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出産祝いなども豊富 HITACHI 日立工機 【日立 HiKOKI 電動工具 木工加工 切断 丸鋸 マルノコ C7RSHC 刃径190mm ハイコーキ】卓上スライド丸のこ 丸のこ
出産祝いなども豊富 HITACHI 日立工機 【日立 HiKOKI 電動工具 木工加工 切断 丸鋸 マルノコ C7RSHC 刃径190mm ハイコーキ】卓上スライド丸のこ 丸のこ
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19,900円 36,182円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 電動工具
  • 切断機
  • 木工用
  • 丸のこ
状態
  • やや傷や汚れあり




●商品名【日立 日立工機 HITACHI HiKOKI ハイコーキ】卓上スライド丸のこ 刃径190mm C7RSHC マルノコ 丸鋸 切断 木工加工 電動工具
●商品状態コンディションランク···B
(コンディションランクの説明)
N… 新品、未開封品
S… 未使用品(開封品などを含む)
SA… 超美品 非常に綺麗な状態 目立つ汚れ、キズなどは見られない
A…綺麗な状態 多少の汚れ、スレはあるが大きく目立つ悪い箇所はない
AB…全体的におおむね綺麗ではある、数カ所目立つ汚れやキズなどが見られる
B… 普通の中古品の状態、使用感が少しあるキズ、汚れ等(素材、特性、カテゴリーにより異る)
C… 使い込んだ品、使用感、キズ、汚れ等が多く見られる(素材、特性、カテゴリーにより異る)
Z…ジャンク品·現状渡し

※コンディションランクについてはあくまでも主観、外見のみで判断しております。
写真、商品説明、注意事項を必ず読みご理解の上ご入札ください。
ジャンク·現状での出品商品は如何なる場合においても返品·返金·交換等は出来ません。
予めご理解頂いた上でご入札をお願い致します。
●商品説明※必ず商品説明·注意事項·ストア情報をご確認下さい。
合わせて【お取引について】【落札後の流れ】【配送について】もご確認下さい。
トラブル防止の為、上記を厳守してご入札をお願い致します。

付属品については写真の物が全てとなります。撮影用の備品は含まれません。
リユース品の為スレ、キズ、汚れ等ございます。コンディション等気になる方は予めご質問下さい。
回転動作確認済ですが、刃が付いておりますのでご使用は、自己責任にてお願いいたします。
※Google Chromeでの閲覧は、注意事項、送料等が正しく表示されない場合がございます。別のウェブブラウザでお試しください
タイトル、説明文に誤りがある場合は、画像、現物を優先いたします。この機会に是非ご検討下さい。
その他の魅力的な出品物は【 】をクリック
●配送方法と配送料金

※佐川急便元払い···Fランク
お届け先地域とランクをご確認下さい。

送料は弊社にて大凡な梱包後サイズを想定して表記してあります。集荷まで実際の送料が判明しない為このような表記となります。実際の送りサイズと乖離している場合がございます。
送料につきましては入札された時点で合意があったものとし、差額が生じた場合の返金等は出来ません。予めご了承の上、ご入札下さい。
(直接引取をご希望の場合は諸条件等ございますので必ず質問欄、お電話にてお問い合わせ下さい)

離島、一部の地域につきましては別途中継料金が必要になります。予めご質問ください。
 ◆料金一覧◆

  
 ※運送保険について(任意)※

  運送中の不慮の事故等が起こった場合の保険となります。
  お客様の判断となりますが、運送保険を使用していない場合の欠損などは補償いたしかねます。
  ご注意ください。
  
  料金は最低保険料50円にて5万円までの保証となります。
   (5万円以上は、保険金額1万円につき10円ずつプラスとなります。)


