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史上一番安い 09AW★定価 インク A-3506★新品★ink 39,900円 M-L F カバーオールジャケット 再構築 切替 ユーズドリメイク加工デニム×ツイード 日本製 Mサイズ
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6,370円 9,800円
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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • ジャケット、上着
  • カバーオール
  • Mサイズ
メーカー·ブランド
  • ink
サイズ
  • メンズ
  • M
状態
  • 未使用
A-3506★新品★ink インク 09AW★定価 39,900円 日本製 ユーズドリメイク加工デニム×ツイード 切替 再構築 カバーオールジャケット F M-L

商品説明
KA TE

※入札前に、自己紹介欄をご覧ください!連休時の発送状況を記載しております。

※保証の問題や、定形外郵便·ゆうパックなど送料改正ありますので、必ずご自身で発送方法をご指定ください。ご確認ください。

★複数落札の、ゆうパックでの同時梱包は、大きい方の送料で、何点でも送らせていただきます。2点目からは実質 送料無料 です★ 落札後おまとめ取引を指定してください

★まとめ取引·同時梱包が大変お得です★

★同時梱包はゆうパックになります。何点でも同料金です★






◆値下げ交渉は受け付けていません◆

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

★各メーカーによってサイズ規格が違いますので、必ず実寸を参照してください★

商品管理番号A - 3506

◆ブランド·メーカー名·品番·カラー·生産国など◆

ink インク

No.ink09AW-D-022009年 秋冬モデル

ユーズドデニムを使用してリメイク(再構築)した、カバーオールジャケットになります

デニム ツイード 切替 下げ札あり(定価\39,900) ドーナツボタン 外ポケット4個


◆素材◆   綿 100% 袖:毛 100% 裏地:毛 100%


◆サイズ表記◆ F メンズ M~L 詳しくは実寸をご確認してください。


◆生産国◆ 日本製


◆商品重量◆ 1086 g



◆実寸(素人採寸です誤差お許しください)◆



★総丈   77.5 cm

襟の後ろより裾までの一番長い長さを計測しています。極力シワを伸ばして採寸しています。
襟は、画像のように、折った状態です。伸ばしていません。
商品の全体画像で、上から下までと理解していただければありがたいです
前の全体画像(平置き)で、上から下までです。後ろ襟より裾までではありません。ご注意ください。


★肩幅        39.5 cm

両側の肩の縫い合わせ部分を、メジャーで直線になるよう結んで採寸しています。
ラグランの様に、縫い合わせの無い、ジャケット、トップス類は、大まかな肩幅の採寸になりますので、参考程度にお考えください


★胸囲        50 cm×2

脇の下の縫い合わせ部分を、メジャーで直線になるよう結んで採寸しています。中古の商品や、洗い加工の商品は、シワが出来ないよう、やや伸ばして採寸していることもあります。
片側採寸ですので、数字を2倍していただけますと、胸回りの数字になります。


★袖の長さ      63.5 cm

肩の縫い合わせより、袖口までを採寸しています。



◆商品のコンディション·ランク◆   S   ランクの商品

ユーズドデニムをパッチワークして作っているデザインなので、元々のデニムの汚れなどありますが、程よいユーズド感でお洒落かと思います。



※最近では、ユーズド加工の商品なども多数あり、判別できない事が多いので、誤解を避けるため、当方では、色落ちや、全体の色褪せは、ダメージとして記載しておりません。

(状態は画像で確認してください)

★細部まで検品して、状態をお伝えするよう努めていますが、ユーズド商品は、見る方によって、状態などの捉え方や価値観が違いますので、完璧を求められる方、神経質な方は、トラブル回避の為に入札をお控えください。
シルエット(ライン)や、サイズ、性別等、ご心配な方は、必ず入札前に、メーカーホームページで、ご確認ください。


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★★状態の表記(ランク)について★★

S  ランク  新品·未使用品(店頭販売時の汚れ等ある場合は記載しています)

SA ランク  超美品(未使用に近い)  使用感も少なく、目に付くダメージが無い、綺麗な商品です
 
A  ランク  美品 または 目立った傷や汚れなし  色落ち(毛玉)等、多少の使用感はあるかと思いますが、目立つ傷や汚れ等が無い。または、商品よく見ないとわからないレベルの傷や汚れ等がある。

