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人気定番の 加湿器 (Dainichi) ダイニチ ハイブリッド式(木造和室8.5畳まで/プレハブ洋室14畳まで) ホワイト(中古良品) HDシリーズ その他
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9,174円 15,290円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 冷暖房、空調
  • 加湿器、除湿器
  • 加湿器
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり
商品名ダイニチ (Dainichi) 加湿器 ハイブリッド式(木造和室8.5畳まで/プレハブ洋室14畳まで) HDシリーズ ホワイト(中古良品)
商品コードB08GCF371T
商品説明

電源:単相100V(50/60Hz)、最大消費電力(50/60Hz):標準=163/163W、静音·おやすみ快適=161/161W、eco=11/12W、のど·肌加湿=163/163W

適用床面積:〔木造和室〕8.5畳(14m2)、〔プレハブ洋室〕14畳(23m2) / タンク容量:4L / 最大加湿量:標準=500ml/h 、静音·おやすみ快適=375ml/h、eco=365ml/h、のど·肌加湿=500ml/h / 連続加湿時間:標準=8h、静音·おやすみ快適=10.7h、eco=11h、のど·肌加湿=8h ※加湿量は室温20度、湿度30%の場合

【静音】日中はあまり気にならない加湿器の運転音も、生活音の少なくなる就寝時には気になることがあります。家族みんなのおだやかな眠りを大切にしたいから、ダイニチは風の経路、部品形状などを徹底研究。業界トップの静かさを実現しました。静かなお部屋を静かに加湿します。運転音最大·最小:標準=30·13dB、静音=20·13dB、eco=30、13dB、のど·肌加湿=30·20dB

【4つの抗菌加工】抗菌と除菌でキレイな加湿。お手入れもカンタンでうるおい清潔。Ag+抗菌アタッチメント·抗菌トレイ·抗菌気化フィルター·抗菌エアフィルター。【お手入れカンタン】抗菌トレイは、抗菌加工を施し、トレイ内の雑菌の繁殖を抑えます。タンクは、Ag+抗菌アタッチメント付き。給水口が広いので、お手入れがラクに行なえます。お手入れサインは、お手入れのタイミングをランプでお知らせします。

【省エネ】ハイブリッド式だから電気代も節約 湿度に応じて運転方式を切り換えるハイブリッド式のよさと、エコモータ(HD-3020を除く)を組み合わせて電気代を抑えます。さらに、「eco」運転時の1カ月の電気代は、HD-5020(加湿量500mL/hクラス)で約71円(※)。※1日8時間×30日運転、電気代27円/kWh(税込)。50Hzの場合。エコモータは、サイクル制御により、設定湿度と現在湿度に合わせて、送風量をきめ細かくコントロールすることで、最適な静かさと電力により省エネ運転を可能にします。

Size適用床面積:14畳まで
PatternNameおやすみ加湿器機能:あり

置き場所を選ばない清潔感のあるホワイト基調のデザイン。■本体寸法/重量:幅375x奥行190x高さ375mm / 約4.8kg、電源コード長さ:2m■【おやすみ加湿】「眠りにつくまでの静かさ」と、「眠りについてからのうるおい」という2つの快適を実現しました。ボタンを押して1時間は最小運転音(13dB)でとことん静かに、その後は「静音」運転(50%)でしっかり加湿します。■【4つの運転モード】標準は、湿度設定に合わせて自動で加湿量を調節し、運転します。静音は、風量を抑えて静かに運転するので、就寝時におすすめ。加湿を必要とする時はヒータを使ってすばやく加湿するので、パワーも十分あります。ecoは、気化式で運転を行い、消費電力を抑えます。のど·肌加湿は、のどや肌守るため、室温に応じてできるだけ高い湿度を保ちながら自動でコントロールします。■【湿度表示(デジタル)】現在湿度を1%刻みでデジタル表示。運転停止中も表示可能です。■【選べる設定温度】50%、60%、70%から湿度を選んで加湿できます。設定後は自動でコントロールするので加湿のしすぎなどの心配もなく、ちょうどいい湿度をキープします。「おやすみ加湿」「のど·肌加湿」のときは湿度設定はできません。十分な加湿がえられている時は運転を停止することがあります。■【切タイマー】2時間後·4時間後·6時間後·8時間後を設定できます。■【給水サイン】タンクの水がなくなるとブザー音と点滅でお知らせし、運転を停止します。■【キレイにうるおう4つの抗菌加工】Ag+抗菌アタッチメントは、タンクキャップに装着しているアタッチメントから水中に溶出した抗菌(成分が、タンク内の雑菌の繁殖を抑えます。抗菌トレイは、抗菌加工を施し、トレイ内の雑菌の繁殖を抑えます。抗菌気化フィルターは、抗菌防カビ加工を施し、トレイ内の雑菌·カビの繁殖を抑えます。抗菌エアフィルターは、抗菌·防カビ、抗アレル物質(スギ花粉·ダニの死骸)加工を施し、お部屋の空気から捕らえた雑菌·カビ·アレル物質 (スギ花粉·ダニの死骸) の繁殖を抑えます。■【給水サイン】タンクの水がなくなるとブザー音と点滅でお知らせし、運転を停止します。■【カンタン持ち運びハンド】本体を移動する時や片づける時、ハンドルがあるから片手でラクラク持ち運べます。■【チャイルドロック】小さなお子さまのいたずらや運転誤操作を防止したいときにお使いください。

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ダイニチ (Dainichi) 加湿器 ハイブリッド式 (木造和室5畳まで
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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:LOUIS VUITTON◆ポシェットツインGM_モノグラムキャンバス/PVC/BRW/総柄J&M DAVIDSON◆トートバッグ/2WAY/YLW

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『◇高品質カウレザーシングルライダースジャケット◇ブラウン茶 本革 革ジャン アメカジ TARONジップ使用 バイカーズ新品』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、6(ROKU) BEAUTY & YOUTH UNITED ARROWS◆21SS/VELOUR DYE SHIRT/8616-299-0049/ネイビー/半袖シャツ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FSA0756【即決有】北海道 製炭作業概観 北海道庁拓殖部 袋付12枚 木炭搬出 *傷み有り【絵葉書】

∟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送料無料 5枚セット 山真 キッチンパネル 切断 チップソー KIT-YSD-125K 外125mm内 20mm 80P 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 : 【美品】【中古】cado カドー 加湿器 MH-C10U SL ポータブルタイプ 小型 シルバー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

【精品収蔵・和田玉製・透空彫・寶石嵌・掛飾】・置物・古賞物・中国古玩・中国古美術041239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(TODAYFUL - いく★様 専用 Todayful⭐️トゥデイフル Newウールカーディガン)、「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:遊戯王 - 遊戯王OCG デッキビルドパック インフィニティ・チェイサーズ 未開封 6BOXパナソニック 加湿機能付きセラミックファンヒーター シルバー DS-FKX1203-S(中古良品)

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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