  詳しい内容のご確認は からお願いいたします。

●支払金額について落札金額+消費税+送料(+配送保険料)=お支払金額 

※領収書の発行につきましては納品書を領収書の代替えとしてお品物と一緒に発送させていただいております。もしそちらで宜しければ、発行致します。
●注意事項

ご入札前に必ずお読みください
①サイズに関しては手ばかりで採寸しておりますので目安としてお考え下さい。製造元の表現と相違する場合がございます。正しいサイズは各メーカー等にご確認下さい。
②落札日から3日(落札日を含む)以内にご連絡を頂ける方及びお振込み手続きを落札より6日以内(落札日を含む)に完了して頂ける方のみ落札頂けます。
③落札品の取り置きは原則出来ません。ご希望される場合は相談により対応させて頂きますがその際は必要経費を別途ご請求させて頂きます(大きさにもよりますが1週間につき3,000円)
④不審な入札が行われた場合、評価の悪い方は当方の判断により入札の削除を行うことがあります。
⑤タイトルの【/】の右側文章については、検索用キーワードを載せる場合があります。
⑥ご質問を頂いても即座にお答え出来ない場合がございます。気になる点がございましたら必ず回答を待ってからご入札ください。落札後の質問、要望には対応出来ません。必ず商品説明·注意事項·ストア情報をご確認下さい。合わせて【お取引について】【落札後の流れ】【配送について】もご確認下さい。
⑦携帯電話、スマートフォン、タブレット、一部の電子機器からですと閲覧画像やオークションページが正しく表示されない場合がございます。ご入札の際は必ずパソコン画像より確認し詳細部分もご確認下さいませ。
⑧出品物の色について、モニターや照明の関係で、現物と相違する場合がございますので、その場合予めご質問よりご確認下さいませ。
また出品物の取付、ご使用等は自己の責任において行って下さい。弊社では一切の責任を負えません。
⑨出品物は画像の物もしくは表記しているものが全てです。様々な方からご参加頂いておりますので付属品、コンディション等で気になりましたら必ず予めご質問下さいませ。公平さを規す為落札後のご質問は一切お受付しません。トラブル防止にご協力くださいませ。
⑩配送の関係上、組立てが発生する場合がございますが、基本的には落札者様ご自身にて組立をお願いします。こちらで組み立てをする場合は別途料金と事前のご相談が必要となりますので予めご了承くださいませ。(ベッドに関しては必ず組立が必要となりますので上記の通りとなります)
⑪上記以外につきましても、あくまでインターネット上だけでのお取引となりますので、落札後のトラブル防止の為に、内容に記載がない部分は必ず予め質問欄等ご利用の上ご確認後にご入札下さい。

<お知らせ>Google Chromeでの閲覧は、注意事項、送料等が正しく表示されない場合がございます。別のウェブブラウザでお試しください※当ストア定休日は 毎週 水曜日、木曜日(及び当社が定める期間)となります。ストア定休日は全てのオークション業務を休業させていただきます。 <落札後の注意>落札後オーダーフォームのご入力をお願いいたします。 オーダーフォームにご入力いただいたお届け先住所を確認しましたら、送料を含めた「お支払い総額のご案内メール」を確認後24時間以内にお送りします。 ※「お支払い総額のご案内メール」ご確認前の「誤入金」が増えております。必ずご案内メールをお待ちいただけますようお願い申しあげます。 ※ご案内メールは当ストア定休日には配信されません。定休日明けの配信となります。

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190mm 卓上スライド丸のこ:C7RSHD
HiKOKI】日立工機 卓上スライド丸のこ 190mm C7RSHC 切断工具 切断工具

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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『●新型 バズーカアンテナ 145/430MH帯 アマチュア無線 日本製』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、NUMBER (N)INE - NUMBER (N)INE ⭐︎フェザーファーヤーンルーズニット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UNIQLO - 【即完売】UNIQLO Uボアフリースカーディガン ネイビー Mサイズ 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

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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(ビキニセット♪Peri Paisley Tori Bandeau/ Montce Swime)、「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:Maison Margiela ★ジャパニーズ シンセティック レザーバッグ★【日立】165mm深切り電子造作丸のこ C6UEY(SNB)〔ブレーキ付〕 チップソー別売 ストロングブラック 切込み深さ65mm HiKOKI ハイコーキ

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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