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【完売】  【W635】西陣逸品 纐纈 さりげなくセンス良く エジプト壁画文様肉色地 全通高級正絹美術袋帯 検★簪着物名古屋帯和装小物帯締め 仕立て上がり
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9,533円 15,888円
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カテゴリ
  • ファッション
  • 女性和服、着物
  • 袋帯
  • 仕立て上がり
状態
  • 目立った傷や汚れなし








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当サイトは、皆様にお楽しみいただくためご用意しておりどうぞ安心してお楽しみください。
商品についてのご質問等がある場合は「出品者への質問」必ずオークション開催中「出品者への質問」欄からの質問のみ受付いたします。
多忙の為質問回答できない場合が御座います問題解決してない場合ご入札しないで下さい、オークション終了後、商品についての質問答えができません
出来る限りスムーズな対応で早くお客様と楽しく、気持ちよく取引ができるよう努力してまいります。
誠に勝手ながら、当方はヤマト運輸のみ福岡から発送とさせていただきます。
(ヤマト運輸の料金改定のため、送料実費を頂き)
発送サイズについては袋帯1~4枚までヤマト運輸宅急便(80サイズのみ)
送料に関してクレームは一切お受け出来ませんので
入札前に必ずヤマト運輸宅急便運賃一覧表ご確認ください。
ヤマト運輸宅急便運賃一覧表:九州
http://www.kuronekoyamato.co.jp/ytc/info/pdf/info_190904_11.pdf

発送方法、時間指定不可の場合が御座います。
他店舗は別店舗として異なるシステムで運営致しておりますため、(他店舗別IDの同梱不可) 、同梱は当店落札商品のみお受けいたします。
委託者の御希望価格とあまりかけ離れている際は、オークションの取消しをする場合がございます。

商品寸法

ーーーーーーーーーーーーーーーーー

★商品種類:美術袋帯

★素材:正絹 木箱等付属品なし
★寸法:長さ約416cm 幅31cm

★現物状態 :中古 数回着用
少し締め痕使用感が御座いますが、上質の高級帯保証致します、初めての方にも必ずご満足いただける逸品となります、お安く出品致しますので、お気軽にどうぞ安心して入札して下さい




色相ダメージ感覚には個人差があり中古品の事を理解して、ノークレーム·ノーリターンでお願いします、完璧なものをお望みの方は入札をお控え下さい。
【新品出品するの場合は現物状態※「新品」明記致します】

経年に伴うシワ、シミ、汚れ、傷等のチェックには注意を払っておりますが見落としがある場合もございます色相ダメージ商品説明などは当方の主観であることをご了承下さい
中古品の事を理解して、ノークレーム·ノーリターンでお願いします。
完璧なものをお望みの方は入札をお控え下さい。

万が一明らかに説明文と違う商品が届いた場合、返品可
高価な品物、超格安価格からの出品、
消費税無し 入手困難早い者勝ち
★同梱可能★複数落札まとめ買い★送料お得
商品説明

ーーーーーーーーーーーーーーーーー

絹糸に強い撚(よ)りをかけ、その撚りが戻らないよう1本糊という技法で防ぎます。
この縮む性質を利用して自然なふくれ織りにしたものを纐纈織りといいます。
纐纈の生地に友禅という染技法で、より深みのある彩りが楽しめ
リバーシブルに結べ、総柄全通で軽くて結びやすいおしゃれ帯です。


中々上手く撮影出来ないですが、現物は画像以上に、帯の色彩、質感·柄行きなど大変美しい高級品です
職人の技が光る逸品です。
大胆なデザイン★職人独自巧み技
精緻な意匠表現重厚感際立つ美術帯の作品
★職人の感性と細やかな巧み技★織細な技術とで綾なされた逸品★きめ細かな織が立体感、見る角度によって色んな表情、
織の創作性に富んだ意匠センスが魅力的細緻極まる織り味で表現された豪華な高級感に満ち溢れた日本情緒が匂い立つ意匠の格調高い帯姿を纏う帯です。
優美な意匠はとりわけ華麗な和の真髄を表し

