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春夏新作 WXGA【 5000lm EB-4770W プロジェクター ☆中古☆ EPSON ランプ時間少:オフ305H 】『リモコン欠品』複数在庫あり 17H オン / 本体
春夏新作 WXGA【 5000lm EB-4770W プロジェクター ☆中古☆ EPSON ランプ時間少:オフ305H 】『リモコン欠品』複数在庫あり 17H オン / 本体
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12,960円 21,600円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • プロジェクター
  • 本体
メーカー·ブランド
  • エプソン
状態
  • 目立った傷や汚れなし
【商品名】
メーカー名EPSON
型番
EB-4770W
【本体スペック】
解像度
WXGA
方式
3LCD方式(3原色液晶シャッター式投映方式)
付属品
電源コード、DPケーブル、VGAケーブル
メーカーHP
【商品状態】
商品状態★基本的な動作の確認をしました。
★届いてすぐにお使いいただけます。

ランプ点灯時間
節電モード
オフ:305H
オン:17H

以上のように表示されます。
メニューに表示される時間を記載しましたが、リセット可能という性質上
正確な時間であるかは保証できません。ご了承ください。

外観には中古品の為、使用感や傷などがある場合がございます。

また、中古としては状態は良好な機体です。

※同等品が複数ある為、同じ画像を使用しています。

商品について
出品商品について、弊社では、様々な商品を出品させて頂いております。
その中には、大量出品をさせて頂いております商品も多数ございますので、
掲載商品の一部(同スペック·同サイズ)は、入荷状況の中で、
中古商品として標準的な一台を写真撮りし商品説明と共に掲載致しております。
その為、筐体の一部が写真と若干異なる場合もございます。
特に汚れがひどいものや色落ちの激しい物、傷の大きい物、
多いものは随時記載させて頂きますが、必ずしも写真通りの物でない場合もございます。
中古との認識にてオークションを御利用頂けない方、
神経質な方の御利用は御遠慮頂けます様お願い致します。
出品前に最終チェックを行い、
掲載写真と大差の無い商品のみ出荷致しておりますが、
神経質な方にとっては感覚の違いもございますので、
その場合のクレームには毅然とした対応をさせて頂きます。
拘りや気になる部分は、
質問欄にて御問合せ頂けるようお願い致します。
御返答が間に合わない場合や返答無き(出来ない)場合は、
御入札を御遠慮頂けます様、重ねてお願い致します。
補足説明文商品説明に記載した内容については初期保証対応いたします。
その際、修理·交換対応が不能な商品につきましては
返金にて対応させていただきますのでご了承ください。
それ以外の未チェック箇所については保証対象外となり、返品·返金は不可とさせていただきます
また、配送時の破損等につきましては、運送業者とお客様でのご対応となりますのでご了承ください。

当商品に関してのご質問などわかりかねる部分もあります。
可能な限りお答えしますので、質問ありましたら質問欄よりお願いします。

落札後3日以内にご連絡の取れなかったお客様や、落札後5日間以内にご入金頂けないお客様につきましては、落札者都合によるキャンセルとさせて頂きます。
オークション終了後、落札者都合によるキャンセルを行った場合、自動的に落札者にマイナス評価が付きます。ご了承ください。


下記のご案内を必ずご一読下さい

ご入札いただいた段階で下記をご承諾いただいたものと見なします。
必ずご一読の上ご入札をお願い致します。



落札後について 落札後、Yahooからの自動メールに落札商品情報のリンクが張られております。
記載内容を確認し、オーダーフォームから情報入力送信をお願いします。
お取引にはオーダーフォームの入力が必須となります。複数点落札いただいた場合も、すべての商品に対しオーダーフォームを入力お願いします。
代引手数料 合計金額に関係なく一律650円。
※一部、代引き払い対応していない商品があります。
お支払い
お支払いは落札価格となります。
 
初期不良·保証

商品説明文に明記した動作内容に関して、一週間の初期保証いたします。
商品到着しましたら必ず動作確認いただき、説明文と異なる場合、ご連絡ください。

説明文記載以外の未チェック箇所につきましては、保証対象外となります。

動作保障箇所について不良があった場合、「修理または交換」対応が可能であれば「修理·交換」を、
不能の場合、「返品·返金」にて対応させていただきます。
減額対応はできませんので、ご了承ください。

商品状態について

 同商品在庫複数ある場合、同程度のコンディションであれば写真を使い回す場合があります。写真そのものの個体の販売ではありませんのでご了承下さい。
 中古品ですので、本体にキズや汚れ、使用感がある場合があります。特に目立つ物以外記載していません。
通常の使用で付くキズや使用感は返品の対象となりませんので予めご了承ください。
 外観、製品詳細等、オークション画面に記載のある不具合に関しては保証対象とはなりません。記載をよくご確認の上ご検討ください。

 バッテリーは詳細な検査を行えない為、バッテリ寿命、コンディション等は、保証対象外とさせていただきます。また、バッテリー消耗度につきまして、ご質問いただきましても回答できませんのでご了承下さい。

 ハードディスクの不良セクタチェックは行えておりません。保証対象は、使用できない、動作しないなど、明確な不具合があった場合のみとさせていただきます。

 ACアダプタ付属の商品の場合、付属するACアダプタは、本来商品に付属するものと違う型の場合があります。
ボルト、アンペアなど完全に適合しない場合がありますが、動作(PC起動·バッテリ充電)は可能ですので、ご了承ください。

 中古の性質上、PCの構成パーツなどについて、純正の仕様から変更されている場合があります
(内蔵HDD、メモリのメーカーや仕様など)
商品説明文記載以外の内容については保証対象外となります。ご了承の上入札ご検討ください。

