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高速配送 MAKITA/マキタ 新品 充電式集じん機 本体のみ VC864DZ 集塵(しゅうじん)機
高速配送 MAKITA/マキタ 新品 充電式集じん機 本体のみ VC864DZ 集塵(しゅうじん)機
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22,000円 40,000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
  • 集塵(しゅうじん)機
状態
  • 未使用

商品説明
商品名:MAKITA/マキタ 充電式集じん機 本体のみ
型式:VC864DZ

運転音:60dB
最大吸込仕事率: 65W
最大風量:1.3m3/min
最大真空度:9.8kPa
集じん量:8L
電源: 直流36V(Li-ion18V×2本)
本機寸法
長さ366mm幅334mm高さ368mm
質量:8.3kg(バッテリ含)

標準付属品
パウダフィルタ(A-50491)
プレフィルタ(A-50485)
ダンパ(A-50516)
ホース(φ28mm×5m)(A-34229)
フロントカフス22(417765-1)
ジョイントH(424009-2)
アクセサリバッグ(A-46040)
ポリ袋11枚(本機取付1枚)(A-45777)

状態は写真にてご確認下さい。
動作確認済み。
写真の物が全てです。
≪注意≫店舗での販売も行っている為、タイミングにより品切れる場合があります。
すべての記載事項を熟読しよく理解した上でご入札下さい。
ご入札頂いた時点ですべてに了承して頂いたものとさせて頂きます。

お支払い総額について
■落札代金(税込)+送料がお支払総額となります。

お支払い方法について
■Yahoo!かんたん決済
※決済システムの変更後、領収書の発行は行っておりません。

お取引の流れ
1、落札後取引ナビにて取引に必要な情報を入力して下さい。
2、入力頂きましたら取引ナビにて送料の連絡を致しますので、かんたん決済にてお支払下さい。
3、かんたん決済手続き完了後1~2日で商品出荷致します。出荷完了後、取引ナビにて追跡番号等を連絡致します。
4、お手元に商品が届きましたら、取引ナビにて必ず受け取り連絡をして下さい。
5、商品の動作確認は必ず3日以内にお願い致します。

※営業時間外又は著しく梱包に時間が掛かる場合、送料の連絡や出荷時期が遅れる事があります。
※商品発送後の到着日/到着時間等は、伝票番号を基にお客様の方でお調べ頂くようになります。

配送方法
■下記配送方法(複数の場合はいずれか)にて商品発送を行います。
·佐川急便(宅配便)
·日本郵便(ゆうパック)
※商品の形状によりご指定以外の配送方法になる場合があります。

発送時期·送料について
■配送先·サイズ·重量により運賃が変わります。
■事前に送料を知りたい場合は、出品者への質問でお問い合わせ下さい。その際郵便番号は必ずご記入下さい。
■発送までに掛かる日数は、配送方法に記載の通り行います。但し営業時間外又は著しく梱包に時間が掛かる場合は除きます。
大型·重量物は運賃が高額になりますので、事前に問い合わせて頂く事をお勧め致します。その際は郵便番号を基にお問い合わせ下さい。
■離島など地理的条件により、希望に添える発送が出来ない場合もございます。事前にご確認下さい。


※3辺が170サイズ以下、重量が31kg以上~50kg以下の場合は、佐川急便HPにて170サイズでご確認下さい。

注意事項
■営業時間外の取引連絡及び商品の出荷は行っておりません。
■出品商品が中古品の場合、サビ·汚れ·ペイント等ある場合がございます。画像をご覧になり判断して下さい。
■掲載している画像につきましては、ご覧になる環境により色彩が違う場合があります。
■商品が出品の詳細と著しく状態が異なる場合はご連絡くだされば対応致します。
■動作確認完了までの初期不良には対応致します。
■初期不良を発見した場合、直ちに使用を中止し、弊社へ連絡頂きますようお願い致します。
■弊社の許可無く行った修理等の費用に関しては、全て自己責任·自己負担でお願い致します。
■中古商品の為、返品·交換等となる場合もございますので、動作確認が済むまで梱包材は処分しないで下さい。
■返品·交換となった場合、お手数ですが、再梱包·返送までお願い致します。
■落札後48時間以上連絡が取れない場合は、落札者都合によるキャンセルとさせて頂きます。
■かんたん決済支払期限を過ぎた場合は、落札者都合によるキャンセルとさせて頂きます。
■落札者都合によるキャンセルの場合は、システム上自動で非常に悪い評価が付きます。

