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【代引可】 黒 ブラック 防風 撥水 送料500円 3L UH/XXL コンパクトジャケット 即決☆ノースフェイス 普段使用OK 大きいサイズ ブラウン マウンテン XLサイズ以上
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8,148円 13,580円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • アウトドアウエア
  • ブランド別
  • ザ·ノース·フェイス
  • 男性用
  • ジャケット、上着
  • ナイロン
  • XLサイズ以上
メーカー·ブランド
  • THE NORTH FACE
状態
  • 未使用
佐川便で送料500円です。

(沖縄県·離島地域など一部地域を除く)
佐川便は同梱もOK。何点でも送料は500円です。

14時までに決済頂ければ当日の発送が可能です。

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·お取引説明
·商品説明

をご覧いただけます。

■サイズ

XXL( 3L ) 日本サイズ

■対応

身長180-190cm

胸囲100-108cm

■実寸 約

身幅65cm

着丈75cm

肩幅56cm

袖丈69cm

下にさらに詳細な商品説明があります。

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発送·お取引のお約束などはページの下部にまとめて記載してあります。

自己紹介欄には
発送·連絡のできない日

など重要な連絡事項を記載してあります。

自己紹介欄
ページ下部にある「お届け日数等·お取引の詳細」

こちらの2つはご入札前に必ずご確認ください。

(^-^)ノ·:*。·:*:·°'☆
お願します。

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入札→即落札!

ご入札して頂くとすぐにご落札して頂けるオークションになります。

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THE NORTH FACE × ノースフェイス ■■■

COMPACT JACKET × コンパクトジャケット

マウンテンジャケット ウインドジャケット

定価

14300円

■素材

·NORTHTECH Cloth Eco(ナイロン100%)

サイズ

XXL( 3L ) 日本サイズ

対応

身長180-190cm

胸囲100-108cm

実寸 約

身幅65cm

着丈75cm

肩幅56cm

袖丈69cm

カラー

UH ユーティリティブラウン×ヘリテージオレンジ

仕様

·袖はベルクロタイプ

·裾はドローコードあり。

·両サイドにジッパーポケット。

·20洗80点撥水加工

·ワンハンド アジャスター対応フーデット

·チンフラップ仕様

·スタッフサック付き

·重量:340g

商品情報

アウトドアブランド
ノースフェイス の定番人気ジャケット。

外出先や旅先での悪天候に対応できる撥水加工を施した軽量シェルジャケット。

生地はコットンライクでナチュラルな風合いながら防風性も併せ持つため、

急な冷え込みが予想される旅先でも活躍。

軽量かつコンパクトに収納して携行でき、アウトドアだけでなく

日常のあらゆるシーンで幅広く活用可能。

シルエットも中間着と合わせやすいややゆとりを持った仕上がりです。

特にこれからの時期はデイリーで活躍してくれる便利なジャケットです。

中にセーターやフリースなどを着用すればウインターシーズン本番のアウターとしてもOK。

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新品特価 おはやめにどうぞ。

状態 新品商品 タグ付

ゴールドウィン国内正規品ご安心してご利用頂けます。

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お取引の流れ■■■

お取引は単純で簡単です。

1.落札後、最初に落札者様のお手続きをよろしくお願いします。

↓ 

※配送方法のご希望やご質問がありましたら取引ナビを使用してご連絡ください。


2.こちらからご配送先を確認次第、送料を入力します。


3.落札者様にかんたん決済のお支払して頂き、確認後迅速に商品発送となります。

以上の流れになります。

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お支払い·発送方法 ■■■ ■■■ ■■■

送料は全国一律
500円で発送いたします。

·送料500円の配送は佐川便のみになります。佐川便の場合は同梱可能で何点でも送料は500円です。

▲1
 大変申し訳ありませんが沖縄県と一部離島地域は別途送料が発生します。

▲2
 沖縄県や離島で宅配便をご希望の場合は日本郵便やクロネコヤマト便になり

  送料は商品ごとの大きさ·重さによってかわりますのでご質問欄よりお尋ねください。

お支払い方法について

·かんたん決済

配送、到着日については下記表を参照ください。

記載している佐川便の送料は元払いのみ適用されます。

送料着払の場合は正規の料金になります。ご注意ください。

■■■
宅配便発送料金に関して■■■

発送方法及び、送料は以下表を参照ください。

北海道地域(北海道)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2日後

北東北地域(青森,秋田,岩手)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日翌日

南東北地域(山形,宮城,福島)=> 500円 

 佐川配送 到着予定日/発送日翌日 

関東地域(東京,千葉,神奈川,埼玉,茨城,群馬,栃木,山梨)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日翌日

