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人気商品 組立設置付 深さレギュラー ショート丈 ヘッドレス/シングル 横開き 薄型抗菌国産ポケットマットレス付 フォーゲル Vogel 跳上収納ベッド シングル
人気商品 組立設置付 深さレギュラー ショート丈 ヘッドレス/シングル 横開き 薄型抗菌国産ポケットマットレス付 フォーゲル Vogel 跳上収納ベッド シングル
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21,900円 73,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
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状態
  • 未使用




組立設置付 跳上収納ベッド Vogel フォーゲル 薄型抗菌国産ポケットマットレス付 横開き ヘッドレス/シングル ショート丈 深さレギュラー
◆下記の【フレームカラー】からお選びになれます。
ダークブラウン
ナチュラル
ホワイト

※ご落札後のオーダーフォーム「ご要望欄」にご希望のものをご記入ください。
 4営業日:【発送日·お届け日/送料について】

お届け日時指定等は下記をご覧ください。

【配送不可地域】 離島
【代引き不可】

【配送会社】
ヤマトホームコンビニエンス(組立設置)
※開梱·組立·設置料金は送料に含まれます。
※家具の移動は行いません。事前に設置スペースの確保をお願いいたします。
配送会社がヤマトホームコンビニエンスまたはプラスカーゴの場合は
お届け日時は確定ではありません。

その場合、配送日当日に担当営業所からお客様宛に電話連絡を致します。
ご確認·お打ち合わせ後の配達となりますので、
連絡が取れない場合は配送を行えませんのでご注意ください。
【送料】41,510円(税込)

※次の地域は別途送料がかかります。
北海道/沖縄

【出荷日】
ご決済確認後の翌日から4営業日目の発送予定
※当店休業日·土日祝日·GW·年末年始は出荷がお休みです。

【お届け日指定】
発送日の翌々日~28日間の間でご指定になれます。
※一部の配達地域により日曜日·祭日配達不可の場合がございますが、
その場合はメールでご連絡を差し上げます。

【お届時間指定】
指定なし·9時~14時·12時~18時

◆発送方法はメーカー直送となります。

【在庫·欠品·その他ご注意】
※ご注文のタイミングにより、在庫ありの場合でも欠品となる場合があります。
※商品は玄関渡しとなります。
※地域により、日時指定ができない場合がございます。
※配達地域·交通事情により配達日時にお届けできない場合があります。
あらかじめご了承ください。
※離島について:本州·本島などと橋でつながっている場合にも該当致します。
  【ご注意/初期不良などの対応について】
◆商品タイトルにサイズ·カラーなどが明記されている場合はそれを変更することはできません。
◆商品画像の撮影はできるだけ現物に忠実になるように心がけていますが
撮影時の環境とご使用時の環境との相違によって微妙色合いの相違がでます。
またご使用のパソコンのモニターの特性により違いがでます。
◆商品の仕様は予告なく変更される場合があります。
予めご了承ください。

◆商品初期不良の対応について
初期不良が確認された場合、同じ製品との交換対応をさせて頂きます。
在庫切れ等で同製品が準備できない場合は返金対応として振込手数料を含め、
全額お客様へご返金致します。
初期不良対応は商品到着後から7日以内までとさせて頂きます。
※お客様の都合や思い違い、サイズ違いでの返品は一切受け付けておりません。

※商品を使用·破損·破棄等してしまわれた場合、または、
梱包されていない場合などの、返品·交換はお受けできかねます

 【商品説明】
 





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~小さめサイズがちょうどいい。
女性に優しい使い心地。~


跳ね上げ収納ベッド

-【Vogel】フォーゲル-

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ショート丈のガス圧式収納ベッド
VOGEL / フォーゲル

CONTENTS
01. 狭いお部屋もショート丈ですっきり
02. たっぷりの収納量でお部屋の限られたスペースを
有効活用。しかも出し入れも楽々!
03. 安心品質の日本製
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01.狭いお部屋もショート丈ですっきり

