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納得できる割引 スーツ ZEGNA ◆ERMENEGILDO 15MILMIL15 エルメネジルド・ゼニア キングサイズ グレー*白茶ストライプ super170 美品 W93 58R XLサイズ以上
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16,200円 27,000円
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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • スーツ
  • シングルスーツ
  • XLサイズ以上
メーカー·ブランド
  • Ermenegildo Zegna
サイズ
  • メンズ
状態
  • やや傷や汚れあり

 

【商品名】 エルメネジルドゼニア スーツ
 

【形/スタイル】  

   ジャケット シングル3つボタン サイドベンツ 総裏地 夏以外に着用して頂けると思います。
   パンツ ワンタック 裾はシングル

【色】 グレーに白と茶色のストライプ

 

【状態】 脇の裏地にシミが少しあります。他のコンディションは大変良いです。

 

【表記サイズ】 58R

 
【詳細な実寸サイズ】
   ジャケット 着丈81cm 肩幅50.5cm 袖丈66.5cm 身幅63cm
   パンツ ウエスト93cm[+6cm] 股下82cm[+2cm]  
   着丈は襟下からの長さ、肩幅は両肩縫い目の直線、袖丈は肩の縫い目から袖先、身幅は脇下直線を計測しております。
     [ ]内は出すことのできる長さです。
 
【素材·お勧めポイント等】 素材は15MILMIL15ウールです。スーパー170'sに相当する上質な生地です。生地にしっとりとした光沢があり、高級感があります。ゼニアの仕立てで、生地も仕立ても素晴らしい一着です。63546
 
こちらの商品の送料は、6,000円のご負担をお願い致します。
 

 

【お取引について】

お取引に際して、下記を全てご了承済みとさせて頂きますので、全てお読み頂き、ご入札をお願い致します。

 
◆スムーズなお取引をお願いしたい為、落札後2日以内にお届け先やご入金予定をご連絡できる方のみ、ご入札をお願い致します。 その期間を超えてしまった場合、落札者の都合で落札を削除させて頂きますので、落札者に自動的に悪い評価がつきます。
 
◆こちらはアメリカからの出品で、お願いしている送料には、アメリカから日本への運賃·通関手数料·関税(かかる場合)·日本国内の運賃の全てが含まれております。米国ヤマト運輸さんから私に全ての請求が来る為、商品到着時に別途関税等を請求されることはありません。多くのケースで不足分をこちらが負担しておりますが、運賃の料金改定や日々変動する為替レート等の関係もありますので、ご負担金額より実際にかかる金額が安くなることが有ります。不足した場合でも追加請求しておりませんので、過請求してしまった場合に返金は致しません。日本国内とは事情が異なる為、ご納得頂ける方のみご入札下さい。
 
◆商品のお取り置きは一番初めに落札して頂いた日から3日以内に限り可能です。4日目以降の落札については別梱包で送料も別計算とさせて頂きます。連絡先等のご連絡を、初めに落札した日から2日以内に頂けない場合、お取引の意思を確認できませんので、落札者都合でお取引を中止させて頂くことがございますので、お早めにご連絡下さい。
 
◆お届け先を勤務先に希望される場合、日本の税関から自宅住所を指定するように言われる可能性があります。できる限り初めから自宅への配送をして頂けます様、宜しくお願い致します。
 
◆当方の出品物はブランド品の場合、全て本物です。 日本で手に入る商品と仕様(サイズ表記·ステッチ間隔等)が異なる場合がございますので、細かい部分まで気になる方は、日本のお店で購入することをお勧め致します。 分からないことや気になることは、ご入札の前にご質問下さい。なお、時差の関係で、終了まで12時間を切っている商品に関してはご返答ができませんので、お早めにご質問くださいませ。
 
◆ユーズド商品は、できる限り慎重に検品し、見つけたダメージを明記しておりますが、使用感は人によって感覚に差がありますので、状態を神経質に気になる方は、お店で新品を購入することをお勧め致します。 商品説明に大きな誤りがある以外は、返品不可とさせて頂いております。 ただし、私に検品ミスがあれば、誠意を持って対応させて頂きます。
 
◆こちらのクリーニングでホチキスを利用することがある為、裏地にホチキスの穴が開いていることがあります。また、値札を裏地につけることがあり、跡が小さな穴になっていることがあります。最近ではクリーニングで管理用の小さなバーコードシールを使用していることもあります。それらに関して裏地側と言う事もあり、当方ではダメージとは考えていないため、30個以上等、よほど多くの穴が開いている以外は明記していません。また、香水の匂いに関しても同様です。前着用者の香水の匂いがついていることがありますが、ダメージとは考えておりませんので、細かく気にされる方は入札をご遠慮下さいませ。
 
◆梱包はこちらの指定する方法に限ります。できる限り送料のご負担を少なくする為の梱包を行いますので、お届けの際の畳みジワは何卒ご了承下さいませ。多くの商品がユーズドですので、到着後にクリーニングに出されることを強くお勧め致します。
 
