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品揃え豊富で iPhone12 mini[256GB] SIMフリー ホワイト【安心保証】 その他
品揃え豊富で iPhone12 mini[256GB] SIMフリー ホワイト【安心保証】 その他
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21,540円 71,800円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 携帯電話、スマートフォン
  • その他
状態
  • 目立った傷や汚れなし

商品名
iPhone12 mini[256GB] SIMフリー ホワイト【安心保証】
商品情報
·ネットワーク利用制限確認【○】
※ネットワーク利用制限は出品時の状態です。
※ネットワーク利用制限は変更になる場合がありますので各キャリアページで製造番号を入力しご確認ください。

·本体の状態 【A】

○状態評価レベル○
【新品】通電、動作されていない未開封品
【S】動作確認の為、複数回通電·充電を行っている未使用品
【A】本体および画面にスレやキズ等が数カ所に見られる商品
【B】本体および画面に目立つキズ、ハガレなどが各所に見られる商品
【C】基本的な動作には問題ないが外装が酷い商品

·SIMカードは同梱しておりません。
·端末暗証番号は初期設定の「au:1234」「docomo:0000」「softbank:9999」に設定されております。
製造番号
【353011115325144】
付属品
無し
初期OS
iOS 14
カメラ画素数
1200+1200万画素
内部ストレージ
256GB
画面サイズ
5.4インチ
外部メモリフォーマット
-
SIM規格
nanoSIM(SIMフリー/VoLTE)+eSIM
発売年月
2020/11/13
商品コメント
★目立つ傷も無く、綺麗な状態です。
お問合わせ

こちらの商品は
ゲオ本地ヶ原店
[ お問合わせ先:0561-55-5115 ]より出品しております。
商品に関するお問合わせは、上記お問合わせ先まで
問合わせ番号:2311280033366
をお伝え下さい。

出品拠点情報
ゲオ本地ヶ原店
【住 所】愛知県尾張旭市南本地ケ原町3丁目1番地
【営業時間】09:00 ~ 25:00
【お問合わせ先】0561-55-5115
注意事項
·付属品の動作につきましては、未確認となります。
·バッテリーの寿命·消耗具合についてはわかりかねます。
·商品によっては擦れ傷·色あせ·多少の汚れ等、劣化等が見受けられる場合がございます。
·お客様都合による返品をお受けすることが出来ません。
·画面上と実物では多少具合が異なって見える場合もございます。
·商品不良が発生した場合のお客様による修理費用の返金は致しかねます。
·領収書の発行はいたしておりません。
上記の点に十分ご注意·ご理解·ご納得のうえ、ご入札をお願いいたします。
●成りすましによる詐欺等にご注意下さい。●
●当社から「gmobile_astore@geo-reply.com」以外のメールアドレスを使用してのご連絡は致しません。
万が一、直接取引をされ、トラブルに遭われましても、当社では被害を補償する事は出来ませんので、何卒ご了承下さい。
◆支払詳細◆
■落札代金について■
落札後5日以内にご入金が確認出来ない場合は、お客様都合によるキャンセルと判断させていただきます。
期限後にご連絡を頂きましても、商品の発送はいたしかねます。
また、無理にお振込み頂いた場合につきましては、手数料をお客様負担にてご返金となりますので、何卒ご了承をお願い致します。
※返金について:ご利用ポイントは現金でのご返金対応とさせて頂いております。
■落札後のオーダーフォーム入力のお願い■
落札後、商品落札ページまたは、ご案内メールよりオーダーフォームリンクがございますので、手順に沿ってご入力をお願い致します。
落札後5日以内にオーダーフォームのご入力がない場合は、落札者都合によるキャンセルとさせていただきます。
当社によるメール対応不可の際には、取引メッセージより1営業日以内に 落札案内等、何らかのご連絡をいたします。
サーバーなどの関係でメールが当社に届かない、もしくはお客様のメールアドレスに届かない場合もございます。
万一1営業日以内に当社より案内が無い場合は、お手数ですが取引メッセージにてご連絡いただくか、
当社まで再度メールにてご連絡をお願い致します。
■お支払い方法■
下記の2通りからの選択となります。
①《商品代引》
お支払額=[落札代金(税込)+代引手数料(税込)]の合計金額
(送料無料)
代引手数料:全国一律440円(税込)
②《Yahoo!かんたん決済》…Yahoo!かんたん決済とは?…

※複数商品ご落札のお客様へ
Yahoo!かんたん決済の場合、複数商品まとめての決済ができません。
お手数ですが、オークションIDそれぞれでの決済をお願い致します。
Yahoo!かんたん決済にてお支払いのお客様はお支払額=落札代金(税込)となります。(送料:無料)
※オーダーフォームで選択頂いたお支払い方法の変更はできません。
◆注意事項◆
■入札について■
【入札者制限について】
ゲオオンラインオークションストアでは、国内住所への発送かつ日本語でのやり取りが 出来る方に限定させていただいております。