狭いお部屋でもベッドが欲しい。でも収納するスペースも欲しい。
そんな願いを叶えてくれる、「Vogel」。
通常のマットレス部分は、195cm、それに対して「Vogel」は180cmのコンパクトサイズです。
部屋を少しでも有効活用したい人におススメ。女性の一人暮らしや子供部屋にぴったりです。

■ヘッドボードもスッキリスリムデザイン
狭いお部屋にもぴったり、すっきりデザイン!
ショート丈に加えてヘッドボードも薄いので、長さがさらに抑えられ、狭いお部屋でもぴったり。
厚みがないのに、メガネや携帯用小物を置けるスペースを確保、さらにコンセント付きで、携帯電話の充電もできる充実仕様。
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02.たっぷりの収納量で出し入れも楽々!

■容量たっぷり押入れ級

収納に困るスーツケースやバッグ、季節の衣類、カーペットといった長物まで、「Vogel」ならすっきりと収納することが出来ます。

■ガス圧ダンパーでかる~く開けられる
収納部の開閉は横開きで間口が広いので、荷物の出し入れも簡単に行えます。
Point1
頻繁に荷物を出し入れしたい人のために、女性でも軽い力であけられます。
Point2
簡単に出し入れできるので、毎日使う洋服なども収納可能なので、クローゼット代わりにも。
Point3
日常使うものも、なかなか使わないものも、しまうものを選びません。
Point4
床板部分がスライドして開閉する方式ですので、マットレスが壁にぶつからないので、壁側にくっつけて設置できます。
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タイプとカラー

ヘッドボードあり
ヘッドボードなし

選べる3色
ダークブラウン
ナチュラル
ホワイト
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03、安心品質の日本製

■安心品質の日本製。

細やかな部分までのこだわりは、日本人ならでは。
頑丈なつくりにもこだわって、ベテラン職人さんが丁寧に造っています。

■低ホルムアルデヒド F★★★★
「Vogel」は、JISの厳しい基準をクリアした低ホルムアルデヒド最高ランクF★★★★の部材を使用しています。
ご家族皆様でお使い頂ける、安心·安全の品質です。
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※組立·設置サービスがご利用いただけます

ヘッドレスも選べる ショート丈ガス圧式跳ね上げ収納ベッド【Vogel
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ショート丈ガス圧式跳ね上げ収納ベッド 【Vogel】フォーゲル|激安
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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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ベッド/シングル 組立設置付 棚・コンセント付きチェストベッド Lagest ラジェスト マルチラススーパースプリングマットレス付き

引用:大津祐樹 支給 スパイク ネーム刻印入り NIKE 柏レイソル 日本代表 横浜F・マリノス ジュビロ磐田HERMES◆コインケース/レザー/BEG/無地

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『エッティンガー ETTINGER BRIDLE HIDE メンズ 長財布 BH2051EJR-NAVY ネイビー ネイビー』には、以下のように記載されています。


組立設置付 跳上収納ベッド Vogel フォーゲル 薄型プレミアムボンネルマットレス付 横開き ヘッドレス/シングル ショート丈 深さレギュラー

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、17号 スーツ 4点セット 黒 格子柄 入学式 入園式 YUKI TORII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AIOK模型 P-51D マスタング 30キット

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

■教師なし学習ビンテージ LEVIS リーバイス 646 (E) ? 前期 シングルステッチ 70S インディゴ デニム ベルボトム フレア パンツ タロン ジッパー タブ

∟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【即配】第8世代Corei5+SSD256GB+8Gメモリ搭載!12.3型PixelSenseタッチ液晶 Surface Pro 6 i5-8350U 8GB SSD256GB Win10 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 : 【2491】棚・コンセント付きチェストベッド[Lagest][ラジェスト]薄型スタンダードポケットコイルマットレス付き S[シングル](6https://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

Ovation オベーション CC44−2WFB エレアコ アコースティックギター 楽器 ケース付き ユーズド 併売商品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(エンビロン シークエンスセラム4プラス【残量9割以上】)、「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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