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赤、白、黄色 バラのアンティーク帯

会津郷 邑伝織 手織真綿紬 小紋 檜垣 縞 亀甲絣 証紙付 未使用 イ9362
ご覧頂きありがとうございます。辻ヶ花の地紋のグラデーションの洒落帯です。幻想的な暖色使いのグラデーションに目を惹かれます。■サイズ(cm)・長さ 約444・幅 30.5■柄全通■状態未着用汚れや痛みの見当たらない美品です■素材正絹商品番号 tmg22092215自宅保管品です。素人採寸ですので多少の誤差はご了承下さい。検品はしておりますが見落としたシミや汚れなどがある場合もございます。完品をお求めのお方はご遠慮下さいませ。光の加減やお使いの端末の設定により写真の色と商品の色が異なることがあります。ご理解ご了承の上にご購入お願い致します。発送の際はコンパクトにしてお送り致します。振袖 小紋 訪問着 付け下げ 着物 紬 帯 博多帯 袋帯 名古屋帯 黒留袖 留袖 和服 シャレ帯 洒落帯 結婚式 成人式
カテゴリー:レディース>>>浴衣/水着>>>着物
商品の状態:新品、未使用
配送料の負担:送料込み(出品者負担)
配送の方法:らくらくメルカリ便
発送元の地域:大阪府
発送までの日数:1~2日で発送

