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公式 YANMAR 兵庫県たつの市 ●店頭引取可 ●動作確認済み インバータ インバーター発電機 G2800iSE2 ガソリン発電機 ヤンマー インバーター発電機
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31,500円 105,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
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  • 発電機、変圧器、充電器
  • インバーター発電機
状態
  • やや傷や汚れあり










YANMAR ヤンマー ガソリン発電機 G2800iSE2 インバーター発電機 インバータ ●動作確認済み ●店頭引取可 兵庫県たつの市

商品説明
仕様
●メーカー    YANMAR
●型式      G2800iSE2
●外形寸法    W680mm × D445mm × H555mm(本体のみ、突起物含む)


■エンジン始動と各端子の計測を確認いたしました。

■本商品の詳しい仕様は【】よりメーカーホームページをご確認ください。

■当方、専門職ではございませんので、本商品に対して専門知識がございません。大変申し訳ございませんが、専門知識を要する質問にはお答え出来ない事もあります。何卒ご了承ください。

■外装清掃を行っておりますが、新品ではありませんのでキズや汚れが残る事がございます。出来るだけ撮影を行い情報を提示させていただいておりますが、当方での見落としもございます。コンディションに強いこだわりをお持ちのお客様はトラブルの原因となる可能性もございますので入札をお控え下さい。ご協力の程よろしくお願いいたします。

■画像にあるものが全てとなります。

■消耗品に関してはノークレーム·ノーリターンでお願いいたします。

■その他に関してはお気軽にご質問ください。
注意事項
■商品到着後、必ず動作確認を行って下さい。到着後7日以内の初期動作不良に関しましては返品対応いたします。(ご一報頂いた後、商品を着払いにて送り返して頂き、こちらで商品確認後返金手続きをさせていただきます。)

■初期動作不良以外については基本的にノークレーム、ノーリターンでお願いいたします。またお客様ご自身で修理、または修理依頼された際のご負担金に関しましては当方責任を負いかねますので何卒ご了承ください。

■落札日より2日以内にご連絡、5日以内にご入金いただけない場合は、落札者様都合にてキャンセルとさせていただきます。その場合は当方の意思と関係なく落札者様に悪い評価がつきます。予めご了承ください。

■落札後の商品のキャンセルの際は、理由の如何を問わず、落札金額の20%をお支払いただいております。よくご検討のうえ、ご入札をお願いいたします。

■オークション業務の対応可能時間は平日9~18時となっております。出来る限り迅速に対応できるよう努力しておりますが、状況によって遅れる場合もございます。何卒ご了承ください。

■同梱、発送日指定などにはできるだけご対応させていただきますが、オークション終了間際の入札などで、翌日発送などを希望されましても再点検·梱包作業·集荷時間の関係等により、ご希望に添えない場合があります。お急ぎの場合は必ずあらかじめに質問欄よりご連絡をお願いいたします。

■出品商品は店舗販売も併せて行っているため、先に店舗で完売した場合は入札を取り消させていただく可能性もございます。予めご了承ください。

■注意して出品はしておりますが、稀に出品時の操作ミス、説明不足な点、表記に誤りがある場合がにございます。もしご不明な点や疑問がございましたら、お手数ですが必ず入札前にご質問頂き、確認して頂ければと思います。お客様の『当然○○だろう』『○○なのが当たり前』『○○と表示されているから』などの自己解釈はトラブルを引き起こす原因となりますので、ご注意ください。何卒よろしくお願いいたします。

■評価の悪い方·新規のお客様のご入札は場合によっては取り消させていただきますので、予めご了承ください。

■領収証をご希望の場合は、取引メッセージよりご連絡をお願いいたします。

■出品説明文·価格等は更新される場合がありますので、必ず終了日の最後までお読み頂きますようお願いいたします。
発送詳細
■西濃運輸での発送を予定しております。それ以外の発送方法は承っておりませんので、予めご了承ください。

■店舗へ直接お引き取りにお越しいただくことも可能でございます(土·日·祝日の引取も可)。

■商品はパレット積み梱包にて発送いたしますので、商品外形寸法よりサイズが大きくなります。

■配送先最寄りの営業所止めでの配送となります。ただし、法人のお客様(法人名義のみ·個人名は不可)でフォークリフトを所持されている場合は、配送先まで4tトラックで侵入することが可能です。

■発送後にお問い合わせ番号をお知らせいたしますので、配送状況は落札者様ご自身でご確認ください。

■営業所到着後は速やか(4、5日以内)に商品お引き取りのお伺いをお願いいたします。

■送料は個人宛、法人宛だけでも変動いたしますが、同じ都道府県内でも差がある地域もございます。また、中継料や割増料金地域もございますので必ずしも下記の通りではございません。

〇参考送料
大阪···7,800円、名古屋···10,400円、東京···18,800円
新潟···19,600円、仙台···27,000円、札幌···42,400円
高知···10,400円、福岡···14,600円、鹿児島···21,500円
沖縄県には発送できません。

■<重要> 落札者様は落札後の取引メッセージにて【配送先氏名が個人名義もしくは法人名義のどちらであるか】を必ずお知らせください。また、法人名義をご希望のお客様は【法人名·配送先住所·フォークリフトの有無·4tトラック侵入経路の有無】も併せてお知らせください。

■万が一、長期にわたり商品をお引き取りにならない等のトラブルなどが発生した場合は、商品を回収したうえでお取引を中止させていただきます。返金額は往復分の送料+商品代金2割のキャンセル料を差し引いた金額となります。
支払方法

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。

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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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引用:新幹線 東京⇄京都 回数券MEDICOM TOY - ベアブリック ゴッホ contry road 400% medicom toy

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『A181 真筆【 僧朗 浄土真宗 本山西本願寺内の学林勧学 三葉勧学「一行書」】墨蹟/掛軸/紙本/紙箱/再表具済み』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、ソフビナル スパイダーマン ハイエンドソフビシリー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AIアイリッシュ バウロン ボーラン Irish Bodhran 18インチ

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DEUXIEME CLASSE - Akik様専用 AP STUDIO STAMMBAUM 別注ボアボディバッグ

∟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Roen - アボルダージュ リバーシブル スカジャン 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。

URL : リョービ GRX1600 GA-1606 発電機

■金融

専用出品 アニオンエアー 電子発生器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(KAREN MILLEN ファネルネック ニット ジャンパー ドレス)、「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:★ZARA★ FLOWING SATIN SHIRT004★未使用品・即決価格★京セラ エンジン発電機 EGI200

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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