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100%安い 【A0185】★3段花台★飾り台★スチール★エレガント★インテリア★ 飾り棚
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • 棚、キャビネット
  • 飾り棚
状態
  • 傷や汚れあり

 サイズ
横幅 1290㎜ x 奥行き 380㎜ x 高さ 700㎜
※ご注意:弊社内採寸には誤差が生じることがございます。予めご了承くださいませ。
 商品説明
弊社の商品へアクセスしていただき、誠にありがとうございます。

こちらの商品は、スチール製の3段ラックでございます。
曲線のフレームがエレガントに、飾る花を邪魔しないデザインとなっています。
また、棚板に施された美しい柄もいいですね。
綺麗な花や植物を飾り、玄関先でお客様をお出迎えしてはいかがでしょうか?
スチール製で重さも十分あり、安定感抜群なのもポイントですね。

*お支払金額は、商品代金+消費税+送料となります。
 落札後、お客様からお届け先のご連絡を頂いた後に、弊社から送料等のご連絡をさせて頂きますので
 かんたん決済でのお支払い、またはお振込をお願い申し上げます。


こちらの商品は「中古品」です。
新品とは異なり、ある程度のダメージ·傷·変色など相応の使用感がみられますが、いずれも雰囲気を損ねるほどのものではございません。
雰囲気を楽しみながらの普段使いには問題ございませんが、新品同様のお品をお探しの方や神経質な方は、
入札をご遠慮くださいますようお願いいたします。

個々の傷·汚れにつきましては、画像を参考にご判断いただき、不明点がございましたら入札前に遠慮なくご質問くださいませ。
なお、画像はスマホの小さな画面ではなくパソコンの大きな画面でご確認いただきますようお願い申し上げます。

 発 送

大型家具につきましては、発送までにお時間をいただく場合がございます。ご了承ください。
お荷物は広島県広島市からの発送となります

 お支払い方法につきまして
◯Yahoo!かんたん決済(クレジットカード払いを含む)
◯PayPay銀行
◯広島銀行
その他の口座はございません。
お支払いは全て前払い(お支払い後の発送)となっております。
代引き発送(商品御受け取り時のお支払い)は取り扱っていません。

 送料について
こちらは、らくらく家財宅急便 「C」ランクになります。

配達地域によっては、下の標準料金表と異なる場合がございます。

お預かり先「広島県」、お届け先「(お客様の都道府県)」で検索してください

3辺合計が350cmを超えるFランクとGランクにつきましては、 らくらく家財宅急便のホームページにて配達対応エリアと料金をご確認ください。

一部離島や地域につきましては、中継料が発生する場合がございます。




※現地での組立になる商品(食器棚やベッド等)や設置場所までの条件や搬入経路等で別料金が
発生することが有りますので詳しくはヤマト家財便ホームページにてお調べください。
配送に関してはヤマト家財便様から配送不可品として、お断りされる場合が有ります。
その場合は別の運送会社を探すか、お取引を中止する場合があります。
 消 費 税
◯弊社はストア出店につき、落札金額と別途消費税を頂きます。
◯消費税金額は、商品ページの金額の横に表示されています。



◆ご入札前に以下をご確認ください◆
ご入札されたお客様は、以下の内容について承諾されたことと致します。

 出品中の商品につきまして
◯商品写真をご覧になられる場合は、必ずパソコンの大きな画面からご確認ください。スマフォなど携帯端末の小さな画面では、傷や汚れなどの確認ができません。また、パソコンの機種や画面の色設定より、画面上の写真と実際の商品の色味が異って見える場合がございますので、ご注意ください。

◯商品の傷や汚れの状態につきましては、できる限り分かり易く撮影することを心がけておりますが、光線の加減や撮影方向などによっては、確認しづらい部分もござます。商品説明文には、確認ができた傷や汚れについて記述しておりますが、見落としなどの可能性もあり、それら全てが網羅できていない場合がございますので、予めご了承ください。

◯中古商品につきましては、写真では綺麗に見えても、実際の使用に伴う擦り傷や汚れなどが各所に必ずございます、特に家具類ですと、移動の際に生じる角部分の打ち身傷などがございます。新品の様な完璧な商品をお探しの方は、入札をお控えください。

