下さい。(到着から7日ではなく発送連絡後から7日以内です。期間を過ぎた場合の異議は一切受け付けませんのでご了承下さい。)
●火・木曜日は定休日のため、質問、連絡、発送等が出来ません、予め御了承下さい。
●定休日や土日祝日も当方に時間があれば発送致します。

●発送方法は佐川急便元払いのみとなります。規定よりもお安く発送できます。送料は下記をご覧下さい。
●発送時は佐川規定サイズに抑える為、中身が見えないビニール袋での簡易梱包の為、ご了承下さい。

●到着後はしわ取りやクリーニングをしてからの着用をお勧め致します。
●PC環境の違いやフラッシュの影響でカラーが若干違って映る場合がございますのでご了承下さい。
●返品・返金はいかなる理由でも出来ません、ご理解の上入札下さい。(傷を付けての返品・すり替え等があった為)

●スーツ・ジャケット裏地のネームなどの個人情報は仕入れ時にマジックで消されていたり外されている場合がございます。
●検品、出品、発送時にはマスクを付けていますので、商品の匂い(タバコやカビ臭など)に付いては気付かない事が多いです。匂いについてのクレームはご遠慮下さい。
●クリーニングで取れない匂い・しわなどはクリーニング屋の技術(上手い・下手)がありますので、当方の責任ではございませんのでご理解下さい。
●「ウエスト○○cm出せそうです。」と記載しておりますが、こちらもリフォーム屋の技術により表記よりも出せない場合がございますので、ご理解下さい。

●まれにですが、電話をかけてくる方がおりますが、ヤフオク上での取引きの為、電話での対応はご遠慮願います。取引ナビからの連絡をお願いします。
●黒として出品している商品が光の加減で黒に限りなく近い濃紺や濃グレーに見える場合がございます。色については場所の違いや個人差がございますのでご理解下さい。
●自己紹介欄にも色々記載していますので、入札前に必ずご覧下さい。
●上記すべてに納得した方のみ入札お願いします。

★上記でも説明しておりますが、返品・返金はいなかる理由でも出来ません。
●気になる事がございましたら、質問からお願いします。
発送詳細■発送方法は佐川急便元払いのみとなります。(規定よりもお安く発送できます。 80サイズまで同送料になります。 時間指定・保障付きです。 税込み価格です。)

※着払い・代引きは出来ませんのでご了承下さい。

[ 関東 ]  ★750円 (茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨、新潟、長野)

[ 中部 ] ★ 750円 (静岡、愛知、岐阜、三重、富山、石川、福井)

[南東北] ★ 750円 (山形、宮城、福島)

[北海道]  ★1050円 (北海道)

[北東北]  ★850円 (青森、岩手、秋田)

[ 関西 ]  ★850円 (滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)

[ 中国 ]  ★950円 (鳥取、岡山、島根、広島、山口)

[ 四国 ]  ★1000円 (香川、徳島、愛媛、高知)

[ 九州 ] ★ 1000円 (福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島)

