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【はこぽす対応商品】 ◆Golfooリシャフト◆工賃込・送料無料◆トライファス バシレウス Basileus αⅡ ProSpec その他
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19,140円 63,800円
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カテゴリ
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状態
  • 未使用














Basileus α ver.Ⅱ ProSpec


「手元から中までの不動の剛性」「先端のみに凝縮された疾走」この2大要素がキーとなるパワースインガー。
「PROSPEVαⅡ」は先端にのみ集中したパワーを殺那の速度で解放する。
“αⅡ”には「先端にのみに集中されたパワー」をスイング軌道にのみ伝達させるために、先端に超高弾性70tクロスシーとが配置されている。
スイングの切り返しからインパクトまで、先端のヘッドが牽引する。タイミングに甘さは無い。純粋なパワースインガーに送る至高の武器。
全長80t超高弾性カーボン+PAN系401tのダブルバイアスに加え、
先端に配置された70t超高弾性クロスシーとの最適解がパワースイングアスリートゴルファーを更に上のステージに導く。

特長
■全長超高弾性80t炭素繊維+PAN系40t、更に先端部に配置された超高弾性70tクロスシート採用。
■低トルクが導く、スイング軌道へ集中したしなり。
■手元から中は高い剛性感。中から先にのみ発生する爆発的な疾走感。飛距離の追求。
■手元の挙動は安定、先端部の疾走感を重要視するハードスインガーにマッチ。
■PRO SPECモデルのみ、Tipトリミングを1.5インチカット可能に設計(FW共用設計)



SPEC
モデル重量
Flex
トルク
チップ/バット径
長さ
調子
αⅡ PRO 60 X
69g
PRO-X
2.5°
8.5/15.3mm
1168mm
αⅡ PRO 70 X
76g
PRO-X
2.2°
8.5/15.2mm
1168mm


 商品名リシャフト トライファス(ウッド用)
Basileus αⅡ ProSpec

工賃込·往復送料無料
スリーブ付シャフトも対応(純正品再利用)
 本数1本より受付
グリップに関しまして■再利用 無料キャンペーン中■
(再利用出来ないグリップもございますので、お問い合わせください。)

ご注文後に当店よりお送りさせていただくリクエストメールに希望グリップを記載ください。
別途お見積もりさせていただきます。
リクエスト内容ご注文後に以下の内容をお伺いするメールを送信させていただきます。

■①■シャフトの硬さ

■②■ロゴの向き (基本は表か裏の選択)

■③■長さ (現状から+、-)

■④■希望バランス
(出にくい場合は電話連絡にて対応を必ずご相談しております。)

■⑤■希望グリップ 取引ナビにて各種 指定可能

■⑥■グリップの向き (基本は表か裏の選択)

■⑦■シャフト返送 又は 処分
 発送料無料(かんたん決済の入金確認後の発送)
納期:リシャフトクラブが店舗到着から約1週間~10日
4つの特典
特典①
·中古クラブ(5年以内発売のクラブに限ります。)
·スリーブ付シャフト(シャフトのみも可!! 但し、条件有り。)
上記内容で下取りさせていただいた場合、差額のお支払いでOK!!


特典②

当商品をお買い上げ頂いた方全員に、
通常20分 2,500円のところ···
無料でスイング解析及び適正クラブ診断をお受けさせて頂きます!!
(ご希望のお客様は取引ナビにて『フィッティング希望』と
ご記載下さい。 完全予約制)



特典③
店頭リシャフトご注文限定!!
大人気★飛衛門メッシュバック入りボール(12球)を無料でプレゼント!!
(アイアンのリシャフトは6本以上ご注文の方に限ります。
店頭注文·店頭お渡し限定になります。)



特典④
お電話でのご注文に限り、500円OFFキャンペーンを実施中!!
ご注文の際『ヤフオクを見ました!!』と一言スタッフにお伝えください。
合計金額から、その場で500円OFFさせて頂きます。
(お支払いは、代金引換 又は 銀行振り込みのみとなります。)




■納期、リシャフト可·不可等ご不安がある場合■
必ず入札前にご連絡下さい。

·在庫の有無で仕上がりに1週間~10日以上かかる場合もございます。
·落札後リクエスト内容(①~⑦)をお伺いしております。
※特にスルーボアはウッド1,000円、アイアン500円※


店頭では、フィッティングやレッスンをしているスタッフがご相談に乗ります。
様々なメーカーを扱っているので、固定のメーカーをお勧めせずに
お客様目線のアドバイスをさせて頂きます。
ご質問·ご相談は落札前にご連絡下さい。
お電話でも承ります。
 
メールの場合→
■件名に「ヤフオクのリシャフト相談」と記載して頂ければ助かります。■ 
出来る限り迅速にご相談のご返信を行いますが、
店舗でのフィッティングをしている為遅くなることもございます。
(ご相談時には、現状お使いのクラブ名を必ずお書き下さい。) 

■店頭ではシュミレータによるフィッティング及びレッスンが可能です。■
 


 お問い合わせ
Golfoo!!
(11:00~21:00受付)
*** 月曜定休 ***

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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『スタンダード カップ シルバー 1 C1635 Bサイズ』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、Daido Moriyama: Tokyo [Signed]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AI送料込即決 BOX(ボックス)CD「マイティローズ/MIGHTY ROSE」杉真理松尾清憲小室和幸田上正和竹内まりやピカデリーサーカスUICZ-4270中古

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

■教師なし学習エトロETRO シルクペイズリー切替半袖ニットトップス ピンク黒他44

∟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LEVI'S FENOMリーバイス フェノム FRAGMENT DESIGN フラグメント デニムパンツ S 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 : ◆Golfooリシャフト◆工賃込・送料無料◆ARCH GOLF アーチゴルフ WH01https://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

☆ Lunar ボディバッグ メンズ 通販 ブランド bellroy ベルロイ かっこいい 小さめ レディース おしゃれ きれいめ ブラック 黒 女子 男子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(iPhone6Plus[64GB] SoftBank MGAK2J ゴールド【安心保証】)、「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:【詳細不明】 農家石蔵から出て来た 古い猫の絵 額のサイズ 横38.0×縦41.2×厚み2.5cm 検索用⇒ 日本画/絵画/アンティーク/ネコ/A1018テーラーメイドステルス、SIM,SIM2,Mシリーズ等用 スリーブ付き正規品 ダスティン・ジョンソン シグネチャーモデル LA GOLF 飛距離&方向性

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。


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