2020年09月30日 当店でも大人気の『フラットマットラッシュ』です♪ 中央までDカールと 目尻Cカールをつけています! 目尻はカールをおとすか、長さを出すとたれ目デザインになります☆ ボリュームラッシュを当店では3Dレイヤーと呼んでいますが、名前の通りボリュームが出やすいです。 自然な密度感がお好みであればフラットマットラッシュがおすすめですよ~~ フラットマットラッシュは、カラーメニューもあり、ブラウンが人気です! 気になる方は是非^^
こんにちは Oluolu eyelash 淀縄隆子です。 フラットマットラッシュの特徴です。 シングルラッシュに比べて、フラットマットラッシュは、形状がふらっとになっいて、毛先が2本にわかれてます。 マットな黒色なので艶を抑え自まつ毛に限りなく近いく、シングルラッシュよりも、3分の1の軽さのため、付心地も軽く、より自然です。 自まつ毛が凸だとすると…エクステは 凹 みたいな感じなので、持続性もあります。 又、軽いのでリフトアップ効果があります。 反面、柔らかいので、高温などにたいして、形状が崩れてしまうことや、シングルラッシュと比べて、少々お値段も+料金になることや 癖のある毛質だと、取れやすい時も あります。 今まで、シングルラッシュを試したことがないかたも、一度だけ付け替えて見て下さい! 凄く軽くて、自然なマツエクになり今時っぽいですよ! 又、マツエクは自まつ毛にも多少負担はかかりますので、美容液などもたいせつですが…出来るだけ負担をかけずに、 マツエクと、マツイクすることをオススメします。 最後までお付き合いありがとうございました😁 Oluolu eyelash 淀縄隆子
2021年2月4日 フラットラッシュ新ブランド「NUMERO(ヌメロ)」 NUMEROの魅力をご紹介。トレンド感とスピード感にこだわった「今までにない」「他には真似できない」新ブランドの内容とは?フラットラッシュファンの皆さんは必見の内容です! 松風の新フラットラッシュ「NUMERO」ってどんなブランド? 多くのアイリストが惚れる!松風フラットラッシュの魅力 今回、リリースする「NUMERO(ヌメロ)」はフラットラッシュの新ブランドです。 今やさまざまなメーカーから発売され一躍ブームとなっているフラットラッシュですが、松風ブランドの質の良さは多くのアイリストのお墨付き。ナチュラルな仕上がりやモチの良さ、特許技術の抗菌加工などさまざまなメリットの詰まった松風のフラットラッシュは、これまでに3種類がリリースされ、どれも人気の高い商品となっています。 すでにアイリストの間では注目度の高いNUMERO。どんなブランドなのか、気になっている人も多いのではないでしょうか? エクストリームフラットラッシュの導入で単価UPしませんか？ | まつげエクステ・マツエク商材専門卸【あすなろ】. 新時代のブランド「NUMERO」のコンセプトとは? NUMEROのブランドコンセプトは、「Find your own uniqueness. ―もっと自由に。あなただけの個性を見つけてほしい。―」。マツエクを通して自分らしさを自由に、縛られることなく表現できるように、という松風の願いを込めています。 「NUMERO」の由来を知る 「NUMERO」という名前の由来は、"番号"という言葉から。 世界の色の指標として知られるパントーンカラーパレットの色番号を元に染色されていることから名づけました。感覚ではなく色構成値で色の違いを定義できるNUMERO。カラー知識のあるプロのアイリストがお客様へ提案しやすいメリットがあります。 また、名前の最後の「O」には、「今までになかったものをゼロから作り出す」という意味もあります。これまでのマツエクブランドとは異色のブランドになるかもしれないですね。 毎月新色リリース! ?キーワードは「トレンド感」&「スピード感」 NUMEROの新色はなんと毎月リリース!それも2色ずつ発表されます。 季節やトレンドに合わせた"今"を感じる旬カラーが続々と登場する新ブランド、アイリストなら誰もがきっとワクワクするはず! 常に新鮮さのあるカラー展開も今までのブランドにはない、NUMEROならではの魅力のひとつです。 12月29日販売された新色のネイビー&グレー ※上記画像は個数限定で発売された2色MIXトライアルシート NUMEROの販売開始は、2020年12月29日。記念すべき最初のカラーは「ネイビー」と「グレー」の2色でした。 どちらもトレンドのマット感とくすみ感にこだわった、取り入れやすいカラー。それぞれの特徴を改めてご紹介しましょう。 【NUMERO第1弾】ネイビー&グレーの特徴とは?