B  ランク  やや傷や汚れあり     小傷、コスレ、汚れ、が見られますが 比較的、状態の良い商品です

C  ランク  傷や汚れあり       ひとめでわかるレベルの大きな傷や汚れがある中古品。

D  ランク  全体的に状態が悪い   傷·汚れなどが多く見受けられるダメージがある商品。ジャンク品など。



★ヤフーのカイドラインを元に、当社独自のランク基準です·目安程度にお考えください。

中古品の場合、使用頻度の少ない商品でも、多少の使用感はあるかと思います。中古品に理解のある方のみ、オークションにご参加ください。
======================================================
★お互い気持ちの良いお取引になるよう努力いたします。

不明な点、疑問は、お気軽に質問ください。

注意事項
★発送方法、入金方法など、説明文をよくお読みになりご理解した上で入札お願い致します。★

★商品は、虫食いなどを避けるため、防虫剤(主にローズの香り)などを入れて、衣装ケースなどで複数一緒に管理しています。

ホームクリーニング(スチームや、ファブリーズ)·洗濯等をして、発送はさせていただいていますが、200-300人に1人ぐらいの割合で防虫剤や、家庭の匂い·他商品移り香などが、不快に思われる方もおられるようです。

匂いが気になる方、敏感な方、神経質な方は、くれぐれも入札を、ご遠慮ください。これらに関するクレームは受け付けません。


★ 木曜·土曜·日曜·祝日は、お休みです。こちらからの、ご連絡ができません

●オークション終了 24時間以内に、お届け情報の入力をお願いします。

●こちらの商品は、オークション終了時から 3日以内 に決済ができる方のみ、入札に参加できます


発送詳細
★ 最重要 ★ 
連休時の発送状況、発送方法の変更や、送料改正など、自己紹介文に記載しています。入札前に、送料と共に、必ず確認してください。
送料のご連絡いただいた後は、変更が出来ない場合がありますので、必ず、リンクなどで送料の確認をして下さい。


★連休·お正月·お盆の間は、発送が出来ません。郵便局の開いている時のみ発送可能です。

発送日は、平日の 月·火·水·金曜日になります


★評価の良い方に限り、入金前でも商品を発送させていただく事がございますが、必ず先発送ではありません。

★他の商品と同時梱包を希望される方は、落札後取引ナビでお知らせください。

★発送方法は、必ず、ご自身で落札後、ご指定ください
(保証の問題があり、お任せや、安い方法で等は、受け付けられません)



主な発送方法の配送会社保証内容

★ゆうパック→到着保証有り·商品保証有り
★レターパック→到着保証あり·商品補償なし
★定形外郵便  →到着保証無し·商品補償無し


★送料は、表記してある金額でお願いします。梱包の仕方や、割引などで、送料が変化いたしますが、送料は、表記の基本料金でお願い致します。必ず、リンクを確認の上、ご指定ください。変更が出来ません

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。

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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『Club藤★ 二重織 横段 笹の葉模様 袋帯・御仕立上り(3141)』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、リネンワンピース フレンチ アンティーク モノグラム刺繍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AIJohnstons - ジョンストンズ 別注 アローズ カシミア ストール 美品 johnstons

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

■教師なし学習ラクビ 9個セット

∟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BLACKフォーマル 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。

未使用 セイコー プロスペックス ダイバーズ SBDC031 スモウ SUMO 200m

■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。

片岡鶴太郎・絵画・複製・コピー・額入・金太郎

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 : 美品 ANDFAMILY アンドファミリー Collarless Herringbone Jacket JK-2108663 コットン ヘリボーン カバーオール NY M 71003880https://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 : 【真作】山名貫義【寿波旭図】◆絹本◆共箱◆掛軸 1503009AURALEE◆HARD TWIST WOOL DOUBLE FACE CHECK SLACKS/A20SP02WC/3/ウール/

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 : 【国内発送★CELINE】ジップ付きカードホルダー トリオンフ ロゴ

■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 : orSlow◆Mechanic Jacket/カバーオール/M/コットン/インディゴ/無地/生地状態考慮

■金融

富士フイルム FUJIFILM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(送料込み♪【MARNI】ラフィアトート*スモールバッグ TROPICALIA)、「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:【ふわふわで暖かい♪】LV ピローコンフォートアンクルブーツ美品 ANDFAMILY アンドファミリー Collarless Herringbone Jacket JK-2108663 コットン ヘリボーン カバーオール NY M 71003881

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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