非常に洗練された紋を取り入れた意匠は見る者を圧倒し、ひと際華やかで美しい、堂々とした存在感が漂います。

地色の美しさもまた格別です。文様に使われている様々な色糸も、それぞれに色そのものが上品で美しく、
見ていても飽きないほどうっとりするような洗練された色柄が秀逸です。
繊細な大変上質な高級織物の風合いの良さが息づいた日本独自の古典伝統美
とても綺麗な色い格調超高い★高級帯

お好きな方·お探しでした方は是非この機会にご検討ください。
優美な意匠があしらわれた袋帯です
吉祥の気配漂う意匠をお楽しみください、


かっこよくエレガントな雰囲気も期待できます
高価な高級袋帯はこれより低価で出品する事まずございません、早い者勝ち


同じお品物は二度と出回らない限定の出品で御座いますのでお見逃し無く.
他でも販売していますので、予告なく出品を取り消す場合がございます。
何卒ご了承ください。

注意事項

ーーーーーーーーーーーーーーーーー

当方商品は(新品表示でも)全て中古品となりますので
中古品にご理解のある方のみ入札をお願いします。
中古品である事を御理解下さい
お着物や帯の生地などの伸縮性のため、サイズに若干の誤差がある場合がございます。御了承下さい。
トラブルを防ぎ、商品の状態·判断し易いため
弊社は努力して、色々角度から丁寧に商品撮影しており
商品写真をよくご覧頂き御自身の責任を持って
商品の状態·慎重に判断して入札をお願い致します
ノークレーム·ノーリターンでお願いします
他でも販売していますので、予告なく出品を取り消す場合がございます。何卒ご了承ください。
★1つ1つ実際の商品を撮影し
出来る限り同じ発色に近づけるよう撮影しておりますが、撮影環境、フラッシュを使用している場合があります、
ディスプレイ等の関係で、実物の色と多少異なる場合がございますのでご了承下さいませ
商品画像は撮影後に画像の編集は一切行っておりません。
※商品は画像の物が全てです。
お客様ご使用のブラウザやパソコンのモニター環境などによっては、多少色合いなどが実物の色と異なって見える場合がございます。
画像色の淡濃が実物の色と多少異なる場合もございますので、予めご了承いただけますようお願い申し上げます。
未使用のお品に関しましても、あくまで一度人の手に渡った品ですので、完璧なものをお望みの方は入札をお控え下さい。
トラブルを防ぎ、写真、商品説明をよく読みになり、神経質な方のご入札はご遠慮ください
色やイメージ違い等での返品·交換はお受けできません
イメージと違う等のクレームは一切お受け出来ませんのでご理解ください。
理解できない方、説明文·画像等で判断つかない方、 同意できない方大変神経質な方は入札しないで下さい。
当店からの説明文·画像等をご納得頂いた上でノークレーム、ノーリターンを厳守できる方のみでご入札お願いします
オークションの為、原則ノークレーム·ノーリターンでお願い致します。
ただし、ご到着の品がご落札の品と違った場合や寸法などが商品説明と著しく違う場合は、お手数ですが商品到着後、
1週間以内に連絡掲示板にてご連絡ください。誠意を持って対応させていただきます
(商品到着後1週間を過ぎた場合は対応いたしかねます)。
商品到着日に関してですが、商品到着日指定のご連絡がない場合、商品発送日の翌日(九州)または翌々日(北海道·本州·四国·沖縄)を到着日とさせていただきます。
予めご了承ください。

当方商品は中古として取り扱っております。
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★箪笥に入っておりました着物や帯なので畳みシワや匂いがあるものもございます。
未使用のお品に関しましても、あくまで一度人の手に渡った品ですので、
完璧なものをお望みの方は入札をお控え下さい。
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細かい瑕疵等が画像で確認できない場合がございます。

