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憧れ 中古 オフィスデスク DH-203470B 引出し付 SD-V オカムラ 平机 平机
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • オフィス家具
  • 平机
メーカー·ブランド
  • オカムラ
状態
  • やや傷や汚れあり



■取り扱い番号
DH-203470B

■仕様
メーカー:オカムラ
製品名:平デスク SD-V 引出し付 ★
色素材:ライトスモーク
外寸:幅1400mm 奥行き700mm 高さ700mm
ランク:Bランク


■特徴
配線口:2ヶ所
本体:ライトグレー
汎用性の高さはお墨付き。安心してお選び頂ける商品です。

※配線カバー、仕切板などの部材は、画像と仕様が違う場合もございます。ご了承ください。




※大型連休について
ゴールデンウィーク期間、お盆、年末年始はお休みとなります。
その間ご注文可能ですが、ご対応は期間終了後となります。
配送につきましても同様に期間終了後の手配となります。
詳細期間についてはお問合せください。




新商品続々登場!!毎週200アイテム以上追加してます!!




≫商品ランク表


S未使用品未使用状態で買取入荷された商品。
商品確認の為に箱から出しただけ、梱包を開けただけの商品になります。
A美品目に付く傷、シミがない新品同様の極上品。
色やけ等もほぼなく、使用感を感じない商品になります。
B程度良好目立つ傷もなく、程度の良いになります。
予算と状態のバランスの良い中古品になります。
C一般中古使用感はありますが、機能面は問題ない商品。
コストパフォーマンスを優先した予算重視の商品になります。
※付属品や傷の有無は商品説明·写真をご参照ください。
※コンディションランクを理由としたご返品はお受けしておりませんので、目安としてお考えください。

≫お取引でのお願い


(1) 商品落札後は、3日以内にご連絡を頂き、7日以内に決済をお願い申し上げます。
(2) 期間内にご連絡等がない場合は、お客様都合によるキャンセルとさせて頂きます。
(3) 総額は「落札金額+消費税+送料」となり、振込み手数料はお客様負担になります。
(4) 記載サイズに関しましては手動採寸な為、若干の誤差がある場合もございます。
(5) オークション開催中のご質問などは質問欄にてお気軽にお問い合わせください。
(6) 落札後、再度清掃、チェックをしてからの出荷となる為、出荷まで2-3営業日お時間を頂いております。
(7)ストア出品となる為土日·祝日のご連絡·出荷作業は出来かねます。ご理解の上ご入札いただけますようお願い申し上げます。
(8)ヤフオクから閲覧頂いている場合、Yahoo!ショッピング併売システムの関係で在庫数が1でも、複数在庫がある場合がございます。ご希望があれば事前にご質問頂けましたら、現在庫数をご案内させていただきます。1の場合もございますのであらかじめご了承下さい。


≫支払い方法·配送について


·Yahoo!かんたん決済 決済手数料無料!おすすめ!
※お客様都合によるご入札·ご落札のキャンセルは承っておりません。


運送会社
·エスラインギフ(及び中継店)でのお届けになります。
·運送会社のご指定は出来ませんのでご了承下さい。
·配送時間は9:00-17:00の間の日中配送となります。(夕方以降の配送は出来かねます)
·持ち帰りとなった場合、再配送料がかかることがあります。必ずご対応いただける日程をご指定下さい。

【注意】時間指定·日曜、祝日の配達は出来ません。
搬入時の注意点
·特殊配送商品、別途施工·搬入のご依頼以外は基本1階でのお渡しとなります。
·商品ご購入の際は、搬入経路(エレベータ·間口等)·商品サイズは事前にご確認ください。
※大きすぎて搬入出来なかった等の理由でのキャンセルはお受け出来ませんのでご了承下さい。
·クレーンによるつり下げ等が必要な場合はお客様にて手配をお願いいたします。
·二次的損害についての補償は出来ません。
お届け時のお願い
·お届けの際ドライバーが1名でお伺いいたします。
·大型商品の場合荷下ろしをお手伝い頂く場合がございますのであらかじめご了承下さい。
なお、建物入口でのお渡しです。搬入は行いません。大型荷物の場合には荷下ろしお手伝いいただきます。

≫個人宅配送不可エリアについて

以下のエリアは通常の路線便配送不可エリアとなります。(2021.9/4より)
山口県·広島県·鳥取県·島根県·岡山県·徳島県·香川県·愛媛県·高知県·東京都下·福島県双葉郡全域
別業者にて配送となりますので、送料は必ずお問い合わせ下さい。
※運送会社の支店止めで配送も可能ですのご相談ください。
※個人宅宛とはお届け先名が個人宅宛の送り状のものとします。


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当店は店舗販売、及びYahoo!ショッピングとの併売をしております。
その為、オークションの落札とタイミングが重なってしまう場合があり、在庫が不足してしまう事が稀にございます。その場合は同等クラスの商品をご提案させていただきますのでご要望などお気軽にお申し付け下さい。


≫発送元

株式会社トミザワ 「オフィスレスキュー119Happy」
〒272-0013 千葉県市川市高谷1855-2 A棟


※引取希望連絡いただいた当日の引取は商品の準備の都合上出来かねます。
※引き取りご希望のお客様は日程に余裕を持ち事前にご連絡下さい



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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『☆離島以外送料無料☆ グッドデザイン賞受賞 イナバ、オフィスデスク、トリゴン TJ-2-128 タイプ1型 オフィス家具 平机』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、THE NORTH FACE - 2019SS マウンテンライトジャケット ストームブルー Mサイズ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AITHE NORTH FACE - マウンテンライトジャケット(メンズ) Mサイズ

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M'S GRACY - 2020spring☆新品ワンピース 40

∟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ドラゴンボール - 限定secセット 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。

CMR1/18Porsche 917K Gulf- Porsche Le Mans'71 #19 2nd Attwood / Redman

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。

URL : MARNI マルニ カジュアルジャケット レディース 中古●タモリと賢女・美女・烈女 森田一義(著)

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

TOMMY HILFIGER - 【値下げ】TOMMY 腕時計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(レディース☆バックフリルキュロットスカート/Cleveland Golf☆)、「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:【COACHブティック】●新作レア!●レキシー クロスボディーテーブル おしゃれ 折りたたみ テーブル 85cm幅 豆型 ミニテーブル 折れ脚 作業机 リモートワーク ブリッキー 新生活8198a

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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