こんにちは、依田です。 本日はまつげエクステのフラットマットラッシュについてのご紹介です。 《フラットマットラッシュとは》 従来のエクステに比べ、約1/3の軽さで自まつ毛の負担を抑えながらまつげエクステを楽しむことが出来ます。 エクステ自体とても柔らかく、まるで自まつ毛のような自然なシルエットを作る事が出来ます。 自まつ毛としっかり密着する構造で、デザインを長持ちさせることが出来ます。 このように、フラットマットラッシュにはエクステを楽しむうえで沢山のメリットがございます。 《こんな方にオススメ》 ・自まつ毛の負担を軽減させたい。 ・より自然で柔らかいまつ毛に仕上げたい。 ・エクステが取れやすかったり、横倒れしやすい。 このような方に大変オススメでございます。 idealでは通常のエクステメニューに+1100円でフラットマットラッシュへご変更が可能です。 お気軽にご相談下さいませ。 ideal 依田
あれだけまつげパーマに感動したのに、次回はまさかのマツエク再開かもしれません。それくらい気になるフラットラッシュ。試したらまた感想をここに残したいと思います!
みなさん、こんにちは。 いつもあすなろをご利用いただき ありがとうございます。 みなさんはもう導入されていますか? Extreme FLAT (エクストリームフラット) ○カール・太さ・長さ →Matte Black(マットブラック) Ash Brown(アッシュブラウン) Mauve Brown(モーブブラウン) Milk Beige(ミルクベージュ) 太さ:0. 10/0. 15/0. 20 長さ:6〜 →Navy Ash(ネイビーアッシュ) White Grege(ホワイトグレージュ) 太さ:0. 15 長さ:6〜 〇カラーは6色 人気のASH系のカラーもあります Navy Ash(ネイビーアッシュ) そもそも・・・ フラットラッシュはなぜ単価UPできるのか? 詳しくご紹介していきます。 単価UPの理由は3つ!
1 scikit-learnを用いた機械学習の枠組み 2. 2 使用するクラス分類器 2. 3 Pythonでの機械学習の実際の流れ 1)必要なモジュールの読み込み 2)特徴量の読み込み 3)識別器の初期化・学習 4)評価 5)結果の集計・出力 6)学習した識別器の保存、読み込み 2. 4 各種クラス分類手法の比較 ―様々な識別器での結果、クロスバリデーション 3.Deep Learningの利用 3. 1 Kerasを用いたクラス分類器としてのDeep Learning 3. 2 Kerasを用いた特徴抽出を含めたDeep Learning ―畳み込みニューラルネットワーク 3.
0 評価内訳 星 5 (0件) 星 4 星 3 星 2 星 1 (0件)
スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング (ふりがなプログラミングシリーズ) ここまで簡単にPythonの解説をしている本はなかなかないと思うほど初学者に優しいです。ただ優しすぎるため、この書籍を終えたらPythonで何か高度なことはできませんが全くのプログラミング初心者にはオススメの1冊です。数学の知識不要です。 8. PythonとKerasによるディープラーニング ディープラーニングの日本語文献が少ない中、良い書籍です。 ある程度のPython文法スキルと機械学習の基礎スキルがない状態で読み進めると辛いかもしれませんので、Python文法スキルと、機械学習の基礎知識を身に付けた初心者が中級者になるために大変オススメの書籍です。 なんと言っても、著者が、Kerasの作者である Francois Chollet ですので、大変良書です。 9. 入門 パターン認識と機械学習 解答. [第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 全くのPython初学者やscikit-learn、numpy、matplotlibを使っていない状態、かつ数学も苦手。。。と言った方が本書を買うと、数ページで閉じてしまう可能性がありますが、良書です。 また、第2版からは13章以降のKerasやTensorFlowを持ちいたCNN/RNNなどの範囲もカバーしていますので購入される場合は第2版をオススメします。 上記のPythonの内容の基礎と、機械学習に必要な数学の知識を身に付けてから読むのを推奨します。 10. 詳細! Python 3 入門ノート 全くのプログラミング初心者やPython初学者が読むと、人によっては少し難しく感じる場合もありますが、かなりわかりやすく書いています。 全くの初学者でもかなりわかりやすく書いてありますが、この書籍でも万が一挫折しそうであれば、上記で紹介した、スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング (ふりがなプログラミングシリーズ)を先に読み進めるのもありです。 ですが、この1冊でPythonの入門は可能です。数学の知識不要です。 +α 最近発売された書籍でオススメのディープラーニングの書籍2冊をご紹介します。 11. 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト ディープラーニング G検定の資格を受験しない場合でもオススメの書籍です。 先ほど紹介した『人工知能は人間を超えるか』の次にでも読みたいオススメの書籍です。 人工知能の概論からディープラーニングの基本などが学べます。 ただし、これを読んだからと言って、実装はできるわけではありませんので、この記事で紹介しているディープラーニングの書籍をご利用ください。 数学の知識不要です。 12.
第1回は,1. 1章の多項式フィッティングです.