◯お客様が商品説明文をお読みになられて、サイズや素材、または商品のコンディションなどでご不明な点がございましたら、事前にご質問を頂きまして、お客様がご納得をされた上で入札をしてください。一度落札をされた商品につきましては、いかなる場合もキャンセルができません。また、無理にキャンセル処理を行いますと、ヤフオクのシステムから自動的に、お客様へ悪い評価がついてしまいますので、慎重にご入札をお願いします。

◯ヤフオクでお取引が「新規」のお客様は、入札前に質問欄よりご連絡先と入札をされる事のメッセージを送ってください。「新規」のお客様で、ご連絡先などのメッセージを頂けない方、または悪い評価が多いお客様につきましては、入札されても取り消すことがありますので、予めご了承くださいませ。

◯オークションに出品中の商品を、弊社倉庫にて保管中に、破損等の現状変化が発生した場合、または弊社の諸事情によりましては、出品中の商品を取り下げて、オークションを取り消す場合が有りますので、予めご了承ください。

◯商品説明文に記載しております寸法·重量につきましては、市販のメジャーや計りを使って計測しております。曲面を持つ構造や複雑な形状の家具など採寸が難しい商品もあり、ご案内させて頂きます寸法や重量には誤差が生じることを予めご了承ください。



 落札後のお手続きにつきまして
◯オークションに出品した商品を落札されたお客様へ、ヤフオクから自動的に、落札通知メールが届きます。落札されたお客様は、落札された商品の画面をご覧になられますと、オーダーフォームが表示されますので、お名前や住所などの必要事項をご入力頂きまして、送信ボタンをクリックしてください。

◯お客様がオーダーフォームにご入力頂きました時間が、弊社の営業時間内の場合は、当日中に弊社からお客様へご連絡をさせて頂きます。また、お客様がオーダーフォームにご入力頂きました時間が、弊社の営業時間外や店休日の場合は、翌営業日に弊社からお客様へご連絡をさせて頂きます。特に週末に落札頂きました場合は、ご返信が週明けとなってしまう事を、予めご了承ください。

◯ヤフオクにて初めて商品を落札されたお客様など、オーダーフォームへの入力がお分かりでない場合は、早めに弊社へご連絡ください。落札して頂いた時点から、弊社2営業日以上経過しても、お客様からご連絡が無い場合は、確認のご連絡メールを差し上げます。それでも、さらに弊社3営業日(落札から弊社5営業日)以上経過してもご連絡を頂けない場合は、止む無くお客様都合によるキャンセルとさせて頂くことがございます。この場合は、不本意ながらヤフオクのシステムから自動的に、お客様へ悪い評価がついてしまいますので、入札された商品については、その後の動向にご注意くださいませ。


 落札された商品の一時保管につきまして
◯お客様が落札された商品の代金と送料をお支払い頂きました上で、商品をお受け取りになられる日時を調整するために、落札された商品を弊社倉庫にて保管させて頂く保管日数は最長で14日間でございます。恐れ入りますが、この期間内に弊社倉庫より商品を出荷できるように発送日を調整できる方のみ入札をお願いいたします。

 商品を直接お引き取りに来られるお客様へ
◯商品を直接引き取りに来られる場合は、必ず事前に弊社へご連絡頂きました上で、弊社が商品をご用意できる、お約束の日時とお時間にお越しください。事前のお約束無く、落札後に直ぐに来られても、商品をお渡しすることができません。

◯落札者様にて商品を取りに来られる場合も、通常の発送と同じく返品不可(ノークレームノーリターン)です。商品の色味やサイズ、または商品のコンディションを理由に、キャンセルすることはできません。

◯商品を直接引き取りに来られる場合、弊社は積み込みの補助をさせて頂きます。ただし車両への固定やシートを被せることにつきましては、お客様自ら作業をして頂き、必ず固定状態などの安全確認を行ってください。万が一、お客様が商品を輸送中に、商品が転倒破損または落下、さらにそれらによる2次被害が生じても、弊社は一切の責任を負いませんので、予めご了承ください。

