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2021高い素材  HV-GR7 ビデオデッキ 【1度も使っておらず新品同様/送料無料】AIWA CMスキップ付き 古いが未使用品 VHS ハイクオリティ 97年 VHSビデオデッキ
2021高い素材 HV-GR7 ビデオデッキ 【1度も使っておらず新品同様/送料無料】AIWA CMスキップ付き 古いが未使用品 VHS ハイクオリティ 97年 VHSビデオデッキ
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11,400円 19,000円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • ビデオデッキ
  • VHSビデオデッキ
メーカー·ブランド
  • アイワ
状態
  • 未使用
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【1度も使っておらず新品同様/送料無料】AIWA ビデオデッキ HV-GR7 CMスキップ付き ハイクオリティ VHS 古いが未使用品

                商品説明
【メーカー/商品名】
AIWA ビデオデッキ HV-GR7 CMスキップ付き ハイクオリティ VHS 97年

【商品の状態】
新品同様 未使用 1度も使っておらず
※未使用品で動作する物に関しては動作保証になります。
業者の予備ストックです。
使った形跡が無いので未使用品です。新品に近いです。
もし故障していましたら返品お受けします。(到着後2週間以内)

保管中の環境での劣化、流通上の擦れなどはあるとお考えください。
写真で極力お伝えするようにはしておりますが、映りにくい傷や汚れもあるとお考え下さい。
付属品は基本的には写っている物以外は無しです(背景や台車は一切関係なし)。

※神経質な方は入札をご遠慮ください!
使用に支障が無いような後ろや裏面の汚れが気になる方は入札をご遠慮ください。
またシビアな新規の方も入札をご遠慮ください。

【送料】
送料無料 (恐縮ですが沖縄や離島は発送不可です)
北海道はプラス料金(+500円)がかかります。
超小物サイズは定形外郵便、宅急便サイズは佐川急便、大型家電はヤマトのらくらく家財便になります。
集荷は毎日13時頃に佐川が来ます。それまでに入金確認ができればその日に、13時以降は翌日になります。

【当方へのお支払い(※分割払い可)】
落札代金+消費税+送料
領収書の発行もご依頼があれば発行致します。代引きは不可です。

【分割払いの場合】
当方は「ストア」ですので、ヤフオクの分割払いにも対応しております。
分割払いはYahoo!かんたん決済のクレジットカードでの支払いを選択した場合のみ可能です。
お支払回数は3回、6回、10回、15回、20回から選べます。
※注意※
個人出品の方への支払いは一括しかございません。分割は出品者が「ストア」の場合のみ可能です。
カード会社によっては分割払いに対応していない会社もあるようです。事前に確認しておいてください。
当方と直接分割のやり取りはできません。またお支払方法の決定後に変更はできません。
その他、詳細を当方へ聞かれてもわかりかねますので、詳しくは下記のページでご確認ください。
※分割払いの詳細は 、からご確認下さい。

【直接引取の場合】
直接引き取りも対応致します
日曜、祝日以外の9時半から17時の間でお願いします。遅くなる場合は事前にお伝え下されば合わせるようにはします。
パワーゲート車がありますので重たい物も積込みは可能です。フォークリフトはありません。
当日現金払いでも大丈夫です。

【連絡事項】
(注)恐縮ですが、到着して2週間経ってからのクレーム等の対応は一切お受けできません。
2週間経つと故障しても、破損していても一切対応できません。その間どのような環境や扱い方をしたか分からないですし、こちらとしても完全に区切りを付けないと終わらないからです。
到着後、早急に動作確認や状態のチェックをお願いいたします。

※何かございましたら評価を入れる前に連絡ください。対応はさせて頂きますので。もし悪い評価を先に入れられた場合、もうそこで終了と判断し対応は一切できませんので、お願い致します。

                支払方法

                注意事項
~挨拶~
数ある出品物の中から当方の商品を選んでいただき誠にありがとうございます。
当方はネット専用のストアです。倉庫で営業してますので綺麗に飾ってる訳ではございませんが、来られた方にはもちろん販売もさせていただきます。
買取の方も強化しております。出品していないような大きな機械なども買取や引き取りも致します。
営業日は月曜日から土曜日の9時半から17時までです。日曜、祝日は定休日です。

