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色々な 4台セット 電線リール 六光電業 DENGYO 【送料無料☆彡】ROKKO 型式 50013 通線工具 ドラムリール DR-350 コードリール
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6,982円 11,637円
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【送料無料☆彡】ROKKO DENGYO 六光電業 電線リール 4台セット 型式 DR-350 ドラムリール 通線工具

ランクC
状態中古品
コメントなし
動作動作確認済み。中古品の為、細かい傷、汚れ、サビ等あります。 画像でご判断ください。 気になる方のご入札はお控えください。
セット内容写真に写っているものが全てとなります。
型番DR-350
備考見落としがある場合がございます。
気になる点がございましたら,ご落札後の質問は受け付けておりませんので,ご入札の前にご質問からお願いいたします。
但し,発送倉庫に移動した商品は手元で確認できない為,ご質問にお答えできないこともあります。
その場合,商品説明と写真をご参照頂き,ご納得いただいた方のみご入札をお願いいたします。
保証期間1週間保証

※ご入札頂きました時点で、説明文を含む全てに同意いただいたものとさせていただきます。
商品ランク
SS 新品未使用品(弊社の検品基準による)
中古極美品(使用回数が少なく状態がいい商品)
A 中古美品(使用感あるが綺麗で、傷、汚れが少ない商品)
B 中古比較的綺麗(使用感あるが多少の傷、汚れがある商品)
C 中古(傷、汚れがある商品)
D 中古(傷、汚れが多い商品、動作に問題はないが欠損や不具合の可能性あり)
E ジャンク品(動作保証なし·部品取り等に)


※こちらのランクはあくまで当店による私的な基準となる為、参考程度とご理解お願い致します。
ランクを理由とした返金等は対応できません。

送料
■発送は日本郵便による「ゆうぱっく」のみのお取扱いとなります。その他の発送方法には対応できませんのでご了承ください。
日本郵便
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※店舗受け取りには対応しておりません。
※配送業者の変更は承っておりません。
配達時間指定区分※地域によっては時間指定をお受けできない場合があります。
午前中12‐14時14‐16時16‐18時18‐20時20‐21時
お支払い方法に関して
■銀行振込(ジャパンネット銀行のみ)、Yahoo!かんたん決済が選べます。

■お支払いいただく金額は「落札金額」+「消費税」+「送料」+(銀行振込の場合は「振込手数料」)となります。

■消費税は落札金額に対して加算します。

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■まずはヤフーより落札通知メールが届きますので、そちらを必ずお読みください。本文の中に当店からのメッセージを記載してます。

■落札通知の【ステップ2】より、オーダーフォームのご入力をお願いします。

■銀行振り込みの場合は落札者様とご入金名義が違う場合は取引メッセージにてご連絡お願い致します。

■銀行振込の場合はご入金後確認まで最大3営業日のお時間いただく場合がございます。

■当店から領収書の発行は可能です。(オーダーフォームのご要望欄へ領収書が必要な旨を記載の程よろしくお願いいたします)

■オーダーフォームをご入力いただくと自動返信で振込口座と合計金額を記載したメールが届きますので、銀行振込をご指定の方はお振込みをお願いします。

■発送完了後、自動メールにて伝票番号をお伝えします。

※発送のタイミングに関してですが、銀行振込の場合ご入金日から3営業日以内に発送します(休業日を除く)。


必ずお読みください
■当社のオークションの出品商品は主に中古品です。中古品に関して細部にまでこだわる神経質な方は直営店にて新品の購入をおすすめします。

■複数の商品を落札された場合には、商品毎にオーダーフォームへのご入力をお願いします。

■落札後当店の2営業日後の14時までにオーダーフォームをお送りいただけない場合はお取引を終了させていただきます。

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■当店はヤフオク!利用規約に反する交渉には一切対応しません。

■全ての商品に対して同梱発送には対応しておりません。

■商品は保証書の有無に関わらずメーカーからの保証の対象外になります。(基本的に保証書は同梱しておりません。)

■ランクに関しましては当社の基準で設定してます。ランクを理由としたご返品は受付させていただいておりません。

■落札商品の確認は到着日より1週間以内にお済ませください。到着日より8日目以降の返品返金は一切お受けできません(動作·付属品欠品等含む)

■落札商品発送後の「受取拒否」「商品発送後のキャンセル」「長期不在」等により落札商品が当ストアへ返品となった場合、往復送料の実費+キャンセル料(合計落札価格の20%)を落札者様へ請求させて頂きます。

■商品落札後の「落札者都合によるキャンセル」は自動的に「非常に悪い」評価が付きますので入札は慎重にお願い致します。

■ご入札のキャンセルには対応できない場合がございます。その結果ご落札された場合も上記の対応をさせていただきます。

■商品はご入札されている場合でも予告なく当社の都合で出品停止させていただく場合がございます。

■採寸につきましては当社スタッフが手作業でおこなっておりますので若干の誤差が生じる場合もございます。

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■当店から領収書の発行は可能です。(オーダーフォームのご要望欄へ領収書が必要な旨を記載の程よろしくお願いいたします)

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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。

Rady - Rady☆リゾフラフリルトップス

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引用:Moschino bag with appliquesAprica - アップリカ チャイルドシート ディアターン クリーニング済み

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『ボッテガロゼ ゴールド750ml 6本』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。

日本刀の拵・高山一之作品集/旭日双光章受章・刀装製作修理技術者/高橋節郎/日本人の精神的結晶たる美を創造し見事な華を咲かせている


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、Dior - ディオール CDロゴメタルチェーンリング M/12.5号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キングダム ハーツ 10th Anniversary 3D+Days+Re:co

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

■教師なし学習秋田書店 - 王家の紋章 全巻 1-67巻セット 細川知栄子

∟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静かなるドン 非全巻 74冊新田たつお中古本です。経年劣化によるヤケ、汚れ 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。

JOHN LOBB - ジョンロブ ラッセル

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 : 【領収書発行可】☆日動 リペアポッキンドラム 防雨型 50m センサー付 漏電しゃ断器付 NW-EB53 [IT2QG35XKMQO]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。

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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。

URL : X-LARGE◆PULLOVER HOODED/5620J903/パーカー/M/コットン/BLK/使用感有

■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。

URL : 未開封 HATAYA 畑屋製作所 BR型 コードリール 漏電遮断器付 BR-301KX 【3】

■金融

講談社 - 東京卍リベンジャーズ 全巻セット イラストカード10枚付 1〜24巻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(関税込 PRADA 新作 クロスレザー ショルダー ボディバッグ ロゴ)、「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。
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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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