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店舗良い 【0266】ウォーターヒヤシンス[Wyja]ソファ&テーブルSET B(4 籐、ラタン
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45,540円 151,800円
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カテゴリ
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状態
  • 未使用
配送不可地域のお知らせ
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【  お客様へ大切なお願いがございます。  】
納期確認のご協力をお願い致します
品物は予約商品となります。納期は基本的に約3~4営業日後の出荷予定となりますが【数週間~数ヶ月】のお時間が掛かる場合もございますので、ご都合によりお待ち頂けない場合はご注文前に必ず【納期のお問い合わせ】をお願い致します。納期未確認でのキャンセルは、落札者都合での落札取り消しとなりますので、ご注意をお願い致します。
納期等のお問い合わせは、下記メールまでお願い致します。

品物は常に欠品しない様に努めておりますが、状況により欠品中の場合がございます。その場合の納期は数週間のお時間が掛かる場合もございますので、ご都合によりお待ち頂けない場合やお急ぎの場合は入札前に必ず在庫確認及び納期のお問い合わせをお願い申し上げます。


商品名·詳細ウォーターヒヤシンスシリーズ 【Wyja】
ウィージャ テーブルBセット「2P+3P+テーブル」


各商品の詳細は同シリーズを纏めて下記へ記載致しておりますので、ご覧頂いている
ページのタイトルにある対象商品の詳細をご確認頂けます様にお願い申し上げます。


お支払い方法

代金のお支払い方法は銀行振込、ジャパンネット銀行、楽天銀行、郵便振替をご用意致しております。代引きはご利用頂けません。ご理解をお願い申し上げます。

価格は
税込みです。お支払い総額は商品代金(税込)+送料のみとなります。

送料のご案内

全国、送料28930円でお届け致します。

北海道、沖縄及び離島へは別途費用が掛かります。その場合は、実費請求とさせて頂いておりますが、ご理解を頂けます様にお願い申し上げます。



【 安心完全保障確約 】

当社は配送事故や初期不良に関して、全て完全保障です。保障が一切無かった、一部のみしか保障されなかった等の話を良く聞きますが、ご安心ください。詳しくは下記、不良対応のご案内をご確認頂けます様にお願い致します。

【 今後の送料について 】

世界的なコンテナ不足、原材料の高騰や円安により送料値上げの通達をメーカーから受けており、今後も段階的に送料の値上げがございます。送料の値上げは避けられない為に、可能な限り商品価格を下げておりますので、ご理解を頂けます様にお願い申し上げます。

お届け期間について

通常、品物はご注文から出荷まで3~4営業日ほどお時間が掛かります。配送日時指定ご希望の場合は、ご希望の日程に合わせて出荷日を調整させて頂きます。ただし、ご希望日直前のご要望はお受けできませんので余裕を持ってご指定頂けます様にお願い致します。

また、品物が欠品中の場合は数週間~数カ月のお時間が掛かる場合がございますので、
お待ち頂けない場合は、必ずご注文前にご希望の色を明記の上、納期のお問い合わせをお願い申し上げます。お楽しみにお待ちのところ誠に申し訳ございませんが予めご了承頂けますようお願い致します。

在庫確認のご案内

事前に納期の確認を必ずお願い致します!!
納期は基本的に約3~4営業日後の出荷予定となりますが【 数週間~数ヶ月 】のお時間が掛かる場合もございますので、ご都合によりお待ち頂けない場合はご注文前に必ず【納期のお問い合わせ】をお願い致します。納期未確認でのキャンセルは、落札者都合での落札取り消しとなりますので、ご注意をお願い致します。
お客様にはご都合がある事を重々承知致しているからこそ、事前に在庫及び納期の確認をお願い致しております。大型商品は普段ご利用されている宅配便とは異なり在庫の有る品物でも出荷まで3~4営業日、配送は出荷日から地域により数日掛かります。また、当方で全国の運送会社や各配送所の事情や状況までは把握する事はできず、時にはお客様のご希望通りにならない場合もございます。