~新規の方へ~
基本的に新規の方でも入札は歓迎してますが、次の項目は目を通しておいてください!
·連絡のやり取り~入金まではスムーズにお願いします。時々忘れられてる方もいらっしゃいますが、こちらの段取りもありますので、あまり何日も無い場合はこちらから削除いたします。
·また新規の方は「非常に悪い」が入って評価がマイナスになった場合、ほとんどの入札ができなくなりますので注意願います。
·入金確認ができましたら発送いたします。
·商品が届きましたら動作確認などをして頂き、問題なければ評価にでも連絡くださいませ。問題があるようでしたら評価を入れる前に連絡ください。

~動作チェックについて~
·当方が扱っている物は、ほとんどが中古品ですので一つ一つ状態は違います。
·こちらが知識の無い物も他の商品に付随して入ってきますので、知識が無いのに出品する、という状況もありえます。
·家電の動作は大方わかりますが、電動工具や建設機械などは、当方より毎日そればかり扱っている職人さんの方が詳しい事も多々あります。
·幅広く扱ってはいますが、なにぶん修行中の身ですので、説明文や動作チェックの不十分はあるかもしれませんが、なにとぞ大目に見て頂ければ幸いです。
·動作チェックもあくまで簡易チェックとお考え下さい。すべてを確認している訳ではございません。
·長期間使わないと分からない問題点がある時があります。
·全てにメンテが行き届いてる訳ではございません。使う前に細かい手直しやメンテが必要でしたら落札者様でお願い致します。
·付属品は写真に写ってない物は基本的には無いとお考え下さい。またそれによる影響も考慮の上、入札願います。(背景や大きさの比較の物などは一切含まず)

~清掃について~
·冷蔵庫や洗濯機、コンロなどは綺麗に中も外も洗います。匂いはある時もありますが、清潔にはなっています。
·電動工具は清掃してもほとんど変わらないので、簡易清掃になります。潤滑剤は清掃の際に落ちますので、また回転部分に塗ってください。
·古い物の未使用品は、中にシミ汚れが出ているのもあります。

※重要 ~万が一の場合~
·基本的にはノークレーム、ノーリターンですが到着後2週間以内に故障し使用ができなくなった場合は返品など対応いたします。
·あらかじめ出品文章にその旨を掲載されている場合は返品はお受けできません。あくまで動作は問題無しと表記しながら故障した場合のみです。
·気付いた事は説明文に必ず載せますが、説明文に無くても写真でハッキリ確認できる場合は、お伝えしているのと同じですので恐縮ですがクレーム対象外です。
·万が一、こちらの出品物が原因で生じた、いかなる損害の保障も当方は負わないものとします。また修理を要する場合は落札金額が上限とさせていただきます。
·取り付け等で発生した金額は返金対象外とさせていただきます。
·到着後2週間以上経ってからのクレームなどの対応は一切対応できません。故障しても対象外です。
落札された際は、すべてをご理解された上での落札と認識で対応させていただきます。

~お願い~
何かございましたら評価を入れる前に連絡ください。対応はさせて頂きますので。もし悪い評価を先に入れられた場合、もうそこで終了と判断し対応は一切できませんので、よろしくお願い致します。
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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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『【引取or近隣配送限定】新ダイワ ウェルダー 溶接機 発電機 EGW150M 中古【小倉南店】近隣配送(有料)要相談』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、Apple - Apple iPad Pro 9.7 32g cellular au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PlayStation Vita - Playstation Vita(2000) 本体+メモリーカード16GB

∟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STUSSY - 【25.5cm】STUSSY x NIKE AIR FORCE 1 LOW 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。

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■金融

GREED - グリード コルクウェッジサンダル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(STONE ISLAND☆21SS SKIN TOUCH NYLON-TC ボンバー ジャケット)、「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:大人もOK★MARNIマルニ★チュール付 コットン Tシャツ【希少】新品未使用品 Panasonic ビデオデッキ NV-HV60 パナソニック 最後までお読み下さい。

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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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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