 液晶画面のドット欠損、ゴム足の欠損、PCカードスロットのダミーカード、カバー、ビス類などの欠品も保証対象外とさせていただきますので予めご了承ください。

 動作チェックが不可能な特殊機器などの出品で、弊社で行う「通電チェック」とは、電源をいれ、数分間のチェックのみを指します。
長時間の正常動作を補償するものではありませんのでご理解ください。

返品について

 お客様都合による返品や、良品返品はお受けしておりませんので、予めよくご確認の上ご入札下さい。


 不具合、配送ミスなどで返品返金や交換対応となった場合、先に商品を返送いただき、弊社にて状態を確認した後の返金対応となります
返送前の返金や、交換品の発送はできません。

 返金の場合、弊社よりお返しするのは「商品代金」「送料」「yahoo簡単決済手数料」(簡単決済使用の場合)「代引手数料」(代金引換払いの場合)のみとなります。
その他手数料(銀行振り込み手数料·カード会社の分割手数料など)に関しましては返金できませんのでご了承ください。

 ジャンク品の記載があるものは一切の保証はありません。商品説明に記載の無い破損や不具合も保証対象外になりますので予めご了承の上ご検討ください。

以下の項目に該当する場合もその保証の限りでは御座いません。

  • 地震や落雷などによる自然災害及び異常電圧·静電気等による故障·損傷の場合。
  • お客様のお取り扱いが不当な場合による過失。改造,BIOSアップデートの失敗,オーバークロック等の規定外の行為を行った場合。また,増設カード等,周辺機器取付時による物理的な損壊,設定の誤りによる故障·損傷の場合。
  • 特定の ハードウェア,ソフトウェアの組み合わせに発生する不具合等,お客様の環境に依る相性の問題。
  • ハードディスク·MOドライブ等の記憶装置のデータに関してはいかなる場合でも保証出来ません。修理依頼される前に予めバックアップをとるようお願いいたします。
法律上の請求の原因の種類を問わずいかなる場合においても、本製品の使用または使用不能から生ずる損害(事業利益の損失,事業の中断,事業情報の損失又はその他の金銭的損害を含む)に関して、当社は一切の責任を負わないものとします。
配送について

ご入金の確認後、発送をさせていただきます。金曜日、祝日の前日にご入金頂いた商品は休み明け営業日以降の発送となる場合があります。

海外への発送は行っておりません。

弊社の商品発送は基本的にヤマト運輸となります。

ヤマト運輸の配達指定可能の時間帯が変更になりましたので、
「12:00~14:00、20:00~21:00」指定ができなくなっています。


現在、配達時間帯は下記の通りとなります。
 ·午前中(12時まで)
 ·14~16時
 ·16~18時
 ·18~20時
 ·19~21時

また、「12:00~14:00」「20:00~21:00」をご指定いただきましたら、
下記の変更で発送いたします。ご了承ください。
 ·「12:00~14:00」→「14:00~16:00」
 ·「20:00~21:00」→「19:00~21:00」


※土日·祭日はお休みとさせて頂いておりますので、発送は休み明けとなります。
※交通事情などにより時間通り配達できない場合がありますのでご了承下さい。

評価についてお取引終了後、商品発完了のタイミングで、こちらから評価を付けさせていただきます。評価をご希望でないお客様は、落札時のオーダーフォーム入力画面より、事前に「評価不要」の旨をお伝えください。
領収書·請求書 エコの観点より、納品書·領収書はWEBよりお客様ご自身で発行いただくシステムを採用しています。弊社からの発送完了メールにURLを記載しますので、必要な場合、そちらからダウンロードしてください。また、代金引換払いの場合は宅配便伝票領収書扱いとなりますので、領収書発行できません。
技術サポートについてご購入された商品に関して、当店では一切の技術的なサポートを行っておりません。
OSのインストール方法や対応する周辺機器の情報などをお問い合わせ頂きましても当店では対応できませんので、あらかじめお調べ頂く等、商品の内容と合わせてご確認下さい。

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春夏新作 WXGA【 5000lm EB-4770W プロジェクター ☆中古☆ EPSON ランプ時間少:オフ305H 】『リモコン欠品』複数在庫あり 17H オン / 本体

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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。

Chrome Hearts - sea closet様専用

UENO-mono◆プロジェクター

引用:Ameri VINTAGE - ameri vintage シースルートレーナーMEDICOM TOY - BE@RBRICK Vincent Van Gogh 1000% ゴッホ

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『エレコム LANケーブル/CAT6A対応/EU RoHS指令準拠/爪折れ防止/簡易パッケージ仕様/50m/ヨリ線/ブルー LD-GPAT/BU50/RS(l-4549550176606)』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、ポケモン - ポケモンカードシャイニースターV3BOX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

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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TATRAS - タトラス ベルボ ダウンジャケット

∟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Her lip to - herlipto ワンピース 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 : ☆エプソン プロジェクター EB-G5750WUhttps://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 : アルミ板7x800x1985 (厚x幅x長さmm)(両面保護シート付) 同サイズ複数枚あり 出品者情報必読妄想科学ADV CHAOS;CHILD カオスチャイルド ラフ原画 <検索ワード> セル画 原画 イラスト レイアウト 設定資料

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 : GK尾張旭◇新品即決173 【オデッセイ】◆ELEVEN CS TOUR LINED◆STROKELAB◆33インチ◆おすすめ◆

■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 : acer ACER K335 LED光源モデル K335 (DLP方式 1000lm WXGA) プロジェクター

■金融

PRADA - *りり様 お取り置き*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([Primaute] 韓国芸能人着用☆WATER DROP ピアス 3色)、「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:【関税負担】 BALENCIAGA ロゴデニムジャケット■新品■Crosstour プロジェクター 小型 DLP ミニ 静音 携帯式コンパクトプロジェクター フル HD 1080P対応

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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