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激安ブランド 小便 仮設トイレ男子用 ロ【兵定#R187ヨサ040501-7W10】売れてます 水洗式 新品扉付き 購入前に納期確認必 AUG-SUW+15WS その他
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42,999円 143,330円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 建築材料、住宅設備
  • その他
状態
  • 未使用
【管理No.】兵040501-7W10定#R187ヨサ  HU N  ※値下不可

【商品名】仮設トイレ男子用

【型式】AUG-SUW+15WS

【仕様】小便 水洗式 扉付き
    ※注文頂いてから準備します。お渡し可能月日、連絡を致します。消臭剤20L別売り有ります。ミ¥12,355(税込)

※受注後納期21日後。

【在庫場所】愛知県春日井市·愛知県小牧市·千葉県野田市·神奈川県平塚市·茨城県笠間市·埼玉県川島町·埼玉県上尾市
福島県郡山市·宮城県仙台市·静岡県静岡市·静岡県袋井市·石川県かほく市·兵庫県神戸市·奈良県葛城市·千葉県八街市·群馬県前橋市


R04.04.10
■受取人が不在であっても玄関先やお客様指定の場所に運送会社が荷物を置くことはできません。トラック会社の営業所止となります。3日以内位に引き取り条件になります。■中古品の場合、当社店頭販売も致しておりますので販売済みの商品が取下げ遅れでお買い上げになられた場合、同等品があれば資料写真を提供致しますので交換いただく場合も有ります。同等品が無い場合、当社都合でキャンセルさせていただきます。お買い上げ前に在庫確認をお申し込みいただき、長期未使用品もテスト異常なしか調べます。 ■資材について業者様向けにお見積りを致します。■即決価格には、消費税が加算されます。その後、送料の見積が加算されます。 ■発送をお急ぎの方 到着希望月日、納入可能かFAX0247-26-7329まで商品名·サイズ·色·数量·氏名·住所·電話番号を明記の上、送信してください。回答後に、ヤフーからお買上げ決済してください。 ■商品確認について ※現在出品中の商品ですが、故障等も考えられますのでテストを行います。 ※中古品複数量同タイプ有る品は代表の写真となりますのでご注意ください。写真やその他の情報を質問欄にご請求ください。※新品の場合、製造中止や突発的な廃番などの理由によりお買い上げ商品が発送できない場合があります。ご了承ください。 ■送料について※送料別途。お買い上げ後、自動配信メールが送信されます。送料ゼロ円表示ですが、送料発行先住所を確認後、送料をご連絡致しますのでお支払いをお待ち下さい。※タイム指定、福島県石川町からの発送品で佐川急便の受付可能品の3片の長さ合計が、2.6m以内及び50g重量以内の品は可能です。※代引受付不可能です。(代引き受付致しておりません)※郵便·定形外発送受付致しません。 ※元払い運賃は着払いと比較致しますと安価です。送料は後日お見積りです。 ※個人名での購入の送料よりも、法人名や個人営業の屋号、みなし法人での購入の送料の方が安い場合がありますので合わせてご連絡ください。 ※購入前に、商品サイズがトラック便発送可能かを確認下さい。第一貨物便、地方の中継·委託、運送可能です。 ※箱入りではない商品には、梱包料プラス消費税がかかります。また、パレット積込転倒防止、ダンボール、コンパネベニア梱包料が1000円から3000円(木枠梱包費別途お見積り)プラス消費税を別途ご請求させていただく商品もありますのでご確認ください。 ※保険加入の場合、商品代金の3%をご請求いたします。 ※元払送料·振込手数料をご負担いただきます。 ※※カード支払い期限切れの場合はお振込みを頂きます。※着払い発送は致しません。※着払い現金及びクレジット決済、一部受付不可能な商品もございます。ご了承下さい。 ※一律発送運賃はタイム指定不可能です。お届け時間ご指定の場合は送料別途お見積もりとなります。 ※時間指定の場合佐川急便(重量50kg未満3辺合計長さ2.6m以内の品限定)発送となりますので送料別途お見積もりとなります。 ※不在の場合、不在通知書の連絡先へお問い合わせください。 ※商品発送後不在の為、持ち帰り、当社戻りが発生した場合、発送サービス運賃と戻り·再発送の料金を請求いたします。運送会社からの電話·不在通知書に従って対応をしてください。キャンセルの場合でも発送サービス運賃と戻りの料金は請求させていただきます。 ※ご注文後に、注文承諾メールにて確定した送料をお知らせいたしますので、必ずご確認ください。 ■免責事項 ※配達日数はあくまで、目安であり、運送会社の都合により遅れる場合もございます。当店が保証するものではございません。欠品や運送事故などの諸事情により予定の納期に商品をお届けできなかった場合、その遅れによって凍むる不利益に関しては一切保証しておりません。迷惑料の請求やその他当方の過失外の要求に関しては一切対応いたしません。 ■配送条件について※佐川急便で発送可能な商品のみ住宅街への発送可能です。 ※運送会社様の配達エリア外及び、商品のサイズ重量が大きい場合、別荘·山奥等の場合、近隣の営業所止となります。その場合、お客様がトラック便会社営業所からお引き取り条件となります。お届け可能か事前にお問い合わせ下さい。重量物50K以上商品は4トン車から大型車の進入可能横付け荷降ろし可能なこと及び前進で大通りに戻れる場所が納入可能です。 ※送料無料商品の場合も同条件となる場合もあります。お届け可能か住所をお知らせ下さい。 ※ドライバーで荷降ろし不可能時は、チャーター便扱いとなります。運賃見積もり依頼をして下さい。(お客様の荷降ろしの応援は運送会社の規定により認められません。フォークリフトその他の荷降ろし用機械が有り、お客様が荷降ろし可能でしたら、問題はありません。※トラック便の路線便の送料をお見積り致しても、実際の荷造の際に運送会社が1名で持てないと判断した場合は、受付不可能となる場合があります。そのような場合はキャンセルをご了承下さい。(1名で持てない場合·トラックの後ろから出し入れする車の場合) ※7日以内に連絡が取れない方、荷造り完了後のキャンセルは10%のご請求を致します。 ■お支払いがクレジット分割希望の方へ ※お申し込み用紙を弊社よりお送りいたしますのでご連絡ください。 ■■■重要■■■ 「お支払い」の振込名義人様が「会社名」となる場合は、下記の内容をお知らせください。  【当店へ返信】 ※ 買入者名「○○太郎」   振込人名「○○商事(株)」 ※ 買入者名と入金名様の照合が出来なく、発送が遅れますのでご了承下さい。  【当店へ返信】 ※ 領収書発行の場合も、領収書名「○○商事(株)」と指定下さい。郵送発送となりますので、後日到着となります。 ■「かんたん決済」ご利用のお客様で領収書希望の方は、弊社よりの領収書を郵送致します。 ■定休日について ※定休日は、火曜日·土日祝祭日になります。 5月1·2·3·4·5·6日、8月7日から17日まで。年末年始は12月24日から31日·1月5日までは休業日となります。発送は1月10日からとなります。 ■年末年始の営業案内 ※連休·年末年始·お盆の送料見積もりは運送会社が休みなので”商品サイズ·重量など”を確認後、納入先住所を運送会社が計算をして休み明けの回答となります。※年内の発送大型商品は、都度ご質問ください。一般品、佐川は12月24日まで発送可能です。年明け発送は1月10日からとなります。 ■※弊社からの入力ホームが届かない場合は、「迷惑メールフォルダ」や「削除フォルダー」に自動で振り分けられている可能性がありますのでご確認いただき、お手数ですが、再度必要事項(ご落札商品·オークションID·郵便番号·ご住所·お名前·お電話番号)をメール下さい。 ■※中古品で壊れやすい商品については、運送時に保険加入を致します。販売額の3%を保険料としてプラスしてのご請求となります。到着後、商品受取後、破損確認をされたら当日PM3:00までにご連絡をお願い致します。破損が認められ、当社にも交換品が無い場合は、お支払額の全額をご返金いたします。ご了承下さい。 ※お届け自宅への宅配不可能サイズ品を確認ください。都市部·路線便は小型車です。荷台に載せることが可能かは運送会社が決定します。サイズ的に可能でも体積が大きいと他のお客様の品物が乗らないので受付不可となる場合もあります。 ※別荘地·山間部などの路線便で当社の指定会社にルートが無い場合は、配達不可能です。県·市·町名、番地までお知らせください。お届け可能かを調べて送料をお見積りいたします。場合により近隣のトラックターミナル(当社指定会社)のお引き取りとなります。 ■■■海外の方はこちら(Buyee)■■■ http://buyee.jp/item/seller?id=ishikawaya2004&rc=yaucs ※かんたん決済でお買い上げ後お客様都合でキャンセルとなった場合、Yahoo!手数料をお支払いいただきます事を条件としてご購入下さい。 ■■送料の目安■■https://www.dropbox.com/sh/9adngv1b3mmq6te/AAA4L5kkVGILDY8Ol278Jol0a?dl=0※※複数在庫のある商品を複数お買い上げのお客様へ※※·システム上、複数在庫のある商品を、複数お買上頂くときは、1個落札後に時間を置いて再度同じお手続きで落札を繰り返してお買い求めいただきますようお願い致します。当店のショッピングストアの方の店舗からのご購入の場合は複数購入が可能で、清算も一括でお買い求めいただけます。<送料につきまして>(佐川急便の場合)https://www.dropbox.com/sh/7rwbcduffjmoojl/AADrAwRc3FoA8lqC6IOSc1q9a?dl=0&preview=%E4%BD%90%E5%B7%9D%E6%96%99%E9%87%91%E3%81%8A%E5%AE%A2%E6%A7%98%E7%94%A8.xlsx

