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正規品販売! ABランク USED 中古品 グッチ 4242 GUCCI 送料無料 449178 ブラック トート ナイロンGG その他
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22,000円 40,000円
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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • グッチ
  • かばん、バッグ
  • その他
メーカー·ブランド
  • GUCCI
状態
  • 目立った傷や汚れなし
★入札前に必ずお読みください★
商品情報
ブランドGUCCI
商品名ナイロンGG トート
商品番号449178
柄、カラーナイロンGGブラック
サイズ約35.5cmX 約30cmX約11cm 持ち手 約46cm
多少の誤差はご容赦ください。
仕様内側:ポケット2,ファスナーポケットX1
国内参考上代\-(税込み)
海外ブランドは調査時期によりメーカー希望小売価格が上下する場合もございますのであくまで参考にお考え下さい。
付属品無し
商品ランク中古品AB
商品状態&備考使用感の少ないきれいな中古品ですがアウトレット品です。(G刻印あり) 
部分的に擦れ、黒ずみ、小傷、くすみ、型崩れ等があります。
ハンドル使用感中
また、表記にないキズや汚れ等がある場合があります。予めご了承ください。
補足事項□中古商品ランクについて□
中古品AB(使用感の少ない綺麗な中古品)
中古品の評価はあくまで当社の基準で総合的に判断しております。
また、基本中古品となりますので微細な傷、汚れ等は説明欄に記載がない場合もございます。
付属品の保存袋、箱等は商品ランクには関係なく汚れ等がある場合がございます。
国内参考上代、品番等は当社調べです。間違いのある場合もございます。あくまでご参考までとお考え下さい。
以上予めご了承ください。
保証期間·修理保証期間はございません。当社では修理は受け付けておりません。
古物商許可証免許情報第901011610010号/福岡県公安委員会
ご案内★入札前に必ずお読みください★


*ご注意*
掲載写真の色合い等はPC、モニター等の違いにより実物と違う場合もございます。
商品の交換、返品等はお断りしておりますのでご質問等ある場合はご入札前に必ずお願いいたします。

★ご案内★
真贋に関しましては当社の経験豊富な熟練の鑑定士が判定しておりますのでご安心ください。
当社は一般社団法人 日本流通自主管理協会(略称 AACD)に加盟しております。
一般社団法人 日本流通自主管理協会(略称 AACD)は、並行輸入品市場での「偽造品」や「不正商品」の
流通防止と排除を目指している団体です。
安心してお買い物をお楽しみください。
また、予告なく入札の取り消し、オークションの取り消しをする場合がございます。
あらかじめご了承ください。


★評価について★
評価のご希望をされないお客様がお見えになりますので、評価ご希望の方は商品到着後当方の評価をお願いいたします。
折り返しご評価させていただきます。
また、評価をご希望でないお客様は当方への評価をしないでください。トラブル防止の為、ご協力お願いいたします。


★休業日★
土曜、日曜日、祭日、祝日、年末年始、お盆
落札のご連絡、質問等のご連絡は休日明けとなりますので予めご了承ください。

★入札後の連絡に関しまして★
ご落札後、当店より翌営業日中に ”落札承諾メール”” をメール差し上げます。(祝祭日、土日曜日、年末年始、お盆は休業です)
これをもちまして売買契約の完了となります。
万一、メールが届かない場合はお手数ですが一度ご連絡お願いいたします。(登録アドレスを変更されている場合等が多く発生しております)
同じ商品を同時に他社サイトでも販売する場合もございます。
稀に落札された商品が他社サイトで売れ、オークションの取り消しが間に合わない場合もございます。
また、諸事情により商品をご用意できない場合や不良等が見つかる場合もございます。
この場合は大変申し訳ございませんが ”キャンセルメール”” を送付させていただきますので予めご了解の上ご入札ください。
ご決済は必ず ”落札承諾メール”” を受信されてから実行頂きますようお願い致します。

★お取引に関しまして★
神経質な方、直営店同等以上のサービスをお求めの方はご入札はお控えください。
ご質問ご不明な点がございましたら、必ずご入札前に質問欄からお願いいたします。
ご案内に記載されている内容についてのご質問にはご返答を控えさせていただきます。
ご入札後の入札の取り消しは原則行っておりませんので十分ご確認の上ご入札ください。
”落札承諾メール””受信後24時間以内に落札者情報等のご連絡、72時間以内のご決済をお願いいたします。
期日以内にご対応、ご連絡がいただけない場合は連絡なしで落札者都合の取り消しとさせていただく場合もございます。
スムーズで気持ちの良いお取引をお願いいたします。
商品の発送は入金確後の翌営業日~3日以内に原則佐川急便にて発送いたします。(当方の都合で変更有)
配送日指定、配送時間指定は可能な限り対応させて頂きます。
配送は基本送料無料ですが、一部離島地域への配送につきましては別途一律1400円(税込)をご請求させて頂きます。
離島地域につきましては事前にお問い合わせください。
納品書、領収書は基本発行いたしませんがご希望の方はお申し付けください。発行させて頂きます。
プレゼント包装は行っておりません。予めご了承ください。

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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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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『強くお勧め★艶やかで上品さあり/高級感溢れ■エナメル仕上げ■上質な牛革 本革 レザージャケット ライダース 革ジャン/ライトオレンジ』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、★Nike TECH BACKPACK バックパック 関税込★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

■教師なし学習大人カジュアル◇CROPPED Tシャツ◇CELINE

∟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◆バレンシアガ◆ストラップ付き エクスプローラー ポーチバック 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

ヴィクトリアシークレット スカイブルー 長財布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(L'Appartement DEUXIEME CLASSE - アパルトモン別注☆REMI RELIEF MAXI ワンピース☆サイズ34)、「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:集英社 - 呪術廻戦 0巻〜13巻 全巻 セット 新品 未読 全巻セット【中古】グッチ バッグ 577343 GUCCI チェーンウォレット ミラー フローラルプリント フラワー パープルxマルチカラー YJ04469-10806

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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