辻ヶ花の地紋のグラデーションの洒落帯 袋帯 着物
本場大島紬 カタス 袷
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K No.27【芸術品 総刺繍】圧巻の総蘇州刺繍の華やかな訪問着
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健勝苑 袋帯 全通柄 正絹 花唐草 螺鈿 未使用 イ9259
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赤、白、黄色 バラのアンティーク帯 - by , 1969-10-30
4/ 5stars
こんなに便利なものがあったとは。使いごこち抜群です!
会津郷 邑伝織 手織真綿紬 小紋 檜垣 縞 亀甲絣 証紙付 未使用 イ9362 - by , 1969-12-22
5/ 5stars
卒業式(3月)の物を9月に注文しましたので、本当に商品がくるのかしらと少し不安でしたがちゃんと届き、そのお着物と袴の素敵だったこと!! 写真より少し色味が白地がクリーム色っぽかったのですが、その方が落ち着いた感じで良かったです。 周りからもすごく好評でどこでお願いしたの?と聞かれました。^^ それと、フルセットでしたので補正用のタオルを用意したぐらいで大丈夫でした。 娘も大満足でとても嬉しそうでした。 返却時帯を入れ忘れてしまい、すぐメールで問い合わせたところ丁寧にご対応いただきました。 また機会があったらこちらでお願いしたいと思います。 ありがとうございました。
本場大島紬 カタス 袷 - by , 1969-10-16
4/ 5stars
赤地で柄の細かな着物を探していて、なかなかなく、諦めていたのですが、 こちらで見付けました! 直ぐに届きました。 とても可愛く、自分で思い描いてた ような物で嬉しくなりました(^ー^) 娘も、可愛い!と喜んでくれました。 まだ先ですが、孫の七五三が楽しみです! 良いお品をありがとうございました。
伝統工芸士 柿渋染 諸紙布絞り染め 八寸名古屋帯 証紙 未使用 イ9258 - by , 1969-12-20
5/ 5stars
孫の初節句でお雛様と一緒に渡したかったので購入しました。まだサイズは大きいですが綺麗な色合いで可愛い絵柄に気に入ってもらえました。
K No.27【芸術品 総刺繍】圧巻の総蘇州刺繍の華やかな訪問着 - by , 1969-10-02
3/ 5stars
三分紐を使用することが多いので、とても便利です。 もっと早く知っていればよかった〜と思いました。
健勝苑 袋帯 全通柄 正絹 花唐草 螺鈿 未使用 イ9259 - by , 1969-12-18
5/ 5stars
3歳になる孫の七五三の為に購入しました。 白地に赤の刺繍がはえて高級感もあり可愛かったです。 デパートで似たような被布の価格を見てビックリ!しました。 とてもお安く購入できて満足しています。
249 訪問着フルセット 正絹 友禅 作家物 暈し染め 草花文 グレージュ 長身 - by , 1970-01-01
4/ 5stars
卒業式に着る袴の時に襟元のアクセントになる様に白を選び購入しました。 可愛いです。
☘️目玉品☘️【超絶逸品】●沖縄県伝統工芸品●【琉球絣】●天然染料●総絣●手引真綿 - by , 1969-12-25
5/ 5stars
孫の熊本でいう 髪置き で着てもらうように プレゼントしました。 綿も厚めに入っていて とても暖かそうでした。 安価で 化繊ですが、汚してしまうのも気にせず着せていられるので よかったです。
留袖リメイクワンピース&ボレロ - by , 1969-12-30
4/ 5stars
孫の七五三用に 着物ドレスを探してたどり着いたのがこちらのドレスでした。 ワンピースの上に上着を羽織るだけなので3歳の子供にもストレスなく着用出来ました。 素材的にも時期を選ばず着用出来そうなのでいろいろなシーンで活躍してくれそうです。 購入時はもう少し種類があったら良かったと思ったのですが。。とても可愛いドレスで満足でした。 素敵なドレス、ありがとうございました。
通産大臣賞受賞柄 ちぎり和紙染 正絹 唐草 反端布 未使用 イ9388 - by , 1969-12-11
5/ 5stars
11月に男の子を出産した人への御祝いで、たびソックスとおもちゃをセットで購入しました。 「服はお下がりを沢山いただいている」と言われていたのですが、お正月もあるし、初宮参りやお食い初めなどで着たら絶対かわいいよねえと思い、その人へ確認せず黙って購入。でも、渡すととても喜んでもらえました。良かったです。 ありがとうございました。 ロンパース(靴下)とおもちゃは、お店が書いておられるようにそれぞれのラッピングで2つ来ました。
高級 新品 正絹 付下げ 着物 反物 梨地 光沢 蝶々 花車 晴れ着 付け下げ - by , 1969-12-28
4/ 5stars
少しお姉さんぽい柄だったのですが着せて見ると良く似合っていました。家族も喜んでおります。ありがとうございました。
色比較参考 渡敬 春色 帯締め 高麗組 合せ波 撚り房 正絹 - by , 1969-11-27
5/ 5stars
孫の赤の着物に合わせて白地の被布をさがしていました。 あっさりした正絹の着物なので白地に刺繍が施された被布はとっても可愛いかったです! 日本製の正絹の被布がこのお値段で買えたうえ、お品物もとても肌触りが良く上品で上質なお品でした。被布を探している方オススメですよ。 綺麗に梱包されて届きました。どうもありがとうございました。
紋意匠 壽光織 寿光織 正絹 白生地 反物 - by , 1969-12-26
4/ 5stars
思った通りの深い紫の袴でした。大満足です!
洗えるきもの 袷 蝶々 - by , 1969-11-13
5/ 5stars
度々お電話で相談に乗っていただき、ありがとうございました!きれいに縫製もしていただき、追加注文にも対応していただきました^ ^ お品物は写真以上に素敵な生地と色柄でした!大切にします♪
本場筑前博多織 袋帯 全通柄 リバーシブル 正絹 市松 七宝 未使用 イ9257 - by , 1969-12-24
3/ 5stars
お正月に孫が着る為に購入 もうすぐ6歳になる孫には腰上げをしても7歳用はかなり大きかったので、来年の七五三に使用することになりました。 とても素敵な柄で、お値段も安くて生地もよくて、来年孫の七五三が楽しみです

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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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引用:【専用】新品タグ付き★ベビードール★ディズニー・ミッキースウェットパンツモンクレール ポンチョ 袖 ダウン 【ほぼ新品】

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『オリコンシェルフ ori-con shelf 50L 4個セット オリーブドラブ』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、ワールドレップサービス ゲル 限定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《長尺◆古代柿渋染『二代目川村久太郎』ぜんまい紬◆袷正絹着物◆TM10-2》

∟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アンティーク 帆船 南蛮船 袋帯        袋名古屋帯 名古屋帯 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。

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■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

Vintage / 90s ウール モックネックセーター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(CHANEL チェーンベルト ワイルド)、「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:交渉ok激レア! 新品未使用 タグ付き 横浜ベイスターズ 三浦18 L本塩沢 草木染 作家物 雪の中のきれ

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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