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入園入学祝い 180日保証 lenovo H&B/PowerDVD Pro/Office2019 6400/新品8G/新品SSD500G/Win10 i5 S510 パソコン単体
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21,340円 38,800円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • デスクトップ
  • レノボ
  • パソコン単体
メーカー·ブランド
  • Lenovo
状態
  • 目立った傷や汚れなし
メーカー名lenovo S510 10KY-CTO1WW 
中古品

再生時にクリーニングを実施しております。
型式S510
品名10KY-CTO1WW
【製品スペック】
CPUIntel i5-6400 プロセッサー (6M キャッシュ、最大 3.30 GHz)
Clock(MHz)2.7- 3.3 GHz
Memory(MB)8GB  DDR4

+8Gメモリ増設作業 +5980
HDD新品SSD500G
容量(GB)新品SSD500G

新品SSD960交換作業 +11000
拡張スロットメモリスロット 2スロット (DIMM)
光学ドライブDVDスーパーマルチドライブ
LANあり 1000BASE-T/100BASE-TX準拠、Wakeup on LAN対応
SoundREALTEK ALC662 
オンボードVGAINTEL HD530  最大4096MB 
(メインメモリと共有)


電源250w
付属品電源プラグ
OS添付Windows 10  Pro 64bit 
OS名
Windows 10  Pro + PowerDVD17

リカバリー·ディスク作成
(Windows10とoffice2019 リカバリDVD) 作業料金\1,080
Office ソフド
Office Home and Business 2019 インストール済,オンライン認証済
プロダクトキーが添付されています。)
 
Word2019
Excel2019
Powerpoint2019
Outlook2019
その他インターフェースDsub x1 、DP x1 、LAN(RJ-45) x 1、USB x 6
(前面 x 2、背面 x 4)


外形寸法ミニタワー
メモリカードスロットなし

【製品状態外装に細かい傷がございます。
本体重量約2.5kg
製品備考こちらの商品は180日間となります。
古物商許可証 [第306601006762号/東京都公安委員会]
Eメール:ryuzawa2004
領収証を発送時に同梱可能です。

ウイルス対策ソフトのインストールと設定※ESETセキュリティソフトウェア代込   +2980
新品スピーカー +800
新品 ELECOM ワイヤレス接続のWindows7、8、10対応キーボード&マウスセット +3500

新品 ELECOM 130万画素WEBカメラ(ピンク) +1500
新品 ELECOM 200万画素WEBカメラ(黒) +2000

+ USB109型キーボードとUSB光学式スクロールマウス+1500(送料無料、沖縄1600円)
+新品22インチAOC液晶 +11000(送料無料、沖縄1600円)
+新品22インチPHILIPS液晶 +13000(送料無料、沖縄1600円)
+新品24インチAOC液晶 +15000(送料無料、沖縄1600円)
+新品23インチLG液晶 +15000(送料無料、沖縄1600円)
+新品24インチLG液晶 +17000(送料無料、沖縄1600円)
+新品27インチLG液晶 +23000(送料無料、沖縄1600円)
+新品29インチLG液晶 +29000(送料無料、沖縄1600円)

◆発送方法◆発送料◆
佐川急便 0円(九州、沖縄、北海道は着払い)

■オークション終了後は取引ナビでご連絡を致します。 
■キャンセルはお受けできません。

■保証と免責について

以下の項目にご同意頂いた上でご入札お願い申し上げます

項 目

保証·免責約款 不良品については納品後一週間以内の同等品交換または返品·返金に応じますが

■お客様ご自身でOSの変更とアップデートをした場合(例えば、WIN7→WIN8 WIN7→WIN10 WIN8→WIN7 WIN8→WIN10 )、ドライバーとライセンス認証に関する質問は一切受付いたしません。 

■ 電池·バッテリー·インクカートリッジ等の消耗品、シール跡や汚れ、キー抜け、その他フレーム枠、底面のゴムの欠損、ACアダプターの欠品等があることがありますので、添付画像の参照をお願いいたします。

■ この商品は中古美品でございますか、細かい傷や汚れがございます、あくまで中古品の扱いですので、神経質のかたのご入札はご遠慮してください。

■ お客様ご自身の不注意·分解改造·第三者の加害行為·自然災害に起因する障害·破損

■ 事象再現性が不明確な動作不良

■ 当該機器の運用上生じた直接的間接的損失

■ 中古品並びに開封品の場合本体動作に直接支障をきたさないキズ·汚れ·変色等で常識的な受忍限度を超えないもの

■ ジャンク品と明記されたもの(過度に期待しないようお願い致します)

につきましては当方の責任範囲を超えていますので保証対象外とさせていただきます
以上約款事項をあらかじめご了承の上ご入札お願い申し上げます
上記各号に該当するクレームは一切お受けできませんので十分ご注意ください

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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:重修新訳蒙賊記・5冊/石川真清・安政3年序文/岸上民明序文/円方軒蔵板・一部色刷/蒙古襲来を描いた絵入和本/年月日付戦闘の勝敗艦艇東京ソワールランバンノワール高級喪服ブラックフォーマルアンサンブルワンピースジャケットペプラムフリル1回着用新品同様11号40

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『SAINT LAURENT◆16ss/Western Distressed Shirt/ウエスタンシャツ/XS/コットン/ブルー/色褪せ』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、額装済/Sunday B Morning キャンベル缶Ⅱ Chickin Dumplings 限定 証明書付/ウォーホル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田邊古邨作品目録

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MONCLER◆マフラー/ウール/ハイゲージ/無地/ユニセックス/B20910003299 999C1/オレンジ

∟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A BATHING APE◆シャーク/カモ柄/CAMO SHARK FULL ZIP HOODIE/タイガーカモ/L/コットン/GRN 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。

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■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。

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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。

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■金融

リシャフト 短尺 約39.25インチ GOSTより上げやすい テーラーメイド Taylormade SIM MAX 3U 19° MCI 80S ユーティリティ ヘッドカバー有り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(Pyrenex - コロコロ様専用)、「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:【新品未使用】Toffy(トフィー)ウォーターサーバー卓上型温冷両用タイプLenovo(レノボ) ThinkCentre M710s Corei5-6400/メモリ8GB/HDD1TB/DVD-ROM Win10 Pro 64bit 中古

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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