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【代引き不可】 Z4033181 1点【中古動作品】...... 3.5インチ HDD 7.2K 6Gbps SAS 6TB DELL SCSI
【代引き不可】 Z4033181 1点【中古動作品】...... 3.5インチ HDD 7.2K 6Gbps SAS 6TB DELL SCSI
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5,525円 8,500円
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
  • やや傷や汚れあり
商品名DELL 6TB SAS 6Gbps 7.2K HDD 3.5インチ
メーカーDELL
型番ST6000NM0034
容量6TB 
商品数1
商品状態中古品。外部に多少の汚れ、傷有り。
動作確認済み。データ削除済み。
※クリスタルディスクインフォでの検品はしておりませんのでご了承ください。
付属品なし
【送料】全国一律 ※北海道·沖縄県·離島を除く
60サイズ930円
※同梱など弊社から送料を連絡する場合、地域より送料が異なり、全国一律の送料は適応されない場合がございます。


注意事項
商品の詳細と写真を必ずご確認お願いします。
【見本】と記載してある写真は、型番·商品状態が同じ商品の写真を流用している為、細かなナンバー等が写真と異なる場合がございます。ご確認されたい場合は入札前にご質問ください。
ノークレーム·ノーリターンでお願いします。
神経質な方はご入札をお控えください。
ご不明な点などありましたら入札前にご質問ください。ただし商品の機能性や適合性についてのご質問はお受けできません。
商品のお取り置きは承っておりません。
【領収書について】
·別途、領収書をご希望のお客様は取引メッセージにてご連絡ください。簡易的なものにはなりますが発行可能です。
·Yahoo!かんたん決済の明細、クレジットカード払いや銀行振込の際の各金融機関発行の振込明細票や控えが税務署で認められている会計法規上正式な領収書となりますので、収入印紙は貼付致しません。
★再発行の対応は一切お受けできませんのでご注意ください。


お支払いについて
落札後、かんたん決済期限内にお支払い可能な方でお願いします。
かんたん決済期限内にお支払いいただけない場合は「落札者様のご都合によりキャンセル」とさせていただきます。


商品の返品について
商品到着後、すぐに商品の確認をお願い致します。到着後、1週間以内であれば『添付写真と異なる商品が到着した場合(見本写真を除く)』に限り対応させていただきます。
1週間を過ぎますと返品等の対応は一切お受けできませんので予めご了承ください。
原則、返品や返金の対応はお受けできません。弊社で症状を確認し、動作不良が認められましたら同機種または同等機種との交換になりますので、まずはご連絡ください。
通電や動作については記載してある内容のみ確認していますので、『商品説明以外の傷·破損·動作不良』や『ジャンク品』『現状お渡し品』に関しましては一切対応できませんのでご了承いただける方のみご入札ください。
 
商品発送/送料について
入金確認後、1~2営業日以内に発送致します。(休業日とその前日にご落札いただいた商品は全て翌営業日以降の発送となります。)
お急ぎの方は取引メッセージにてご連絡お願い致します。落札日翌営業日の午前中(12時前)までにご入金の確認ができましたら、即日発送対応可能です。
発送方法はヤマト運輸のみです。他の配達方法は一切対応できません。直接商品の手渡しも承っておりません。
配達時間指定は【午前中】【14~16時】【16時~18時】【18時~20時】【19時~21時】からお選びいただき、取引メッセージにてご連絡ください。
【ネコポスについて】
·一部地域を除き、宅急便同様の日数でお届け可能です。
·配達日時指定はできません。
· 簡易梱包となりますので破損·動作不良などの不具合は一切対応できません。
·お届け先の郵便受けに投函される発送方法となっておりますので、≪角形A4サイズ(厚さ2.5cmまで)≫が郵便受けに入るか事前にご確認くださいますようお願い致します。万が一郵便受けに入らず弊社に返送された場合、追加送料をお振込いただき再発送となります。
【配送中のトラブル】
 配送中のトラブルに関しまして弊社では一切責任を負いませんのであらかじめご了承ください。
送料はお客様ご負担です。離島にお住まいの方は着払いでの発送となりますので、お支払いの際に送料は必ず「0円」に変更していただきご決済お願い致します。
【同梱について】
原則、まとめて取引のみ同梱発送可能です。また、異なる店舗でのご落札は同梱できかねます。
※一部同梱発送できない商品もございます。
※まとめて取引について、ご不明点があれば、ヤフーの【ヘルプ】よりご確認ください。


営業時間/定休日
営業時間:9:00~18:00
定休日:土曜日·日曜日·祝日
※その他の休業日につきましては自己紹介ページをご確認ください。
※営業時間外のご質問やお問い合わせなどは対応できませんのでご了承ください。

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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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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『ルイヴィトン/LOUIS VUITTON ミグラトゥール 旧型ナイル モノグラム M45244 ショルダーバッグ レディース 歌舞伎屋 21016130HA』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、★【ADIDAS】★YEEZY FOAM RUNNE.R MX SAND GREY★22.5-32.5cm★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AIMONCLER 直営アウトレット GENIUS 2 1952 グラフィック Tシャツ

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【国内発】Vivienne Westwood ラインORBエンボス クラッチバッグ

∟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新作☆完売前に!FENDI FFヘアクリップ/FFモチーフ ゴールド 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 : Z4031568 HGST 1.8TB SAS 10K HDD 2.5インチ 2点【中古動作品】......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。

URL : Bottega Veneta Leather Boots★ボッテガヴェネタ レザー ブーツ

■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 : Seagate Cheetah 10k.7 ST330007LC 300GB ULTRA320 SCSI 10K回転 3台セット 動作画面有

■金融

☆CONVERSE コンバース AS BURNT COLORS OX WHITE 国内発送!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(かっこいい!個性的!レアヴィンテージコート【最終価格】)、「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。

付下げ訪問着 正絹 仕立て上がり 袷 pp1908b 着物ひととき


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:SEIKO - SEIKO 腕時計Z4020984 Seagate 900GB SAS 10K.5 HDD 2.5インチ 4点【中古動作品】

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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