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格安即決 アフターショックス 完全防水型 【AFT-EP000017】 サファイアブルー XTRAINERZ 骨伝導ヘッドホン MP3 その他
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10,728円 17,880円
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ご購入前に在庫の確認をお願い致します。

※画像はイメージです。

●エクストレーナースは、IP68防水規格に準拠し、4GBのストレージと
オーディオプレーヤー機能を搭載した骨伝導ヘッドホンです。
スマートフォンとペアリングする必要がなく、ストレージに約1,200曲を保存。
いつでもどこでも、スイミングをしながらでも音楽を楽しむことができます。

●従来の水中用ヘッドホンは、防水のためにイヤーピースを深く差す必要があり、
痛みや伝染病の原因となっていました。
本製品は骨伝導技術により耳を塞ぐ必要がないため、お好みのスイミング用耳栓や
キャップ、ゴーグルと併用ができます。
人間工学デザインの採用により丈夫で、簡単に装着できます。

●アフターショックス独自の骨伝導技術
世界各国で200を超える特許を取得したアフターショックス独自の技術を採用。
従来の骨伝導ヘッドホンより50%の小型化を実現しながら、音漏れを50%低減
しています。

●IP68防水規格
密閉構造により、水深2mの環境下において最大2時間浸水しても問題なく使用
できます。すべての製品は50気圧下でテストした後出荷されます。

●オーディオプレーヤー機能搭載
専用のイコライザー技術を搭載しており、水中においても豊かな低音と音量を
確保します。
ファイル形式はMP3のほかに、WMA、ACC、WAVおよびFLACといった主要オーディオ
コーデックをサポートします。
PCとUSBで接続して音楽を転送し、お気に入りをフォルダに入れて管理できます。

●クリスタルのような透き通ったサウンド
骨伝導技術により、水中でも問題なく使用できます。
専用イコライザーにより、水中でも豊かな低音と十分な音量をお届けします。

●安心の2年間長期保証
アフターショックス製品は万全の製品チェックをしてから出荷していますが、
さらに「購入時から2年」の長期保証が付属しています。
日本国内でお求めのお客様は、日本語でのサポートを受けられます。
最新のXtrainerzでも保証内容は変わりません。安心してお使いいただけます。
製品仕様

●スピーカータイプ:骨伝導(Bone conduction transducer)

●周波数特性:20Hz~20KHz

●感度:98±3dB

●メモリ:4GB、音楽ファイル組み込み最大1,200曲まで対応

●オーディオフォーマット:MP3、WAV、AAC、WMA、FLAC

●最大充電電圧:5.25V

●スピーカーインピーダンス:8.5Ω ±20%

●連続再生時間:最大8時間

●充電時間:約2時間

●保証期間:購入日より2年間

●防水防塵性能:IP68

●バッテリー容量:183mAh

●本体サイズ:約108(W)×122(H)×45(D)mm、約350mm(伸長時の長さ)

●本体重量:約29g

●パッケージサイズ:約136(W)×187(H)×67(D)mm(フック込み)

●パッケージ重量:約447g
同梱品

●アフターショックス Xtrainerz 本体

●専用クレードル(USB-Aケーブル)

●シリコン製オリジナルポーチ

●イヤープラグ(耳栓)

●ユーザガイド(日本語を含む12言語対応)

●保証書(2年保証)
※Bluetooth機器とのペアリング機能はありません。
※曲の取り込むためにPCが必要になります。
※プールや海で使用出来るかどうかは施設毎に異なります。
購入前に施設へお問い合わせください。
メーカー名:株式会社ワッツ
【重  要】

※適合等分からないことや疑問があれば、必ずご購入前に
メールでお問合せ下さい。

※ご購入後の返品、交換はお受けできませんのでご注意下さい。

※在庫数表示が出ている商品でも、ご注文時のタイミングによっては、
別店舗での販売もしておりますので、欠品になる場合がございます。
その場合誠に勝手ながらご注文をキャンセルさせて頂く場合があります。
受注後のメールでお知らせしますのでご了承下さい。

※取引先品切れ、廃番の場合は判明した時点でご連絡いたします。

※仕様及び外観は予告なしで変更する場合がありますのでご了承下さい。

◆出品数が表示されていても当社やメーカーの在庫数は常に変動しております為
 申し訳御座いませんが商品がご用意出来ない場合もございますので
 落札前に必ずお問い合わせ頂き在庫確認後に落札下さい。
 落札後も受付順で対応させていただいておりますが、
 同じご注文が多数集中する等の理由で商品の表示があるにもかかわらず
 店舗、メーカーの在庫が全て売り切れて完売となる商品がございますので
 何卒ご理解ください。
(当店からのご決済案内メールを確認するまで決済をしないで下さい)

