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春のコレクション ピクセラ PIXELA ◆ Xit ◆ USB接続テレビチューナー 【XIT-BRK100W】 Brick 外付け
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6,370円 9,800円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • 周辺機器
  • デジタル映像機器
  • TVチューナー
  • 外付け
メーカー·ブランド
  • ピクセラ
状態
  • やや傷や汚れあり

この度は、当店の商品をご覧いただき、誠にありがとうございます。
商品説明やお取り引きの流れ、注意事項などご確認の上、ご入札をお願い致します。


ご入札前に確認下さい!
当店はストアとして出品しておりますので、落札後のご連絡はメールにて行っております。ご登録いただいているメール宛に送信されますので、メールの受取拒否設定など今一度ご確認をお願い致します。どうしてもメールが受け取れない場合は『auction_enjoy@dswill.com』宛にメール、もしくは取引ナビにてお問い合わせください。

定休日、営業時間について
当店の営業時間は、朝9時~午後6時となっております。お取り引きのメールや質問など順番に対応しております。迅速な対応が難しい場合もございますので、予めご了承ください。
また定休日につきましては、水曜、日曜日を定休日とさせていただいております。お問い合わせ、商品の発送などは行えませんので、ご理解のほどよろしくお願いします。


「WindowsとMacで番組を録画·保存。」

商品説明
XitBrickは、3波対応&ダブルチューナー搭載で2番組同時録画が可能。自室や寝室など、テレビやレコーダーがない部屋でも快適なテレビ視聴が楽しめます。

·新APP(Xit:サイト)によりUXが大幅に向上
· Wチューナー搭載(地デジ/BS/CS110度) W録画対応(15倍録画:1TB=1500時間録画)外付けUSB-HDDへ録画可能
· Windows/Mac対応
· パソコンを持ち出し、家で録画した番組を>外出先で視聴できます。
· 話題の番組が一目でわかる視聴ランキング表示

【メーカー商品ページ】
------------------------


状態説明
ちょっとしたスレや小傷がありますが、そこまで目立ったダメージはありません。全体的にキレイだと思います。数枚写真を掲載致しましたので、参考にしていただければと思います。付属品は揃っています。

付属品
USBケーブル、B-CASカード、セットアップガイド兼保証書(無記入)

配送方法
(60サイズ)、 (520円)
*宅配便名をクリックしていただきますと、送料がご確認いただけます、北海道(札幌市)からの発送です。
※沖縄·離島にお住まいのお客さまは送料の調整が必要となります。ご住所などを入力後、当店からの返信をお待ちください。

支払方法
○クレジット決済·PayPay払い ○各携帯会社(au/docomo/softbank)払い
○コンビニ決済 ○銀行振込(ゆうちょ、三菱UFJ、三井住友、楽天、PayPay)


~☆ Discount Shop Will(ウィル) へようこそ ☆~

お取り引きについて
●商品ご落札後、ヤフオク!より落札通知メールが届きます。お届け先や配送方法、お支払い方法などのご入力いただき、お支払いへお進みください。
銀行振込をご希望のお客さまは、後ほど銀行口座をお知らせするメールを送信致します。当店ヤフーショップ内の「 」にも記載はしておりますので、お急ぎの場合はそちらをご覧ください。
配送方法の選択は落札後に行えます。沖縄·離島にお住まいのお客さまは当店での送料の入力が必要となりますので、お支払いはせずお待ちください。(※現在、送料は99999円となっています。)

●商品の発送はお支払い確認後となります。発送が完了しましたら、あらためて連絡致します。当日発送は14時までの確認のみ。それ以降は翌営業日の発送となります。
商品の発送は夕方の1回のみです。可能な限り当日発送を致しますが、集荷の事情により翌日発送、または発送の連絡が翌日になる場合があります。予めご了承ください。

●当店の営業時間は、朝9時~午後6時となっております。少人数で対応しているため、返信が遅くなる場合がございます。予めご了承ください。水曜、日曜日は定休日です。お問い合わせ、商品の発送などは行えませんの で、ご理解のほどよろしくお願いします。

●落札後にメールが届かない方は、今一度ご登録のメールアドレスをご確認ください。ご不明な点がございましたら、当店のメールアドレス『auction_enjoy@dswill.com』までご連絡をお願い致します。取引ナビにてお問い合わせいただくことも可能です。

支払方法について
●支払方法は下記の通りです。振込時などに発生する手数料は別途ご負担ください。
·クレジット決済·PayPay残高払い
·各携帯会社(au/docomo/softbank)払い
·コンビニ決済
·銀行振込(ゆうちょ、三菱UFJ、三井住友、楽天、PayPay)

