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【人気ショップが最安値挑戦!】 T180220B@ステンレス上棚W900×D710×H960☆業務用☆DK1 戸棚
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • 戸棚
状態
  • 傷や汚れあり


ステンレス上棚W900
管理番号:T180220B


【仕様】

サイズ:W900×D710×H960mm



1箇所金具が欠品しています。
中古品の為、傷汚れ等あります。予めご了承下さい。


荷受人2名
送料【5】ランク
※下部に記載している「発送詳細 と 送料のご案内」を必ずご確認下さい。





★必ずページ下部までご一読の上ご入札をお願い致します★
【保証について】
※値下げ交渉を受けた商品は記載の保証(1ヶ月保証等)は付きません。
着後1週間以内の初期不良対応のみとさせて頂きます。

【発送についてのご注意】
商品は「業者便」での発送となります。
通常の宅急便とは扱いが異なりますため日時指定はお受け出来ません。

大型重量物は配送車荷台でのお渡し、小物は1階軒先でのお渡しとなります。

【納期について】
発送はお支払い確認後最大7営業日以内の発送予定です。
動作テストを行ってから出品を行っておりますが、お支払い確認後に再度、最終動作テスト·整備·清掃を行ってからの梱包作業となりますためご了承下さい。

※商品や保管場所により発送日が異なります。複数落札は出荷·到着日が異なる場合がございます。
指定日に間に合わない場合キャンセル希望という場合は落札者様都合による削除対応となります。

【お支払い金額について】
お支払い金額は
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※税込価格が併記されていない商品も別途消費税の加算がございます。

【領収書は発行しておりません】
各金融機関での振込の控えを代わりとさせて頂いておりますため、弊社からの発行は行っておりません。
ATMをご利用の場合
各金融機関が発行する振込明細書をもって領収書に代えさせて頂きます。
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【備品や掲載画像について】
*サイズ多少の誤差ご了承下さい。
*電球は消耗品ですので保証外になります。交換はお客様でお願い致します。
*ディスプレー環境等で写真の色には誤差が生じる可能性がございます。
*商品を撮影する際に使用している台車等は付属致しません。
*その他、下記にございますリンク先のご説明や、ガイドラインにございます各機器に関する注意事項も必ず一読ください。
上記、ご了承の上でのご落札をお願い致します。

お支払い·送料のご案内
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落札者都合による削除対応になりますのでご注意下さい。




ご入札前に必ず上記リンクの送料表をご確認ください。
スマホの方はこちらよりご確認下さい→

※中継地域の方は送料+中継料が必要となりますのでご了承くださいませ。
ご落札後、お届け先住所を調べてから商品代+送料+中継料をお知らせ致します。

※離島、沖縄、一部地域は「着払い」等発送方法変更の場合もございます。


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重量·大型商品の場合、荷台から商品を降ろすのはお客様で行って頂くことが前提です。
以下の荷受けに関する事項をご承諾頂いた上でご入札下さい。
上記、送料ランクに書かれている荷受け人数は最低でも必要な人数です。
記載の人数をご手配頂いても予想以上に重くて荷受出来ないというケースがございます。
ご不安な場合は上記以上の人数で荷受をお願い致します。


★荷下しが出来る人数のご手配が難しい場合は営業所止めにて、パワーゲート車等で最寄の弊社指定の運送会社(支店·営業所)までお引取りをお願い致します。

※ドライバーさんは荷降ろし·搬入等のお手伝いできません。
※荷降ろしが出来ず持ち帰りになった場合は再配達費用が掛かります。
※再配達費用は弊社では負担致しかねますので何卒ご了承下さい。
※各説明ページのリンク先詳細をご承諾頂いた上でご入札下さい。

沖縄·離島への発送に関しまして
機械物及び3ランク以上の商品は、
誠に申し訳ございませんが、基本的に発送できません。

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※予告なくオークション取り消しの可能性があります。予め御了承下さい。
※商品到着後1週間以内で記載事項以外の初期不良は対応いたします。
※初期不良以外の理由での返品·交換等は基本的には受け付けておりません。

【免責事項】
出荷前の故障や破損などによる保証は、商品代金以内での補償となります。

上記のような不良、故障により、開店前の工事、改装工事が必要となる場合や、営業遅延、売り上げ損失するなどの補償、損害補償は一切いたしておりません。

詳しくは「ガイドライン」の「返品·返金」(交換)についてをご確認ください。
※ご注文が出荷不能となった場合には、商品代金の返金にて対応させて頂きます。
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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:GENIUS【Moncler/モンクレール】スノーブーツ Adhara[トム・フォード]TOM FORD ネクタイ TOJ-011

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『★ 即決 ペア RCAケーブル 10m BELDEN 8412 黄 NYS352AG 金メッキ (L.R識別処理可) ★』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、AQUOS sense4 lite シルバー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AIOPPO - 新品 OPPO Reno3 A ブラック SIMロック解除済 Y!mobile

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Paul Smith - ポールスミス コレクション 長袖 シャツ 総柄 ビンテージ L 柄シャツ

∟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Spick and Span - spickandspan ドライタッチマキシスカート 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 : T210925F@マルゼン●ステンレス吊り戸棚 W1500×D350×H600https://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。

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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

Gucci - y.c921様専用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(国内発送 人気商品 FENDI フェンディ キーケース革 2色 ギフト)、「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。
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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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