★離島・沖縄県はクロネコヤマト着払いで発送いたします。
支払方法■Yahoo!かんたん決済
こちらの商品案内は 「■@即売くん5.40■」 で作成されました。


この他にも出品しておりますので宜しければご覧ください。

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今年3月に購入しました 半年しか持たず 残念
イザイア ISAIA GREGORY グレゴリー ウール チェック 2つボタンスーツ ネイビー×レッド 50[BPD] - by , 2022-11-30
5/ 5stars
安くて明るいです。 発送も早くてオススメショップです。 後はどれくらい持つかですが半年持ったらリピします。
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5/ 5stars
以前も購入したことがあり、満足な商品で安心できるショップさんだったのでまた購入しました。なのに私が品番を間違って購入してしまいました。返品交換不可と記載があったのでそのままです。交換できなくて凹みました…完璧私が悪いので、また正しい品番の商品を購入するつもりです。こんな安く購入できるので必要な際はまた利用します。
*AB9(94)春夏物メンズ2つボタンスーツ ライトグレー ノータック 新品 ビジネス 背ぬき ビックサイズ ☆貴重 - by , 2022-11-16
5/ 5stars
メーカーによって多少色が違うと思うので試しに購入してみました。お店で使います。ありがとうございました。また使用してません。
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5/ 5stars
消耗品ですので定期的に購入しています。あまり長持ちしないのもなかにはありますが、おおむね満足しています。
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2/ 5stars
JR12V35WKM/3EZ をLEDに交換したくて購入。35W→30W相当とのことですが、暗いです。 でも、ここでしか買えなかった。しばらく使ってみます。
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5/ 5stars
半年以上前に2つ購入して問題なく使えているので、追加で4つ購入しました。 明るさもいい感じです。
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5/ 5stars
価格、商品の質感、明るさ、どれをとっても満足のいく商品です。耐久性はこれからですが、文句のない素晴らしい商品だと思います。色も2種類の選択肢があり電球色を選びましたが古くさい感じの色ではなく、お洒落な少し暖か味のあるとても良い色でした。これで電気代も抑えられてランニングコストでイニシャルコストを逆転出来るのではと期待してます。
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とてもすばやい対応でした。有難うございました。また、機会が有りましたら宜しくお願い致します。
LEG MAN春夏物 2つボタンスーツ E5 9624 - by , 2023-01-18
5/ 5stars
不具合もなく、価格以上、大満足です。ホームセンターでは、1000円以上で売られているのに、この価格で購入できて良かったです。ずーっと購入悩んでいましたが、こんなことなら早くに買えばよかったです。
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5/ 5stars
対応は早いようです。あと10個単位とかではなく10個以上割引などの細かい数量で注文できるとよいのですが。
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5/ 5stars
予想以上に電球色が強く照度がイマイチ出ていない感じでした。
EU VINTAGE SARTRIA LATORRE×ARISTON'S DIAMOND SUPER120'sヨーロッパ古着サルトリアラトーレ×アリストンズセットアップスーツ - by , 2022-12-28
5/ 5stars
発注から到着まで迅速な対応でした。 商品も大変良いて又利用したいです。
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5/ 5stars
廊下の天井をこれにして1年経ちました。4個つけてますが、今だ、非常に明るく満足しています。他のledは、直径を大きくすると天井からはみ出てしまうものが多いですが、我が家の天井にはピッタリで格好いいです。
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かなり青み強し。普通の部屋にはあんまりである。。※自分の確認ミスです

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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『AIR JORDAN3』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、福袋 匿名 迅速発送 新品 未使用 タグ付 水着 ハイレグ 5着 セット レースクイーン 衣装 コスプレ 美脚 脚長効果 forever21 Mサイズ ⑤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

■教師なし学習美品 襦袢 振袖用襦袢 バチ衿 ピンク 紫陽花模様 身丈約(3尺3寸8分)128.0 cm

∟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ニューバランス NEW BALANCE OM576 OGN 【576 30th anniversary】 Size27cm 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 : 大幅値下げ Roof Maia 秋冬物3つボタンスリーピーススーツ(ブルーグレー) 4L 9324https://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

SUICIDAL TENDENCIES スイサイダル Hanes ボディ ヴィンテージスウェット サイズM スミクロ色 トップス メンズ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(PRADA プラダ メガネフレーム ブランド ブラック 眼鏡 0PR-03WV-1AB1O1)、「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:◇◆HACKETT LONDON(ハケット ロンドン)/オトナの厳選小物!WEEK DAYの衿を整えるステンレスカラースティフィナー(カラーステイ)2本×5送料無料!★YA8★秋冬メンズ2つ釦ナロースーツ ノータック 紺無地 紳士服 新品 シングル ビジネススーツ ウエスト82cm トールサイズ

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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<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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