※お支払いは落札より5日以内にお願いします。確認が取れない場合はキャンセル致します。

●表示価格は「税抜き」金額となっております。括弧内に税込金額が表示されておりますので、そちらも合わせてご確認ください。

配送方法について
●基本的な発送方法は「佐川急便」になります。沖縄·離島への発送の際はお届けのご住所を確認後、送料を入力して返信致します。

●その他、取り扱いのある配送方法は下記の通りです。
ゆうパック、ヤマト運 輸、佐川急便、レターパックプラス、レターパックライト、定形外郵便、クリックポスト、宅急便コンパクト
※出品物のサイズによって可能な発送方法が変わりますので、商品説明文の「配送方法」をご確認ください。

●配送途中での事故·紛失·破損に関しての補償はできかねます。万が一の場合は、運送会社へお問い合わせください。当方では補償のある配送方法をオススメ 致します。
·補償/追跡機能有り:ゆうパック、ヤマト運輸、佐川急便
·補償無し/追跡機能有り:レターパックプラス、レターパックライト、宅急便コンパクト、クリックポスト
·補償/追跡機能無し:定形外郵便

●北海道からのお届けとなりますので、天候·交通状況によって、到着予定が大幅に遅れることがあります。時間にゆとりを持ってお取り引きください。

●梱包費をいただかず安く出品する為、梱包材はリサイクル材(ジュースやお菓子等のダンボール、新聞紙/広告紙、エアパッキン)を利用しております。ダンボールに多少の汚れがある場合がありますので、ご理解·ご協力をお願い致します。
また商品の外箱等がしっかりしている場合はプチプチを巻いての発送とさせていただきます。(楽器や機材のハードケース、セミハード ケースも含みます)

初期不良について
●到着後5日以内に発生した自然故障/出品説明文に無い不具合につきましては、責任を持って返品対応させていただきます。『auction_enjoy@dswill.com』宛にメールにてご連絡ください。

●返品方法につきましては、まず当店に商品をお送りいただき、動作/付属品の確認をさせていただいたのち、お客さまの銀行口座へ返金させていただきます。 商品をお送りいただく際の送料は当店で負担しますので、送料は着払いでかまいません。
ご返金の金額はご落札金額と送料の合計金額のみで、お客さまでお支払いになった手数料などの費用につきまして、当店では負担できかねますのでご了承ください。

※到着した商品の付属品が足りない場合や、出品画面の写真に無い物理的な破損があるなど、発送前の商品状態と相違があった場合、返 品をお断りすることがあります。返品に関しては十分ご注意の上、ご返送ください。

●初期不良の保証対象は落札いただいた商品のみとさせていただきます。商品を利用した事により起きたその他の被害/損害につきまして補償外となります。例としては「到着後すぐにカメラを使いたかったが動作不良で撮影に間に合わなかった」「仕事に使う為落札したが不良品だった為損害を受けた」等。商品返品の流れは、当店の初期不良規定に沿って対応致しますので、到着後のお時間に余裕を持ってお取り引きいただきますようお願い致します。

◆ジャンク品やノークレーム·ノーリターン、現状での販売のものに関しましては、一切の初期不良対応はございません。どのような理由でも返品はお受けしておりませんので、その点ご理解の上ご入札ください。

その他、諸注意
●商品のすべての状態を記述することは難しいですので、気になる点がございましたら、お気軽にご質問ください。

●お客さまご都合での返品·交換は受け付けておりません。またキャンセルになった場合は、自動的に悪い評価がつきますので、商品内容·状態をご確認の上、ご入札をお願いします。


古物商許可証 第101030001282号 北海道公安委員会

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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:【Alice+Olivia】コットン&モダールブレンド ★トップスNIKE - takecha様専用エアマックス95 アニマル 27cm atmos

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『3DCG プロ仕様 Shade 11 Professional Mac OS X 3DS LWO DXF OBJ BVH対応 コンテンツ保護機能 映像制作 建築 業務用 3Dモデル Google3D U21』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、Elégance. - エレガンス ラ プードル オートニュアンス リクスィーズ III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AISupreme - supreme paneled hooded sweatshirt Sサイズ

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CASADEI サンダル

∟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COACH - アキティ様専用♪コーチ 新品未使用  フルラ ケイトスペード 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。

CD選書 泳いで行くにはあまりにも水の流れが速すぎる / 山木康世 中古品

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 : PIXELA(ピクセラ)USB接続 テレビチューナー PIX-DT300https://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。

URL : 日向坂46 生写真 まとめ新品◆【格好いい】◆【通気品】メンズ長袖ワインシャツトップスHYDROGENハイドロゲンカーキS

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 : @特価でGO!NEC USB1.1対応 ハードウェアエンコードキャプチャー&高機能TVユニット Smart Vision Pro2 for USB+リモコン付モデル

■金融

TWICE ハイタッチ トレカ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(TOM FORD ペブルグレインレザー メッセンジャーバッグ 人気)、「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:【MONCLER】Printed Stars Sweatshirt【1456】 PIXELA W-ZERO3[es] WS007SH用ワンセグチューナー PIX-ST040-PU0 Willcom ピクセラ ワンセグTV受信ユニット

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。
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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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