このスライドと出会ったのは論文に煮詰まっていた時のことです。 世はクリスマスイブとかいう聖夜のことでした。 64個からの変数選択と凶悪なマルチコ処理に追われて、何かを見失い、 ロジット・・・線形判別・・・あとなんだ、 SVM か・・・? そもそも 機械学習 ってなんだっけ?とか根本的な事を言い出した21時。 出会ったスライドがこれ。 Hayamizu momoko さんの slideshare です。 読み終わってちょっと泣いた。ほんとに。 やれることがどんどん増えたら、いいことばかりあるような気がしていて、 気づいたら何も捨てられなくなって、情報に溺れて、 白鳥とあひるの違いすら分からなくなって、 「そもそも白鳥とあひるって何が違うの?? ?」 的なことを言い出していたクリスマスの私は やっと目が覚めて、 Rをやり始めた時の気持ちを少し思い出して ちょっと泣いて、 速攻で帰って、速攻で寝た。 がむしゃらに突き進んでたらいつか幸せの青い鳥が見つかって そうしたら自分の選択を自分で認めてあげられるかもしれないみたいな そんなスタバのなんちゃらフラペチーノみたいな甘い妄想を 私は当時のモデルにぶちこんでいて。 でも自分の選択した道が正しいかどうかなんて 「結局主観的確率じゃない?」 って言われたら 「ですよね」 ってならざるをえないわけです そもそも自らの生きざまモデル製作に賭けるみたいな そんな身の削り方はどうなのよ! あほか!!! と今なら笑い話にもなります。が、そのぐらい当時の私には のっぴきならない事態でした。 セイキブンプ?なんのこと? PRML演習問題 全問解答 | 機械学習の教科書の決定版【パターン認識と機械学習】の演習問題の全てを詳しく解答・解説. だった4年前にもせんせいはおっしゃっていたじゃないか、 「真のモデルは求められないから迂回して近似させて 推定するんだよ」 って。 今でも人生とは、、はて? ってなった時はこのスライドを読みます。 んでもって 私がデータ解析やらRやら統計やらを趣味として細々続けているのは 社会貢献が!とか 技術的革新が!とか データの持つ無限の可能性が!とか そんな高尚なことではちっともなくって 「本当のことなんて誰にもわかんねぇよって思えるから 少し気が楽になる」 とかいうあまりにも唯我独尊な目的によるものです。
そこで,人の手ではなく,コンピュータによって機械的に規則性を見つけようと,パターン認識分野という研究分野が盛んに行われています. パターン認識の目的 ・コンピュータを用いて自動的にデータの規則性を発見する ・異なるカテゴリーにデータを分類するなど,規則性を使用する パターン認識に機械学習を用いる この本では,パターン認識の方法としての機械学習について述べています. (この本は,パターン認識に限らず,機械学習全般についての本です) 例えば,以下のような手書きの数字が書かれた画像データ を用意して,その数字を当てることを考えます. 数字を予測するとき,人の手によって数字の特徴で判断するようなルールをつくってもいいですが(丸みがあるなら3だとか,棒っぽいのは1だとか),それだとルールをかなり細かく決めなければなりませんし,精度も上がりません. したがって,あまり細かくルールを作らなくてもいいように,機械学習を用いましょう,ということです. 機械学習関連の語句 この本を読み進めていくためにも,いくつかの基本的なキーワードを紹介します. Training set(訓練集合) …モデルパラメータの調整のための用意されたデータ集合.いわゆる訓練データ集合.入力データと以下の正解データはセット. Amazon.co.jp: 入門パターン認識と機械学習 : 後藤 正幸, 小林 学: Japanese Books. Target vector(ターゲットベクトル) …トレーニングデータに対する答え.正解データ. Training,Learning(トレーニング,学習) …入力データに対してターゲットと同じ値を出力する関数を決定すること. Test set(テスト集合)…(トレーニングではない)新しい入力データ. Generalization(汎化)…テストデータに対しても正しく識別する能力 Preprocessed,Feature extraction …データの前処理.パターン認識をしやすくする.新しいテストデータの前処理はトレーニングデータの前処理と同じにしなければならない. 機械学習は,大きく分けて以下の3つ(教師あり学習,教師なし学習,強化学習)に分類されます. Supervised learning (教師あり学習)…入力に対してターゲット(正解)ありの問題 例)Classification…分類問題 例)Regression…回帰問題 Unsupervised learning (教師なし学習)…正解(ターゲット)が与えられていない問題 例)Clustering…似たような特徴をもつデータをグルーピングする 例)Density estimation…分布を決定する 例)Visualization…高次元から2次元または3次元にデータを射影する Reinforcement learning …強化学習.与えられた状況下で,最適な(報酬が最大となるような)行動を発見する 特徴)Credit assignment problem…貢献度分配問題.今貰う報酬は過去の行動の結果に基づく 特徴)Exploration…未知の状態や行動(列)をとる 特徴)Exploitation…学習済みの知識のもと最大の報酬が得られる行動(列)をとる それでは,次回から本章に入っていきます.