【評価制限について】
評価がマイナスの方は入札が出来ない設定となっております。

【価格交渉について】
即決などの直接のお取引を行なっておりません。
つきましては、質問欄より上記に当てはまるお問合せを 頂きましても対応いたしかねますので、ご了承ください。
■キャンセル·返品■
落札後のお客様都合による商品のキャンセル、ご返品は一切承っておりません。
商品に動作不良があった場合、また注文商品と異なる商品が届いた場合には、送料当社負担にて速やかに交換、または返金させていただきます。
ただし、商品到着後30日以上経過している場合にはご返品はお受けできません。
※返金·交換の際にお客様自身で行われたSIMロック解除等の費用に関しましてはご返金出来かねます。
※有料アプリの登録料·使用料についてはご返金出来かねます。
※店頭での交換·返金はお受けしておりません。
※中古PCにつきましては、ご返金のみの対応とさせていただきます。
その他の注意事項
端末内のデータは保証外となります。
·定期的なバックアップをおすすめしております。
機種によりSIMカードの変更手続きが必要となる場合がございます。
·その際に必要となる手続き、諸費用はお客様ご負担となります。
ご契約内容·機種別の性能や操作方法等に関してはキャリアショップ、または製造メーカーにお問い合わせ下さい。
·ご返金、又は交換対応の際は、商品が弊社に届いてから、ご対応させていただいております。
商品が届く前の返金対応や、バイク便等を使った即日交換については対応出来ませんので、予めご了承下さい。
■在庫について■
当店は他のサイトと在庫を共有しており、ご落札のタイミングにより商品の品切れが発生する場合がございます。
その際には、ご落札自体をキャンセルとさせていただきます。
その場合、当店での補償はいたしかねますので、あらかじめご了承の上、ご利用いただきますようお願いいたします。
※Yahoo!かんたん決済にてご入金済みの場合は銀行振込にてご返金させていただきます。
■メール受信に関する重要なお知らせ■
当社からのメールが「迷惑メールフォルダ」「ゴミ箱」等に振り分けられてしまう事があります。
オーダーフォームにご入力後、1営業日以内に弊社からの連絡がご確認できない場合には、
お手数ですが上記フォルダに届いていないかをご確認下さい。
携帯電話にてご登録の場合は必ず「@geo-reply.com」のドメイン指定解除をお願いいたします。
◆発送詳細◆
■お届け方法■
発送方法は日本郵政·ゆうパック元払いとさせていただきます。
※直接のお引き渡しや、店舗でのお受取は出来かねますことをご了承ください。
配送業者はお選び出来ません。
·オーダーフォームよりご入力頂いてから、通常1~5営業日以内を目安に発送いたします。
·配送日指定の無い場合は最短での発送となります。
·配送日希望しない場合は、日付指定をしないで下さい。
·日付指定後の変更は致しかねますのでご了承下さい。
·なお、発送は日本国内のみとさせて頂いております。
■商品の取置き■
他日にわたる商品のお取置きはいたしておりません。あらかじめご了承ください。
■同梱について■
商品は取扱い店舗より発送となります。
複数の商品を購入される場合は商品のお受取が複数回となり、それぞれに代引手数料440円(税込)が発生致します。
まとめて発送することは出来かねますので、予めご了承頂けますようお願い申し上げます。
■配送中のトラブルについて■
配送中に起きましたトラブルに関しましては、誠に申し訳ございませんが当社での
対応はいたしかねますので、各配送業者様まで、直接ご連絡をお願い致します。
◆その他◆
■領収書について■
領収書の発行はいたしておりません。
商品に同梱されております納品書に当店名、商品名、金額等が記載されておりますのでそちらで代用をお願いします。
■評価について■
当店は、落札者様から評価をいただいた方のみ、当店から落札者様宛に評価を入れさせていただいております。
また、落札者様からの評価をいただいたことを踏まえまして、配送業者より問題なく商品をお受取りいただき、
さらに商品に不具合がなかったものと判断させていただきます。
■ポイントに関して■
ゲオカード会員様サービスである、ポンタポイントの利用および付与はございません。あらかじめご了承ください。
■営業日■
平日の11~13時/14~17時
休業日:土、日、祝日および当社の定める休日
休業日および平日の上記以外の時間帯につきましては対応出来かねます。
この間にいただいたお問い合わせにつきましては、ご連絡が遅れる場合や、ご質問にお答え出来ない場合がございますことをご了承ください。

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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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引用:(着物屋・蔵出し)(古布・本金切りばめ風華紋獨江紋織り出し模様袋帯)貴重・珍品『骨董収蔵・和田玉製・細密彫・透空彫・龍龜』・収蔵品・貴重物品・古美術品・稀少珍蔵品032736

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『★新品未使用品 レッドムーンライフジャケットサーフスペシャル2 MZLJ-444 レッド フィッシング用フローティングベスト mazume 釣り★』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、Velnica レースショルダー ベルト付きサロペット ブルー ヴェルニカ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【中古】ZOTAC GAMING GeForce GTX 1650 Low Profile ZT-T16500H-10L PCIExp 4GB 元箱あり

∟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エルマーの冒険セル画22枚A 20C 41 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。

URL : 直営店買付【PRADA】 Re-Edition 2005 Re-Nylon ポルカドットピンクハウス PINKHOUSE ペーハーブルー PH Blue カットワーク 刺繍 の 素敵 な チュニック ワンピース

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。

URL : BANDAI - 【モビルスーツアンサンブル】第04弾 全5種セット (未開封)

■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 : iPhone13ProMax[256GB] SIMフリー シルバー【安心保証】

■金融

【MEN's M】 パタゴニア 90s パフボール ジャケット Puffball Jacket ダークティール シンセティック イ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(大魔神カノン Blu-ray BOX 全巻セット 初回限定生産)、「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。

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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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