ご入札ご落札後は瑕疵の状態についての保証はいたしかねます。
実物との色合い誤差を無くす為、極力丁寧な撮影を心がけておりますが、パソコン上で表示される色は各モニターの性能や設定により異なる場合がございます。
予めご理解の程よろしくお願いいたします。
お客様画像をご覧になって自己判断出来る方入札してください。
※商品は画像の物が全てです。
委託者様のご希望の金額に到達していない商品に関しましては、取り消す場合がございます。

ご不明な点がございましたら、「出品者への質問」欄から質問して頂きご納得の上ご入札ください。
なお、電話でのご質問には一切対応いたしておりません。ご了承ください。
ご落札後にご質問されたこと(商品の状態など)に関しては保証いたしかねます。

なお、ご質問の内容によっては解答にお時間をいただくものもございますので、終了日·終了時間間近ではなく、
時間に余裕を持ってご質問なさるようお願い致します。

商品取引詳細
ーーーーーーーーーーーーーーーーー
落札者様から取引ナビへの発送先のご住所等の入力後、
お支払金額を当社から取引ナビにてお知らせいたしますのでご確認の上ご入金願います。
お支払い金額は落札金額+送料の合計となります。
原則、オークション終了日から2日以内のご返信、5日以内のお支払いをお願いしております
落札頂いた後、落札者様より2日以内のご連絡がなく5営業日が過ぎ
ご入金もない場合はお客様都合によるキャンセルと削除します
Yahoo!JAPAN様から自動で悪い評価が付けられます事をご理解ください。

今後当方への一切のご入札お断り致しますのでご了承ください
※お支払金額を確認前に入金されますと金額誤
差等が生じスムーズな取引の妨げとなります。
消費税なし
送料、ご入金の際の振り込み手数料は落札者様のご負担となりますので、ご了承下さい。
ご入金の確認が出来次第、3日以内(土日や祝日を除く)発送いたしますので、
お早めの発送先等連絡とご入金の願います。

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配送元が同じ同梱対象商品を複数落札すると、
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お取り置き期限は「最初の落札商品をお取り置きした日から7日間」厳守する事
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★ご注意下さい
★★評価については取引完了後、もしくは全ての問題解決後に良
い評価でお願い致します。

こちらも同等の評価となりますので、よろしくお願い致します。
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当方の評価欄で評価不要記入ない場合は、取引ナビ記入しても、誤って評価をしてしまい場合がございますので、ご注意下さい。
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諸事情により★電話でのお問い合わせ等は一切受け付けておりません。
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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『定価 9,500円 泥棒日記 和柄 ボア切替 セーター 大 ドロボウニッキ 観世水ちりめん 杢ボア 切替 灰 メンズ 200223』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、KAZUYUKI KUMAGAI ATTACHMENT カズユキクマガイアタッチメント 14AW ウールストレッチ3Bジャケット グレー 1 メンズ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G6953 NTT ビジネスデジタルコードレス電話機 A1-DECL-CS-〈1〉〈W〉A1-DECL-PS-〈1〉〈W〉

∟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Burwn Bobcat バウエン ボブキャット USB DAC 中古 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 : 【E644】厳選西陣 本金箔二重 振袖可 花鳥文様 湊鼠地 淑やかに香る気品 六通高級正絹純金糸美術袋帯 ◇検◇簪着物名古屋帯帯締め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 : Epiphone - Epiphone CASINO Sunrise Orange 限定カラー カジノ

■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 : 【W840】厳選逸品 手織り 振袖可 色紙に正倉院古典文様 ベージュ色地 六通高級正絹純金糸美術袋帯 検★着物名古屋帯和装小物帯締め

■金融

[5234] テーラーメイド SPIDER FCG SINGLBEND/オリジナルスチール[34](JP)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(【8/29以降発送】【値下げ】焼酎 村尾 720ml 3本セット ANA機内購入)、「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。

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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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