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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:Chesty - Chesty カーディガン ビジュー chay金屏風及び収納箱 本間二曲

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『PT900 リング 指輪 15号 アレキサンドライト 0.43 ダイヤ 0.33 鑑別書 総重量約10.4g 中古 美品 送料無料☆0202』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、LOUIS VUITTON - 30万円品 チャーム無 VUITTON ブリーフケースエクスプローラーモノグラム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HYKE - HYKE ハイク☆シアーシャツ 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 : 新品 三菱 タッチパネル GT2710-VTBDhttps://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 : 美品/ COSA-NOSTRA コーザノストラ 美編ニットスカート 40号(11号L相当) 黒 リネン混ウール 秋冬向け レディースFSA0618【即決有】静岡 嶄新の静岡 袋付8枚 清水公園 静岡県庁 安倍川橋 公会堂及市役所 *傷み有り【絵葉書】

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 : ★THE SUGAR HILL RECORDS STORY★シュガー・ヒル・レコーズ 5CD+12" BOX SYLVIA ROBINSON SUGARHILL GANG

■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

象印 - 象印 スチーム式加湿器 EE-RP50-WA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(【人気商品】HERMES エルメス 灰皿 《アルメニアの楽園》)、「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。

Maison Margiela◆ニットガウンコート/コート/XS/ウール/GRY/無地


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:【RAINBOW HOUSE】Yellow Pitch Multipurpose Rug - L新品 未使用 開封済 ★ MITSUBISHI/ 三菱  インバーター FR-A740-30K ラスト1台

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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