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印象のデザイン M6710 C8R59B HP 450GB 特価! 新品・未開封 HDD FIPS140-2 SAS 6G 2.5 10K SCSI
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22,000円 40,000円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • 周辺機器
  • ハードディスク
  • 内蔵
  • SCSI
状態
  • 未使用
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HP C8R59B M6710 450GB 10K 2.5 6G SAS FIPS140-2 HDD 新品·未開封 特価!



HP M6710 450GB 10K 2.5 6G SAS FIPS140-2 HDDです。
型番は、C8R59B となります。

製造メーカー:Seagate
製造メーカー型番:ST450MM0036
HP品番:HP C8R59B
パーツ番号:746843-002
GPN:750657-001
OEMパーツ番号:1C7066-087
HDD個体ごとに上記の内容は異なる場合がございますのでご注意ください。

新品、未開封の商品です。
定価 190,000円(税別)となります。


メーカー型番C8R59B
容量450GB
インターフェイスSAS 6Gb/s 2.5inch
回転数10000rpm
キャッシュ容量-
平均シーク速度-
付属品新品付属品一式


送料 : 80サイズ


消費税について
落札価格に消費税を加算させて頂きますので、予めご了承下さい。

通常の宅配便(弊社指定業者)の料金
商品ページに記載されている梱包サイズをご確認下さい。


複数商品の同一梱包をご希望の場合は、その旨お問い合わせ下さい。

代金引換での発送について
現在、代金引換での発送は対応しておりません。
詳しくはYahoo!オークションのガイドラインをご確認下さい。


その他の発送方法
(下記発送方法の記載がある商品のみ対象となります)
日本郵便
定形外郵便
120円から300円
商品の梱包時の大きさと重さにより変わります。
輸送距離による料金変更はありません。
日本郵便
スマートレター
全国一律 180円
日本郵便
レターパックライト
全国一律 370円
日本郵便
レターパックプラス
全国一律 520円
大型商品
日本通運アロー便
佐川急便宅配便
60kg(実重量·容積換算重量)を超える大型商品は、ご落札後別途見積り致します。

お取引の際のご注意事項
ご質問には、可能な限り対応させて頂きます。まずは質問欄よりお問い合わせ下さい。
代理入札、もしくは代理入札業者を通したお取引はお断り致します。
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落札者の方へ
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1)落札終了後、落札された商品の詳細ページ左上に オーダーフォーム へのリンクが表示されます。
2)オーダーフォームに従って必要事項をご記入の上、ご送信ください。
3)オーダーフォーム を送信後、自動返信による 弊社よりの受付メール が届きます。
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5)かんたん決済にて代金決済を確認した後に、商品の出荷と出荷案内をご連絡致します。

土曜日、日曜日にご連絡頂いた場合、ご返信は週明けになります。予めご了承願います。
なお、次点落札者の方にお取引をご案内することはありません。

※ご落札後48時間たっても弊社もしくはYahoo!よりのご連絡が届かない場合
メーラーのフィルタ、もしくはセキュリティソフトの設定によりYahoo!よりのメールが落札者様のもとへ届かない場合があります。
その際はお手数ですが、落札されましたオークションページの取引掲示板か、電話でのご連絡をお願い致します。
網元しめ鯖屋(有限会社リテック) 052-629-1474
発送方法について
原則として「佐川急便宅配便」にて発送致します。商品説明に特別の記載がある場合に限り「定形外郵便、スマートレター、レターパックライト、レターパックプラス」で発送することもできます。
尚、大型商品の送料は、ご落札後に別途お見積りの上ご連絡致します。

送料無料商品でも、落札者の都合により発送方法が変更になる場合には、送料が別途発生する場合があります。予めご了承ください。
中古商品の保証期間について
十分な検証、動作確認を行いました上で出品させて頂いております。
万一初期不良等ございました場合、商品到着後2週間以内にご連絡頂いた場合に限り修理、交換及び返金にてご対応致します。

「ジャンク品」について
ジャンク品の表記のあるものに関しては、商品説明文内に示されておりますチェックのみを行った状態、もしくは未チェック状態で、低価格にて出品しております。その為、上記保証 対象外とさせて頂きます。
ご理解頂きますようお願い申し上げます。
ご不明な点、ご要望等ございましたら質問欄よりお尋ね頂けましたら幸いです。

入札の取り消しや、落札後のキャンセルについて
申し訳ございませんが入札の取り消し、落札後のキャンセルは原則としてお受け致しません。ご入札の際 はご注意願います。

ご落札後、一定期間経ちましてもご連絡頂けない場合、システム利用料の締め日(前月21日から当月20日までに終了したオークションは、当月 の月末)の前に落札者を削除させて頂く場合がございます。
その際、ご落札者様の購入権は消失し、評価は自動的にマイナスとなります。

気持ちのよいお取引を心がけておりますので、ご協力頂ければ幸いです。お取引終了までどうぞよろしくお願い致します。





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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:KATO 10-1468 JR E235系 山手線 基本セット 4両アルミ板2.0x700x1915 (厚x幅x長さmm)片面保護シート付

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『エルメス ネックレス ファランドール シェーヌダンクルモチーフ 120cm SV925 HERMES ジュエリー 【送料無料】』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、【TOD'S】カットアウト グロス&スムースレザー スリッポン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

■教師なし学習関税込国内発送★PRADA SAFFIANO ミニクロスバック RED

∟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MONCLER2020/21秋冬新作キッズロゴプリント入長袖Tシャツ 8A/10A 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 : Z99 【中古】NEC DKU366-411 容量不明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

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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(SHARP - 送料無料 新品 未開封 シャープ 高校生向け電子辞書 PW-SH6-W ホワイト)、「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:LOUIS VUITTON - ❤︎確実正規品❤︎シリアルナンバー有❤︎HITACHI HUS723030ALS640 3TB SAS 7.2K 3.5インチ HDD 10個セット

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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