取引条件
■基本的にノークレームノーリターンでお願い致します。
■新規IDの方、評価の内容に不安を感じる方は、入札取り消し、又は落札者都合のキャンセルとさせて頂く場合があります。
■本商品は現物·現状有姿渡しとなります。 購入後の保証もありません。
■本商品は中古商品である為、弊社は一切の瑕疵担保責任を負いません。よってお客様は売買代金の減免、損害賠償請求、また契約の解除をすることはできません。
■お客様は弊社が製造物責任法第二条3項に定める「製造業者等」に該当しないことをご確認ください。
■商品の引き渡しが完了した時点で所有権が買主へ移転します。引渡し完了後に生じた物件の毀損、破損、事故等について、弊社は一切の責任を負いません。
■本取引に関し裁判上の紛争が生じたときは、如何なる理由があっても、出品者の現住所を管轄する裁判所へ裁判を起こすことに合意の上で入札したものとします。

会社概要
株式会社アモウ工業
·〒771-0206
·徳島県板野郡北島町高房字東野神ノ本4-1
·TEL 088-698-5606
·FAX 088-698-5788
·E-mail info@amo-kogyo.com
■営業時間 8:00~17:00
■定休日 土日·祝日·年末年始·GW·お盆
■ホームページ 
■会社地図 

お問い合わせ方法
■商品·送料等のお問い合わせは、出品者への質問欄又は電話·FAX·E-mailにてお気軽にお問合せ下さい。
※値下げ可能価格や店頭価格については一切お答え出来ません。

リンク
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マキタ 充電式集じん機 Bluetooth対応 [粉じん専用] VC864DZ 本体のみ
充電式集じん機 VC864DZ/株式会社マキタ
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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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■マキタ■18V 充電式クリーナ(ワンタッチスイッチ・カプセル式)白【CL181FDZW】6.0Ah Li-ion電池(BL1860B)1個 充電器(DC18RF)

引用:BOTTEGAVENETA ボッテガヴェネタ イントレチャート  カードケース/ネイビー■即決!送料無料■スイデン すくすくファン ハウス用 循環ファン SHC-35C-1 100V■

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『RW25-063LEC東京リーガルマインド 行政書士試験 本科/最短合格講座/過去問セレクト集等2021年合格目標テキストセット 20冊★ L4D』には、以下のように記載されています。


HIKOKI(日立工機)マルチボルト(36V)コードレスクリーナ R36DA(NN) 本体のみ(充電池・充電器別売)

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、貴重!!幻!!ニッサンバス、消防車、トラック豪華カタログ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

■教師なし学習■貴重!!■荒野のドラゴン■ブルーノ・ニコライ■廃盤■全15曲

∟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◆◇◆ 4冊セット!! 【 ディズニーベビーえほん 第二集 】 ハードケース付き  ◆◇◆ 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 : 010■おすすめ商品■ECOVACS WINBOT950 ガラスクリーニングロボット 窓用ロボット掃除機 W950https://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。

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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。

URL : ⑥新品 マキタ VC0830 粉塵専用 電動工具接続専用 集塵機 集じん容量8L 新品

■金融

美品 モンブラン 万年筆 ■ 吸入式 マイスターシュテュック ル・グラン 146 ブラック ペン先 14K MONTBLANC □4B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(ETRO - 素敵!!エトロの美しいコート)、「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:Nintendo Switch - 新品 Nintendo Switch あつまれどうぶつの森 セット 本体マキタ 小型集じん機 450P 粉じん専用

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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