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16,794円 27,990円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • ノートブック、ノートパソコン
  • HP
  • 13インチ~
メーカー·ブランド
  • 日本HP
状態
  • 傷や汚れあり
商品の一言
性能ランキングNO ランク (当店は S > A > B > C)
おすすめ対象ご覧の商品はいろんな問題点がある為、説明文をしっかり読んでからご購入お願い致します
優れたポイント


 

商品の詳細
メーカー HP
型番 ProBook430G3
CPU 高性能 六世代Core i5-6200U 2.3Ghz 

(ターボ·ブースト利用時の最大周波数 2.8GHz)

メモリ快適超大容量 8GB
ハードディスクSSD 256GB超高速ドライブを搭載 

静かで耐衝撃性に優れ、OSやプログラムなどのソフトの起動速度が大幅に高速化します!!

搭載光学ドライブ未搭載
ディスプレイ 13.3インチ1366 x 768解像度 1677万色――――
LAN内蔵1000BASE-T/100BASE-TX/10BASE-T、LANケーブルを挿したら、すぐインターネットが楽しめます。
無線LAN 無線LAN内蔵タイプ 邪魔なケーブルなくても、インターネット サクサク!
インターフェイスUSB2.0接続口 x1個、USB3.0接続口 x2個、

Webカメラ搭載、Bluetooth搭載、

SDカードスロット、指紋センサー、VGA接続口、HDMI出力、

OS最新 Windows11 Pro 64bitアップグレード済み、Microsoft正規版 認証済み 安心使用。
プロダクトシールWin10 Pro シールがあります。
リカバリー無し
付属品本体、バッテリー、純正ACアダプター、

 




液晶液晶発色良好、画面にキズがなく、綺麗な状態でございます。
カバーシール跡があります。
キーボード一部キーに少しテカリがあります。
パームレストクリックボタン軽い塗装ハゲ見られます。(画像10枚目参照)
バッテリーバッテリー不良、充電できません。(ACアダプター接続でのご利用になります) バッテリーは消耗品の為、動作補償外となります。
動作確認確認済み
その他

Kingsoft Office (WPS Office2) 海外版フリーソフト、日本語化しておりますので、全て日本語で表示されています。Word/ Excel/ Powerpointと互換可能、インストール済みです。

正規セキュリティソフト搭載(永遠に無料で使用可能)

Adobe Reader XIインストール済み (PDF閲覧 など)

オプションサービス

追加1000円でKingsoft Office 製品版ライセンスカード付

Kingsoft office 製品版 (通常販売価格:5480円)(Word/ Excel/ Powerpoint互換可能)一つのシリアル番号でPC 1台、Android 1台、iOS 1台でKINGSOFT Office をご利用頂くことができます。

保証

【7日間返品可能】

  商品到着後一週間以内であれば、返品が可能です。(初期不良除く)、事前にご連絡いただいて、送料はお客様ご負担の上(元払い)、ご返送をいただければ、発送時の送料分を除き、ご返金対応させていただきます。

※お客様ご自身で破損された(液晶割れ、本体破損など)場合は、返品の対象とはなりません。

 

【永年無料アフターサービス】

  ご購入日より操作ミスや、ウイルス感染、システム障害など発生した場合はOSの再インストールサービスを永年無料で、ご提供させていただきます。

  ハードウェア故障の場合も工賃無料の修理代行サービスをご提供させていただきます。(部品交換が必要になる場合、部品代金はお客様のご負担となります。修理できない場合もございますので、予めご了承ください。)

※アフターサービスの往復の送料は、お客様のご負担となりますので、ご了承ください。

※ハードディスクにあるお客様のデータをご自身でバックアップの上、ご返送してください。

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発送と支払いの詳細
★発送方法 :

●弊店は最終動作確認した後に、商品を梱包して、ゆうパックにてご発送させて頂きます。
●日本全国一律送料無料です。

●平日13時まで入金確認済みの場合は即日発送、13時以降の場合は翌営業日に発送いたします。※土日、祝日とお店の休日は即日発送対応出来かねますので 予めご了承下さい。


★支払方法 :



●yahoo!かんたん決済
●オプションサービスや、到着時間帯設定、領収書などご希望の場合は、お客様要望欄を通して、お気軽にお申付ください。




★初期不良対応 :


  お届けした商品に万一不具合が見受けられた場合や破損していた場合、またはご注文内容と著しく異なる場合には、商品到着日より7日間以内に必要事項をご連絡の上、送料着払いにてご返送ください。 当店にて現品チェックの上、修理もしくは同商品との交換とさせて頂きます。中古品につき代替品が用意できない場合には、ご購入時の代金を全額返金いたします。

保証の除外項目
  下記項目に当てはまる場合は、代替品交換·ご返金等は一切お受けできません。またチェックの結果、特に不良が認められない場合には送料のご負担をお客様にお願いする場合がございます。

1.お客様の故意、過失、改造、またはお取り扱い方法や、ご使用方法が適切でなかったために起きた故障の場合
2.外部からの要因で故障が起こった場合(電源·停電·災害等)
3.当初ご購入者以外からの申し出の場合
4.PC基本動作に影響のない小さなキズ、ネジ、ゴム足の欠品など
5.ハードディスクにあるお客様保管データ紛失

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hp probook 430 G3 中古(Windowsノート)の商品一覧|ノートパソコン
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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:エンダースキーマ ホーンローファー**中古良品 Nikon Ai-s Micro 55mm/f 2.8レンズ

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『タマリュウ(玉竜)ポットタイプ 200ポット 約2平米から8平米分 産地直送 グランドカバー送料無料 竜のヒゲ リュウノヒゲ』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、【琴》送料無料 時代大工道具 鉋 KF116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ブルーサファイア 平らな指輪 メンズ クロス ジュエリー 5石 幅広 指輪 k10イエローゴールド 9月の誕生石 約1cm幅

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QRP サーマル・キャツト 540クラス

∟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品未使用 SIC 仮面ライダー龍騎 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。

Tシャツやハーフパンツも合う♪FENDIのハイエンド サンダル 黒青

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 : 東京生産モデル Office2016 windows 10 第6世代 爆速SSD 240G 8G HP 430 G3 13型 軽量中古ノートパソコン ワード/エクセル/パワーポイント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。

URL : セール★JIMMY CHOO★レイン ロゴ レザー ネオプレン スニーカーインドネシア産管状瑪瑙・115g(インドネシア産鉱物標本)

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 : MISSONI - ミッソーニ

■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 : ★HPI 430G3 Core i5-2.3GHz(6200U)/4GB/500GB/13.3/Win7Pro32bitSP1(Win10Pro64bitDG)

■金融

HiKOKI(ハイコーキ) 旧日立工機 深切り電子造作丸のこ のこ刃径165mm 1050W 逆5*傾斜切断機構 切込み深さ調整機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(Ungrid - ungridミドル丈ダウン)、「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:富士通 - 中古美品 ScanSnap FI-IX500-CWindows10 Pro 64bit 東芝 dynabook R734/M Core i3-4100M 2.5GHz 4GB SSD 128GB DVDマルチ 13.3インチ WPS Office

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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