◯商品を直接引き取りに来られる場合のお車代、お手間代、ガソリン代や有料道路通行料などの諸費用につきましては、弊社は一切お支払いしません。また、これらにより、商品代金のお値引きは致しませんので、予めご了承ください。


 運送会社につきまして
◯ヤマト運輸宅急便(梱包状態にて三辺サイズ160cm/25kgまでの商品)
 商品は玄関前までのお届けです。お部屋の中へ搬入や設置はできません。配達時間指定ができます。一部指定ができない地域もございます。交通事情や天候により、配達時間の遅延が発生する場合があります。配達日時や時間の遅延については保証しませんのでご了承ください。

◯ヤマト らくらく家財便(家具の場合)
 らくらく家財便は、発送前の詳細なお打ち合わせが必要です。従いまして、お客様がご入金後に、商品を直ぐに発送することはできません。弊社数営業日後の発送となりますことをご注意ください。家具は玄関前で梱包を解き、お使いになられる場所までお運びします。商品発送前に、ヤマト様からお客様へ配達日時のご相談連絡があります。事前に家具を設置される具体的な場所を予めお決めになってください。家具が玄関から入らない場合、または予定していた設置場所が狭くて商品が配置できない場合は、お客様にて別の場所をご案内ください。家具の設置が極めて困難な場合や、家具を釣り上げて窓から入れる場合は、追加の費用が発生することもありますので、事前に設置場所をよくお確かめください。交通事情や天候により、配達時間の遅延が発生する場合があります。配達日時や時間の遅延については保証しませんのでご了承ください。


 商品到着時にご注意頂きたいこと
◯ヤマト運輸宅急便の場合
 商品御受け取り時に、梱包が破損して内部まで及び、そして商品がダメージを受けている場合に限り、運送会社の保険が適応されます。ただし、商品御受け取り時に、梱包の異常に気付き、その場で配達した担当ドライバー様へ申告することが必要です。担当ドライバー様が、お客様へお荷物をお届けして、帰ってしまった後では、保険申請はできませんので、ご注意ください。

◯ヤマト らくらく家財便の場合
 家具の梱包が解かれて、お部屋へ設置された際に、落札された家具に運送中の破損が無いか、家具の状態をご確認ください。もし、運送途中に受けたダメージを発見された場合は、その場で担当ドライバー様へ申告することが必要です。担当ドライバー様が、お客様のお部屋へ家具を設置して、帰ってしまった後では、保険申請はできませんので、ご注意ください。

◯運送中の破損につきまして
 運送中の破損につきましては、運送会社が対応させて頂きます。破損した商品を補修するか、もしくはお振込された金額がご返金されるかは、保険会社の判断となります。補修費用がお振込された金額を上回る場合は、補修を中止してご返金となります。また、ご返金の場合は、お客様がお振込された金額が上限となりますことを予めご了承ください。尚、商品破損による2次的な被害については保証適応外です。






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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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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『HiKOKI ハイコーキ 旧 日立 高圧 エアホース ( 普乃タイプ ) 15m 0088-8249 内径5mm 外径9mm ホース 釘打機 パージプラグ付』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、関税送料込み【BRUNELLO CUCINELLI】 ウール ミディワンピース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Valextra☆Iside Medium Bag☆定番 2WAY☆ハンドバッグ☆送料込 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 : AR7655◆モデルR展示設置◆造作家具◆キャビネット◆W1500 H800 D200◆https://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 : ☆HARSH AND CRUEL☆スエード ミリタリー ジャケット軽中量ラック 耐荷重150kgタイプ 単体 間口1500×奥行450×高さ900mm 3段 アイボリー(a-1435090)

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 : 大人カジュアル【MARNI】フラワープリント パーカー

■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

Nike ジョーダン ロゴ フルジップジャケット&パンツ 上下セット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(BANDAI - METALBUILD ローエングリンランチャー ガンダム)、「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:Hey! Say! JUMP - 中島裕翔 フォトセット 公式写真①輸入雑貨 ウォールシェルフ 円形 3点セット 飾り棚 アイアン 壁掛け シャビーシック アンティーク ディスプレイ 和風 レトロ 1412KFM004

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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