万が一の不良対応を含めまして、お客様へは当社で購入して良かったと思って頂けるように誠心誠意務めさせて頂いておりますので、ご注文後にトラブルとならない為にも事前に納期の確認をお願い致します。
納期等のお問い合わせは、下記までお願い致します。

ご注文時のご注意

説明内に完成品と記載が無い限り品物はお客様組立品です。
組立設置サービスは別途有料でご用意がございます。

色やオプションの指定はご注文後の連絡時にお願い申し上げます。ご注文の確定は、ご希望の色及び送り先のご連絡及びご決済を頂いた時点で受付完了とさせて頂いております。

当ショップはヤフオクストアです。個人IDオークションと異なり、お客様の個人情報は自動で取得できません。その為に、お客様に送り先とご希望の色をお教え頂かないと、出荷準備を進める事ができませんので、ご注意をお願い頂けます様にお願い致します。ご入金及びご連絡を頂くまでに在庫状況が変る場合もございますので、お早めにご対応を頂けます様にお願い申し上げます。
また、色の指定がないなど頂く情報が不十分な場合も受け付け完了となりませんので合わせましてご注意をお願い致します。

不良品対応のご案内

品物はメーカーにて厳重に検品を受けた後に梱包をされておりますが、配送事故を含め傷や破損、部材の不足などの不良があった場合は新しい品物と交換をさせて頂きますので、到着後は可能な限りお早めに開封頂きまして品物のご確認をお願い申し上げます。在庫状況により交換までお時間を必要となる場合もございますが、ご満足頂ける様に最後まで対応させて頂いておりますので、ご理解をお願い申し上げます。

万が一、不良等があった場合は、不良個所の写真をオークションに記載のメールアドレスまで添付の上、出来る限り詳しい状況と不良個所の記載をお願い致します。配送事故等の可能性がある場合は、梱包の外装に破損等が無いかなどのご確認もよろしくお願い致します。
また、到着から1週間以上経過後の不良報告はお受け出来ない場合がございますので、合わせましてご注意をお願い致します。

評価について

この様なご案内を記載する事自体本当に残念ですが、極一部のお客様で全く説明や確認をせずに批判される方や、事実と異なる虚偽の批判をする方がおり大変残念な思いをする事がございます。年間に何百人とお相手をしていると数名はこの様な方に当たり運が悪かったと諦めるしかありません。

評価をご覧になり疑問に思われた方は、ご面倒かと思いますがお気軽に質問を頂けましたら包み隠さず事の経緯をご説明させていただきます。当社で購入して良かったと思って頂けるように誠心誠意務めさせて頂いておりますので、疑問や不安を残さない為にも何かございましたらお気軽にお問い合わせを頂けます様にお願い申し上げます。

搬入時のご注意

搬入不可によりキャンセルの場合や搬入困難の為に別途運賃が発生する場合の
送料等はお客様負担となりますので、事前に搬入可能かご確認をお願い致します


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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。

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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『指輪 願いが叶う 双子座 ふたご座 シルバー リング お洒落 プレゼント 人気 誕生日 メンズ レディース 男女兼用 星座』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、【*現状販売*】 A05119 舟形シンク(シンクのみ) W1490xD600xH210(+150)mm 【業務用】【厨房用】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【即決】【高級セームプレゼント】【新品正規品】SEIKO5セイコー5SPORTSスポーツ自動巻き腕時計メタルベルトデイデイト【SRPE60K1】

∟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5757527: 京焼 茜窯 岡田華渓造 色絵流水に魚平茶碗(共箱) 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 : 【0268】ウォーターヒヤシンス![Wyja]+オットマンSET A(1https://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 : 【0270】ウォーターヒヤシンス![Wyja]+オットマンSET C(6

■金融

★最高鑑定&唯一鑑定品★オランダ オーファーアイセル 1612年 ダカット金貨 MS61 NGC 鑑定済み アンティークコイン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(富士フイルム - 富士フィルム x100v FUJIFILM 美品 フジ)、「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。

【希少】ルイヴィトン★公式ファッション写真集★表紙3パターン


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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