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【通販 人気】 ベーカリーオーブン ウノックス エフ・エム・アイ UNOX FMI XFT-195 2014年製 中古 天板付き 3相200V オーブン
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74,400円 248,000円
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カテゴリ
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  • オーブン
状態
  • やや傷や汚れあり
FMI UNOX エフ·エム·アイ ウノックス ベーカリーオーブン XFT-195 3相200V 天板付き 中古 2014年製

商品説明
ご覧いただきありがとうございます。

■メーカー
FMI

■商品名
XFT-195

■商品状態
清掃済みです。

小キズや落としきれない汚れなど、多少の使用感はご了承ください。
厨房機器としては程度の良い状態だと思います。

電源は直接繋げられていたため、プラグがございません。
コードも設置されていた場所のものですので、長さが足りない場合やプラグが必要な場合は、落札者様にて、工事の手配をお願い致します。

LANケーブルの差込口がありますが、こちらは動作確認が取れておりませんので、保証対象外となります。

■詳細
電源 3相200V
製造 2014年
サイズ(約) W800 D820 H505mm
天板サイズ 600×400
重量(約) 52kg

■発送
岡山県より法人、店舗宛限定 ヤマトJITBOXチャーター便で発送の予定です。

※個人宛には発送できませんので、個人のお客様はお問い合わせの上で入札をお願い致します。

※4t車での集配が主なため、トラックが入れない場所、停車できない場所の場合、近くのおろせる場所でお渡しとなります。

※軒先渡しになりますので、搬入や設置はお客様でお願い致します。
注意事項
◆入札された時点で、画像、文章をご理解していただいたものと判断させていただきます

★当オークションについて

■弊社営業時間は11:00-19:00 定休日:水曜日となります。

★ご落札後の流れ

■商品落札後、オーダーフォーム入力をご案内するメールが自動送信されますので、必ずご確認の上、速やかにご入力下さいますようお願い致します。ご入力頂けない場合、送料含むお支払金額のご連絡·商品の発送ができません。

■携帯メールアドレスの場合、メールが届かない恐れがあります。
ご登録のメールアドレスが、現在確認ができるかどうか今一度ご確認ください。
また、稀に迷惑メールに振り分けられる場合がございますので、お手数ですがそちらもご確認ください。

■当店からのご連絡が確認できない場合は、連絡掲示板にご連絡いただくか、お電話ください。お電話の場合営業時間は11:00-1900となっておりますのでご注意ください。

■落札後のキャンセルの場合、キャンセル料としまして落札金額の20%を頂きますので予めご了承下さい。

■勝手ながら当店から落札者様への評価はご依頼のある方のみとさせていただいております。オーダーフォーム備考欄にご記入ください。
評価からのご連絡は確認が漏れる場合、遅れる場合がありますので、ご協力お願いいたします。

★出品商品について

■新品表記がない場合は中古品となりますので特に神経質な方や完品をお求めの方のご入札はご遠慮ください。また古い商品も多数ございますので、小傷等はご紹介を割愛させていただく場合もございます。予めご了承ください。

■モニター環境などにより実際の商品と色味が異なる場合がございます。

■付属品は写真に写るもので基本的はすべてとなりますので、本来リモコンなどがある場合でも写真になければ付属いたしません。

■質問にもなるべくお答えしたいと思いますが終了直前ですと間に合わない場合もございますので予めご了承下さい。

■商品の落札後、直接商品のお引取りも対応いたします。

■検)の後につく言葉は類義語として記載しております為メーカー等を保障する物ではありません。

■商品の取り置きは落札日より2週間となります。2週間以上の保管には別途1日毎に300円の保管料が発生致します。ご了承ください。

★返品·返金について

■初期動作不良を除き、個人的な主観に基づく返品はお受けできません。例)音、匂い等の返品に関しましてはお受けできません。

■商品の保証はお届け予定日より1週間となります。期間内に万が一不具合があった場合は返品を確認後、ご返金いたします。※お届けに遅延が発生した場合に限り受取日といたしますが、ご連絡いただけていない場合は対象外となりますので、ご注意ください。

■基本的に動作確認できるものは、動作確認後出品しております。動作確認時に確認した不具合は明記しております。

■ジャンク、ジャンク扱いの商品に関しましては保証の対象外となりますので、返品はお受けできません。また、難有り、現状渡し、コンディション欄に明記のある不具合での返品もお受けできませんので、ご確認の上でご入札ください。
発送詳細
岡山県より法人、店舗宛限定 ヤマトJITBOXチャーター便で発送の予定です。

※個人宛には発送できませんので、個人のお客様はお問い合わせの上で入札をお願い致します。

※4t車での集配が主なため、トラックが入れない場所、停車できない場所の場合、近くのおろせる場所でお渡しとなります。

※軒先渡しになりますので、搬入や設置はお客様でお願い致します。
支払方法

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『つっぱりひょうきん族 ハコスカ 2ドアHT KPGC10 スカイライン 2000GT-R アオシマ 昭和レトロ当時物 はこのり チョロQ ノッポマシーンのっぽ』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、NEW◆エスS洗面化粧台・クリナップ ④◆W900 開きタイプ・3面鏡LEDくもり止めヒーター付き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

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∟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ジャズマスター ピックアップ ギター ピックアップセット jazzmaster アッセンブリー 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

当時物 入手困難■聖闘士星矢■セル画 背景画 荒木伸吾 動画 修正 設定 直筆原画■大判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(Andy - andy GLAMOROUS ツーピース ドレス)、「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:大丸 - リアドロ : 置物04-31614 超美品 三幸機械株式会社 デッキオーブン SYC-CC-01S 6取天板 2枚×2段 4枚 1130×1270×1800 熱調理器 製菓用オーブン パン 厨房

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。


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