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●日本正規品● カシオ CASIO 中古 電子キーボード H15251 アダプター付き 鍵盤楽器 電子ピアノ 光ナビゲーション ダークネイビー系 61鍵盤 LK-55 カシオ
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6,500円 10,000円
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カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • 楽器、器材
  • 鍵盤楽器
  • 電子ピアノ
  • カシオ
メーカー·ブランド
  • CASIO
状態
  • 傷や汚れあり
商品詳細
■ブランド名:CASIO カシオ

■商品名:電子キーボード LK-55 61鍵盤 ダークネイビー系 光ナビゲーション 電子ピアノ 鍵盤楽器 アダプター付き

■状態ランク:C

■色/柄:ダークネイビー

■素材:-

■付属品:アダプター

■実寸サイズ
 【横幅】:約94cm
 【縦幅】:約13cm
 【奥行き】:約37cm
 【-】:約-cm


商品説明/スタッフボイス

※動作確認済み
全体的に使用感があり、傷が多数見られます。薄い汚れも見られます。(写真参照)まだご使用いただける商品です。
※プチプチのみの簡易包装になります。箱は御座いません。ご了承いただける方のみご購入ください。
※当店はリサイクルショップにより専門店ではない為専門的な質問にはお答えできません。


落札後の流れ
NEXT51ストアでは商品落札後、最初に【オーダーフォーム】を利用して、お届け先·お支払い方法のご連絡をいただいております。入力後、合計金額が確定となります。
※記入必須·取引ナビは利用しておりません。
1.ご落札頂いた後、Yahoo!から【落札メール】が届きます。
  落札メールに記載されている詳細情報(商品詳細ページ)にアクセスし、オーダーフォームを開きます。

2.オーダーフォームにお届け先やお支払い方法などの必要事項をご記入ください。時間指定などはご要望欄にご記入ください。
  ※オーダーフォームのご記入は落札後48時間以内にお願いいたします。
  記入がない場合は、落札を取り消しさせていただくこともございますのでご了承くださいませ。

3.合計金額を記載した自動送信メールが『Yahoo!オークション-「商品名」入力を受け付けました』の件名で送られてきますので
  そちらの金額をお振込みいただくようお願いいたします。
  ※自動送信メールが届かない場合は、迷惑フォルダに届いている可能性もございます。
  見当たらない場合はメール(info@next-51.com)にてご連絡ください。

4.ご落札いただいてから3日以内にお振込みをお願いいたします。またご入金は、オーダーフォームにご入力いただいたご名義でお願いいたします。
  ※ご名義が異なる場合は必ずオーダーフォームまたはメールにてご連絡ください。
  入金確認·発送に時間がかかる場合がございます。

5.ご入金を確認次第、発送の手続きをさせていただきます。発送が完了いたしましたら、発送完了メールをお送りさせていただきます。

お支払い方法
NEXT51では落札金額に消費税がかかります。(2014/3/31までは5%、2014/4/1からは8%いただいております。)
合計金額は落札価格+送料+消費税となります。
●お取扱いお支払い方法
·ジャパンネット銀行
·Yahoo!かんたん決済

※代引き発送はしておりません。振り込み手数料は落札者様負担となります。
※NEXT51ストアはオークションストアのため、落札金額に消費税が加算されます。

●お支払い金額の確定
オーダーフォーム入力後の自動返信メールをご覧下さい。
発送について
●配送業者:佐川急便、ゆうパック(北海道、沖縄、一部離島につき別業者で依頼する場合があります。)

●時間指定について
ご希望の際は指定の時間をオーダーフォームのご要望欄にご記入下さい。
※商品到着にはご希望を最優先させていただきますが、交通事情などから日付どおりに配送できない場合もございます。

●送料:全国一律500円(税込)
同梱について
同梱する商品のサイズや形状によってお断りさせて頂く場合などもございます。
また、割れ物や精密機器に関しては3個毎にダンボールを区切らせていただく場合もございます。
即決·落札価格について
即決価格の記載がない商品に関しましての即決取引は原則行っておりません。
商品の最低落札価格についての質問はお答えいたしません。
当ストアでは原則オークションの早期終了は行っておりません。
領収書について
ご希望の場合のみ発行させていただきます。その際は、オーダーフォームに【領収書希望】とご記載ください。
「Yahooかんたん決済」でのお支払いの場合、ご入金が発生するまでに時間がかかりますので、
この場合は納品書を領収書の代えとしてご利用いただくようお願い致します。
なお「ジャパンネット銀行」に直接お振込みしていただいた場合は、商品発送時に同封の形で領収書を発行させていただきます。
返品·交換について
·当ストアでは返品、交換、キャンセルはお受けしていません。
·商品到着後に初期不良·破損等があった場合は1週間以内に当店にご連絡下さい。それ以降の返品は一切受け付けておりません。
·当店商品はリサイクル品となりますので、新品/未使用品でもメーカー発行の保証書が付きません。あらかじめご了承ください。
·ジャンク品は一切の保証はありません。ノークレーム·ノーリターンでのお取引になりますので、入札前に必ずご確認ください。
·リサイクルショップからの出品のため、未使用品であっても箱などは中古品であることもございます。
 また、商品確認のために開封している場合がございます。神経質な方はご入札をお控え下さい。
その他
●終了日当日の質問にはお答えできない場合がございます。
●外国語の質問には一切お答えできません。
●海外発送は対応いたしかねます。
●発送内容と梱包の仕方については一切変更いたしません。
●代引き発送は行っておりません。

●お客様都合のキャンセルに関しまして
お客様都合のキャンセルに関しまして、Yahoo!オークションの規約で自動的に「非常に悪い」という評価が付きます。

●質問やご不明点
リサイクルショップNEXT51東大阪店までお問い合わせ下さい。
会社概要
当ストアは、総合リサイクルショップNEXT51が運営しております。
NEXT51
免許情報:第622311306747号/大阪府公安委員会 古物商許可証 東大阪酒第69号/東大阪税務署 酒類販売業免許証
→詳しくはこちらをご確認ください。

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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『★引取り限定★美品 CASIO/カシオ Privia PX-160 デジタル電子ピアノ 楽器 キーボード シャンパンゴールド コンパクト』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、エスコ 1/2DRエアーインパクトレンチ(軽量) EA155KS-4(新品未使用品)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AIダンロップ XXIO 10 レッド 6-Pw 5本 MP1000 R

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

■教師なし学習クロード・モネ『睡蓮・S8号』プリハード印刷 複製画 世界の名画 面 水辺 植物 庭 訳あり ホテル 病院 クリニック サロン 学校 教室 B6044

∟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【中古 良品】 ONKYO GX-R3X アンプ内蔵スピーカー WAVIO オニキスブラック GX-R3X(B) 【国内 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 : s20860 CASIO Privia PX-S3000 BK 電子ピアノ キーボードスタンド ピアノマット(グレイ)付きセット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。

URL : Casio PX-S1100 WH【即納可能!!】

■金融

ルビーピンキーリング 18金 バタフライ 指輪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(CAFUNE ショルダーバック&ハンドバック)、「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:ACNE - 美品Acne ニット ブルー ワンピース【未使用品】カシオ CASIO Casiotone 光ナビゲーションキーボード LK-320 エレクトーン 電子ピアノ

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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