●メーカーにおいて商品が完売となった後も、生産し在庫が確保できる場合がある為
 当社では商品の表示をさせて頂いておりますのでご了承下さい。

●ご希望の商品が諸事情により手配できない場合は、ご連絡の上ご返金
 もしくはキャンセルにて対応させて頂く場合がございます予めご了承下さい。

●土/日/祝日/長期休暇時期は各メーカーがお休みで当社も休日の為、
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 何卒ご了承下さいませ。

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送料(商品によっては下記送料と異なります、商品説明に
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 ·沖縄      2500円
 ·北海道/九州  1000円
 ·その他の地域   800円
代引手数料
 ·        ~ 1万円未満  440円
 · 1万円以上~ 3万円未満  550円
 · 3万円以上~10万円未満  660円
 ·10万円以上~20万円未満 1100円

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 ·銀 行 振 込  ⇒ 商品代+送料
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◆代金引換
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  ·代引き商品受け取り拒否の場合
   いかなる場合でも、別途送料·手数料¥2,000申し受けますので
   責任を持ってご注文下さい。
◆銀行振込
  武蔵野銀行 草加支店  普通預金 038331
  口座名 東栄産業株式会社 トウエイサンギヨウ(カ
  ·ご入金確認後の発送となります。
  ·お振込み手数料はお客様ご負担とさせて頂きます。
  ·ご注文後のキャンセルや、入金が無く1週間が経過した場合、
   キャンセル料として、注文金額の20%をご請求いたします。
◆郵便振替
  郵便振替 記号10310 番号84080851
  口座名 東栄産業株式会社

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★落札後のキャンセルは、いかなる場合においても出来ません。
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※定形外郵送または、直接手渡し·来店等の取引は行っておりません。
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終了してしまう場合があります。再出品後に再度ご質問して下さい。
(終了後はシステム上回答出来ません)

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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。

Yohji Yamamoto 朝倉優佳スケッチプリント長袖カットソー

Fostex TH909 TH900mk2 TH610用 MMCX変換 プラグアダプタ ●E4UA製作

引用:油彩画 洋画 (油絵額縁付きで納品対応可) M4号 「ガクアジサイ」 安田 英明直営店買付 クリスチャンルブタン ルストーテ2Wayバッグ

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 215/55R17 94S スタッドレスタイヤ 1本価格 ブリヂストン ブリザック XG02 2020年製』には、以下のように記載されています。


Urbanista 完全ワイヤレスヘッドホン MIAMI Noise Cancelling Bluetooth 1036134 White Pearl

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。

【Maria Black】Marco 8 スターリングシルバーフープピアス

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。

Nikon ニコン 超広角ズームレンズ AF-S NIKKOR 18-35mm f/3.5-4.5G ED 動作品 元箱 ∩ 65443-2


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、POLO RALPH LAUREN★ハーフジップ★スウェットシャツ★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AIMIU MIU★コンパクト エジプシャン ポプリンブラウス

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Dr. Martens ★ 1B60 MAX HDW 26 タイ ブーツ

∟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22SS【Dolce&Gabbana】DGエンブロイダリー スウェットシャツ 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。

★新品未開封 ダイソン Dyson 空気清浄機能と涼風付ファンヒーター HP00ISN [1台3役/Dyson Pure Hot + Cool アイアン/シルバー] 保証付

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。

【massnoun】BIGSIZE FRIENDLY BACKPACK

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 : 【本日まで値下げ】 コルセア VIRTUOSO RGB WIRELESS ワイヤレスヘッドセット M14367https://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 : (●V●)仮面ライダーゼロワン ヒューマギアモジュール型ワイヤレスヘッドホン(CD-BOX初回生産限定)(ご注意!CD4枚組は無し)

■金融

LOEWE ♠ ボックスバッグ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(新作 MANOLO BLAHNIK☆SOLIA パテントレザー ストラップサンダル)、「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:COACH - coach コーチ 新品 ポーチ【5個セット】 エレコム 子どもゲーム用ヘッドセット有線4極両耳マイクアーム折りたたみ HS-KDGM01TPNX5(l-4589453028275)

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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