◆当方のパソコンにて、実際の色調を再現するよう、最大限の努力をしておりますが、パソコン環境やモニター等の違いで、実際の色と違う場合がございます。色の完全な再現はかなり困難ですので、ご理解の上ご入札下さいませ。緑系の色合いはグレー系や茶系に写ることが多いです。 タキシードの場合は、襟などに配されているサテンやシルク部分が実際には黒でも、小豆色に写ってしまうことがあります。ジャケット類の裏地も同様に、実物とかなり違う色合いに写ることが多いです。また、ブランドタグも光の関係で薄く写ってしまうことが多いです。
 
◆出品されているカテゴリや表記サイズは参考程度にお願いいたします。必ず実寸をお確かめ下さいませ。サイズが体型に合うかどうかは、ご質問頂いても、おおよその目安しかご案内できません。お手持ちのアイテムとサイズをお比べ頂く事が一番の方法です。
 
◆トラブルの原因となりますので、間違い入札の取り消しは行いません。特に、時差がございますので、終了までに12時間を切っている場合は対応が不可能です。入札前に責任を持ってサイズや商品をお確かめ下さいませ。
 
◆商品はアメリカから航空便にて発送させて頂きます。ほとんどの商品は米国ヤマト運輸さんを利用しています。一部商品は郵便局からとなります。 ご入金を確認させて頂いてから、 以外は原則として5日以内に発送させて頂きます。フライトや税関がスムーズな場合は1週間前後でお手元に商品が届きます。 天候等の理由でフライトが飛ばないこともあり、税関で検査の為に荷物を止められてしまった場合は、商品の到着が2週間以上かかってしまうこともございます。また、特別な事情が生じた場合は事前に指定した発送方法を変更することも有り得ます。例えばですが、ヤマトさんのフライトが飛ばない期間が長くなる時に郵便局を利用する等のケースが考えられます。
 
◆日本以外の国への発送はEMSの実費をご負担頂ければ対応いたします。送料が高額になることが多いので、必ず事前にご質問頂き、ご納得の上でご入札下さいませ。また、日本国外へ発送の場合の送料には通関手数料や関税は含まれておりませんので、別途必要になる可能性があります。
 
◆日本への一時帰国や、年末年始で税関が休みの為に集荷が2週間ほど停止する際、買い付け等により、1週間程度発送をできない時もございます。 ので、必ずご確認の上、ご納得頂いてからご入札下さいませ。確認不足によるキャンセルは、落札者様都合でキャンセルさせて頂きます。
 

◆◆◆  複数着購入の送料について ◆◆◆
落札金額の合計が16500円以下の場合:
例1) スーツ2着; 送料5,000円  例2) スーツ3着以上; 送料7,000円  例3) スーツ1着·ジャケット1着; 送料4,500円
例4) ジャケット2着; 送料4,000円  例5) ジャケット3~4着; 送料5,000円  例6) ジャケット5着以上; 送料7,000円  例7) スラックス2~3着; 送料3,000円
スラックスの送料は、スーツやジャケット類と購入してくださった場合、1本につき1,000円の追加とさせて頂きます。
シャツの送料は、スーツやジャケット類と購入してくださった場合、1枚につき500円の追加とさせて頂きます。

落札金額の合計が16500円より高い場合:
多くのケースで同梱することにより送料をお安くすることができません。基本的には単純に送料を加算した金額がご負担頂く送料額です。組み合わせによっては多少安くすることができることもあります。事前に送料を知りたい場合は、具体的に商品を挙げてご質問下さい。


また、スーツやスラックス、ニット類でハンガーをサービスでお付けしている商品に関して、他商品との同梱をご希望の場合は、ハンガーのサービスはなしとさせていただきます。そのケースでハンガーをご希望の場合は、追加料金にて承りますので、お問い合わせ下さい。


 
特定商取引法に基づく表記
責任者: Katsumi Takashima住所: 1327 102nd ave NE, Bellevue, WA, USA電話番号: 425-637-5164  E-mail: exeresh@msn.com
支払方法: ヤフーかんたん決済
商品の引渡し後におけるその引取りについて:
検品ミスによる商品の欠陥がある場合を除き、返品には応じません。こちらに非がある場合は、返品を含め誠実に対応させて頂きます。

★ 有名ブランドスーツ·ジャケット·コート·スラックス·シャツ類を出品しております。 ★
★ 毎週30~70品程、新規出品しておりますので、他商品もチェックしてみて下さい。 ★
 
アクセス頂き誠にありがとうございました。

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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『稀少 アンティーク 駿河国 峯本院 真言宗醍醐派 秋葉山 本坊 峰本院 秋葉三尺坊 天狗 神画 紙本 掛軸 仏像 仏教 寺院 絵画 日本画 古美術』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、中古タイヤ 4本セット 175/65R14 82Q 14インチ ブリヂストン ブリザック VRX 冬 パッソ 送料無料(沖縄、離島除く)a10395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AIいちご新聞 創刊100号 記念特別プレゼント レターパッド

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MAISON MARGIELA アンクルブーツ タビ カーフスキン ブラウン

∟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VETEMENTS◆22ssT-SHIRTS ポロ SHIRTS 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

ドルチェ&ガッバーナ直営店◆Denim jacket◆デニムジャケット◆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(ZARA - 【完売/新品】ZARA カットワーク刺繍ワンピース XS)、「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:野原工芸 木の シャーペン 紫檀シタン 銀 木製TAGLIATORE◆スーツ/50/ウール/ネイビー/ストライプ

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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