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最安値に挑戦! 新品セールef-de ベージュふんわりAラインエフデ トレンチコート Mサイズ
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7,680円 12,800円
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気持ちの良いお取引を心がけておりますので
どうぞ宜しくお願い致します☆( ^▽^)/.。.:*·°

ご覧いただきありがとうございます:。☆(-∀·*)(*·∀-)☆+:。

★新品セール ef-de ふんわり Aライン スプリングコート ライトベージュ ★

新品タグ付★エフデのウェザートレンチコート、お色はライトベージュになります

襟も丸みを帯びた可愛いラインでエフデらしいです★ベルトでウエストもすっきり 全体はAラインのふんわりお嬢様シルエットです。

袖は少し短めの七分袖、袖にボタンが付いているのでお好みの袖丈に調整可能です(画像参照)

サイドポケットは2つあり★パンツにもワンピースにも合う便利なトレンチコートです(^▽^) お色違い 紺も出品しておりますのでよろしかったらご覧下さいませ

状態☆新品タグ付き☆定価¥19950 く


サイズ表記 9 (通常のSーMサイズ) 詳しくは実寸をご参照下さいませ
実寸平置きで 着丈(肩1番上より) 90センチ 肩幅36センチ 脇下 45センチ ウエスト部分40センチ  ヒップ63センチ 裾幅84センチ 袖丈50センチ  ベルト長さ180センチ 幅 5センチ (素人採寸ご了承下さいませ)
素材 ポリエステル100% パイピング部分 ポリエステル 100%

新品、綺麗な状態です。 可能な限り商品をチェック、傷等御座いましたらもちろん記載いたしますが個人出品、保管になります事をご理解の上ご入札下さいますようお願い申し上げます

他に多数新品ポーチ、バッグ、洋服出品しておりますので宜しかったらご覧下さいませ★
自宅保管になりますので神経質な方はご遠慮下さい。
質問等御座いましたらお気軽にしてくださいね(* '-^)⌒☆
宜しくお願いいたします(*^▽^*)/

· 定型外郵便 ¥390  (追跡不可能 事故等補償なしを必ずご了承くださいませ)
· レターパック500(番号追跡可能ですが補償なしをご了承くださいませ)
·ゆうぱっく60サイズ(番号追跡可能 郵便補償あり)(はこBOON 下記のほうがお安いと思いますがご希望であればもちろんゆうぱっく対応可能です)
· はこBOON  料金は下記を御覧くださいませ(番号追跡可能、郵便補償あり) 
都内
東京都23区以内市内 480

東北 関東 信越 中部 北陸 
青森県、秋田県、岩手県、山形県、宮城県、福島県、茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、神奈川県、山梨県、新潟県、長野県、富山県、石川県、福井県、静岡県、愛知県、岐阜県、三重県、 580

関西 680 
大阪府、滋賀県、京都府、奈良県、和歌山県、兵庫県 680

中国四国  780
広島県、山口県、鳥取県、島根県、岡山県、香川県、徳島県、愛媛県、高知県  800

北海道 880 
 
九州 980
福岡県、長崎県、佐賀県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県
 
沖縄 1080
 
· ゆうちょ銀行
· みずほ銀行
· Yahoo!かんたん決済(クレジットカード決済)
· 新生銀行
· 楽天銀行(旧イーバンク
· 三井住友銀行
·¥3000以下の場合は小額切手(¥200以下)承ります☆
★最後まで責任を持ってお取り引きさせて頂きますのでよろしくお願いします♪
★出来るだけ早い発送を心がけておりますが メールチェック、発送は基本平日9時~17時までとなっておりますm(_ _)m
★撮影の為ショップ袋を使っておりますが洋服以外の付属品は御座いません.ご了承くださいませ

★¥3000以上のものでも切手でのお支払いを受ける場合がございますので質問欄からどうぞ★(^◇^) !

★スムーズなお取り引きを心掛けておりますが、昼間勤め&稀に長期外出する事が御座います。お知らせするように致しますがお急ぎの方は事前にご連絡願いますm(__)m 
★光の加減により若干、色が違って見える事がございますが、ご了承下さい
★入念なチェックの上出品をしていますが、新品未使用品でも個人の自宅保管からの出品の為、僅かなシミ·汚れ·たたみじわなどの見落としがある場合が御座います
★USED品に関しましたら、目に付いた難などは記載する様心がけておりますが、個人により、汚れ擦れ具合の感じ方は違うかと思いますので、神経質の方はくれぐれもご入札をお控え下さる様お願い致します
★破損のないよう2重(プラスチック袋+発送袋)にて発送致しますが簡易梱包をご了承ください
★入札、落札後の取り消しやご返品、クレーム等は固くお断り致します
★お互い気持ちの良いお取り引きになります様少しでも気になる事は質問して納得の上御入札お願いします
★こちらからももちろんメールをお送りいたしますが落札後はYahooからの自動配信落札通知メールにお取引についての内容を載せさせて頂いておりますので、そちらをご覧頂き必要事項を明記の上、48時間以内にご返信頂けます様お願い申し上げます
※特定商取引法に基づく表記※
責任者 アワコヨット0709  (実名は落札後メールにて記載)
所在地 東京都  (以下落札後メールにて記載)
e-mail   awakoyot@hotmail.co.jp
お支払方法    当オークションに記載
商品代金以外の料金  送料、振込手数料
お支払い期間  落札後、料金ご案内メール到着後1週間以内
商品のお引渡し  入金確認後3日以内発送(日祭日等は別)
販売地域     日本国内のみ
入札、落札後の取り消しやご返品、クレーム等は固くお断り致します
個人情報保護法について  個人情報の保護に関する法律により、お客様からご連絡頂きました個人情報は、メール等での商品についてのやり取り、並びに商品発送する際に使用致します。個人情報を第三者へ譲渡したり、漏洩などをすることは一切ありません。

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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『【Y41】【新品】【定価80,300円】AVIREX アビレックス G-1 フライトジャケット レザージャケット オールレザー 6141054 サイズ36』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、ニコ様専用! ナイトアイボーテ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

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∟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ポケモン - イーブイヒーローズBOX 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 : ブラックレーベルクレストブリッジ BLACK LABEL CRESTBRIDGE トレンチコート サイズM - ベージュ レディース 長袖/春/秋 コート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

052151 BLUFCAMP カモ 迷彩 ジップ ジャケット L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(人気☆BALENCIAGA(バレンシアガ)☆シンプソンズ キーホルダー)、「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:ハリウッドセレブ御用達★ジャンプスーツ★ BADGLEY MISCHKA美品 アクアスキュータム トレンチコート ベージュ 6サイズ 青ライナー付

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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