信越地域(新潟,長野)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2日後

東海地域(愛知,三重,岐阜,静岡)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2日後

北陸地域(石川,福井,富山)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2日後

関西地域(大阪,奈良,和歌山,兵庫,京都,滋賀)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2日後

中国地域(広島,岡山,島根,山口,鳥取)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2日後 

四国地域(香川,愛媛,高知,徳島)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2日後

北九州地域(福岡,佐賀,大分,長崎)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2~3日後

南九州地域(熊本,宮崎,鹿児島)=> 500円

 佐川便配送 到着予定日/発送日より2~3日後

離島·沖縄地域(沖縄)=> 商品ごとに送料が変わります。

 ご質問欄よりお訪ねください。日本郵便かヤマト便での配送になります。

到着予定は目安です。確実ではありません。

交通状況·天候·地域などによって上記より遅れる事もあります。

手渡しでのお取引は対応できません。

■■■
商取引法に基づく表記·お取引のお約束など■■■

■■
販売価格(役務の対価) 、代金(対価)の支払時期、方法 ■■■

ヤフーオークションの機能を利用して同ページに記載してあります。

■■■
返品について■■■

·落札者様都合によるご返品は対応できません。

·商品の不具合など、こちらにミスがある場合は返品·交換対応可能です。

 返品対応期間は商品発送日より7日間とさせていただきます。

 7日間を過ぎた場合は対応できません。ご注意ください。

·商品に不具合などがあった場合は良品と交換対応させて頂きますが

 交換品がない場合はご返金での対応とさせていただきます。

■■■
配送中の破損について■■■

·宅配便(佐川便、ヤマト便、ゆうパック等)
 
配送業者に損害補償を申しでて頂きます。

こちらからも可能なかぎりサポートさせて頂きます。

·メール便、定形外、クリックポスト、ゆうパケットなど補償なしの発送の場合は

配送中の破損·紛失に関しては補償はありません。ご理解の上ご使用ください。

■■■
納期について■■■

·佐川急便配送の場合

午後2時までに決済して頂ければ通常はご決済当日に発送しております。

都合によっては翌日になる場合もありますので、お急ぎの場合は事前にご質問ください。

·クリックポストの場合

ポスト投函の配送のため土日は14時までの決済でも決済翌日の発送となります。

·ご落札後にミスがみつかった場合

 出品に関してはは注意してますが、出品時のサイズや色の記載ミスや

 商品のキズ等を見落としていたりする場合もあります。

その場合はご落札後に迅速にご連絡させて頂きます。

·都合により上記記載どおりにご連絡·発送できない場合もあります。

 その場合は前もって自己紹介欄に発送状況·連絡事項を記載しております。

 ご入札前にかならず自己紹介欄をご確認ください。

■■■
ご落札後·お取引後のご連絡について■■■

·オークション終了後できるだけ迅速にご連絡をお送りします。

 ご連絡のお返事の対応時間は11時~23時くらいになります。

 ※上記時間帯以外でも可能な限り対応します。

·電話での対応について

落札後の落札者様以外の方は連絡不可です。

·開催中の商品についてのご質問は質問欄からお願します。

 お急ぎの場合でも事前の電話はご遠慮願いします。
 
 質問欄でのやり取りで間に合う方のみご入札お願いいたします。

■■■
その他■■■

·特定商取引にしたがい住所·名前·電話番号は自己紹介欄に記載してあります。

その他になにかありましたらくご質問しください。

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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『新品 ノースフェイス パープルレーベル コーデュロイ パンツ NT5665N オリーブ サイズ28 ナナミカ THE NORTH FACE』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、agete - アガット ブレスレット K10 人気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AIJILL by JILLSTUART - ロングワンピース

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snidel - SNIDEL コルセットマーメイドジャンスカ

∟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ぼーろファン様専用 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 : 6T1816/THE NORTH FACE エクスプローラーパーセルコーチジャケット NP72062 THE NORTH FACEhttps://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。

URL : USモデル新品 ノースフェイス ベンチャー2 ジャケット(XL)ブラック THE NORTH FACE VENTUR 防水透湿マウンテンパーカー 日本未発売/ea107

■金融

サントリー - サントリーウイスキー響 新品未開封 マイレージ付き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(JimmyChoo SWEETIE チェーン付 グリッター クラッチバッグ Viola)、「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:【THE NORTH FACE】W'S WINDFLOW DETATCHABLE SHORTSUSモデル新品 ノースフェイス ベンチャー2 ジャケット(S)グレーx黒 THE NORTH FACE VENTUR 防水透湿マウンテンパーカー 日本未発売/ea99

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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