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【国内即発送】 中古品★デスクトップパソコン 730/Office付属 GT Home/NVIDIA 2TB/無線LAN/Windows10 Corei7-6700/8GB/HDD 8900 XPS DELL パソコン単体
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20,790円 37,800円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • デスクトップ
  • デル
  • パソコン単体
メーカー·ブランド
  • デル
状態
  • 傷や汚れあり
(管理番号:PC58D8K0R520A)
中古品★デスクトップパソコンDELL XPS 8900 Corei7-6700/8GB/HDD 2TB/無線LAN/Windows10 Home/NVIDIA GT 730





商品詳細


·メーカー:DELL
·型番:DELL XPS 8900
·OS:Windows 10 Home Premium 64bit
·CPU:Intel Corei7-6700
·CPU動作周波数:3.4GHz
·メモリ:8GB
·HDD容量:2TB
·光学ドライブ :DVDスーパーマルチドライブ
·ビデオカード:NVIDIA GT 730
·有線LAN:搭載
·無線LAN:搭載
·Bluetooth:搭載
·HDMI端子:搭載
·VGA端子:搭載
·DVI端子:搭載
·カードスロット:あり


■付属品:電源コード、VGAケーブル、KINGSOFT Office 2 WPS




商品状態


Dランク 

【補足】

·OSインストールや認証済みです、届けましたらすぐにご利用いただけます。
·KINGSOFT Office 2 WPS が付属します。(ワープロ(Writer)、表計算(Spreadsheets)、プレゼンテーション(Presentation)を含まれています。)




発送詳細


発送と送料はページ下の「配送方法」欄をご確認ください。


支払詳細


Yahoo!かんたん決済のみ


保証


·当方動作保証で、不良(初期不良のみ)が発生した場合は、商品到着後7日以内にご連絡頂ければ、交換·返金対応致します。
·ご返金の場合、落札金額のみとなり送料、各振込手数料および簡単決済手数料はご返金できませんのでご了承ください。また、イタズラ防止の為、返送における送料はお客様負担となりますのでご了承ください。

保証対象外となる内容

·商品到着日から7日間を過ぎてしまった場合はお受けできません。予めご了承下さい。
·キーボード·マウス等の付属品は保証対象外となります。
·商品の擦り傷や外観の印象等は保証の対象外となります。
·内部分解(増設や換装等)を行ったものに関しては一切動作保証外とさせていただきます。
·ノートPCの場合、バッテリの持ち時間については確認を行っておりませんので一切保証対象外とさせていただきます。
·液晶のドット欠け·常時点灯、経年劣化による輝度落ち、シミ、ムラ等は、保証の対象外となります。
·動作に支障のないネジの欠品は、保証の対象外となります。
·ファンやHDDの動作音等は、保証の対象外となります。
·ゴム足や保護ゴム、ダミーカードの有無は、保証の対象外となります。
·TVチューナー内蔵のパソコンについては、環境が揃っていないので、TV機能は確認しておりません、そのため、保証対象外とさせていただきます。予めご了承ください。
·購入後の部品増設交換、ソフト(ドライバ含む)のインストール等による不具合、相性問題等は保証の対象外となります。
·周辺機器等との相性問題等は保証の対象外となります。
·お客様自身の誤操作·改造·分解による破損や故障等は保証の対象外となります。
·天災、人災による破損や故障等は保証の対象外となります。
·「ジャンク品」の表記がある商品につきましては、保証対象外となります。
·保証期間内であっても譲渡、転売された場合は保証の対象外となります。
·商品の使用などにおいての2次的な被害および損害は一切保証対象外とさせていただきます。



注意事項


·いたずら入札を防止するのため、新規IDの方、悪い評価が多い方の入札は予告なく削除する場合がございます。ご理解ください。
·万一、商品説明文のスペック·付属品などの内容と写真が違っている場合は写真が正しい情報となります。
·商品説明欄に、記入漏れ、誤りがある場合がございますので、入札される前にメーカーHPにてご確認ください。
·当方は個人出品のため、消費税は不要です。
·細心の注意をして傷の確認やクリー二ングをしておりますが、落とせない汚れや見落としがあるかもしれませんのでその点はご容赦願います。
·大きな傷や汚れ等は必ず商品の説明や写真をつけておりますが、説明にない小傷や汚れがある場合もございます。
·商品の写真はモニター、PCの設定など環境により実際の見た目や色が異なることがございます。
·質問は入札前に早めにお願いします。終了間際に質問にはお答えできない場合があります。落札後の質問や要望は一切お答えしませんのであらかじめご了承願います。
·オークション終了後2日以内にご連絡をください。落札後4日以内にご入金頂ける方のみ、ご入札お願い致します。
·上記期限以内にご連絡または、ご入金頂けない場合、落札者都合でキャンセルさせて頂く場合が御座いますので、ご了承下さい。
·商品の性質上ノークレームノーリターンでお願いします。
·ゆうパケットの発送の場合は、万が一紛失等が起きました際は当方または配送業者からの補償が出来かねますので、予めご理解くださいますようお願い申し上げます。
·発送方法については、当方指定の配送業者(ゆうパック、ヤマト運輸、佐川急便など)で発送致します。お客様からのご指定はできません。
·落札後のキャンセルは、原則上お受けできません。





商品状態ランク表
N
新品

新品です。メーカー出荷時の状態。

S
未使用品

開封はされているが、使用されたことがない商品です。
こちらも新品とほぼ同様の状態ですが、ものによっては付属品が欠品している可能性があります。詳しくは付属品の欄をよくご確認ください。


A
超美品

未使用品ではありませんが、ほぼキズが無く、極めてキレイ。使用感もありません。新品に近い状態。外箱に汚れ、シールはがし跡などがある場合があります。ものによっては付属品が欠品している可能性があります。詳しくは付属品の欄をよくご確認ください。

B
美品

少し目立たない程度のキズや汚れ、使用感がありますが、全体的に綺麗な商品。外箱に汚れ、シールはがし跡などがある場合があります。ものによっては付属品が欠品している可能性があります。詳しくは付属品の欄をよくご確認ください。

C
中古品

細かいスレ傷や汚れ、使用感等がありますが、比較的程度良好な商品。外箱に汚れ、シールはがし跡などがある場合があります。ものによっては付属品が欠品している可能性があります。詳しくは付属品の欄をよくご確認ください。

D
中古品

状態良好中古品、多少スレ傷、汚れ、使用感等があります。メーカー元箱が欠品する場合はございます。

E
中古品

大きめのキズや塗装ハゲ、テカリ等が目立つ製品。メーカー元箱が欠品する場合はございます。

J
ジャンク品

動作未確認または動作しない、または通常使用時に一部の機能などで支障がある製品。保証はなしです。

※商品によって付属品が欠品している場合があります。詳しくは付属品欄をよくご確認ください。
※商品状態のランクに関しまして、あくまで目安のランクとなります。 製品の状態に関しましては万全の保証をいたしかねます。あらかじめご了承ください。


ほかにも出品しています。よろしければご覧ください


Yahoo!かんたん決済(クレカ·ネットバンク)がご利用いただけます



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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『洋書★ヴァンクリーフ&アーペル【作品集】★入手困難豪華本』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、SOIR - タグ無し新品日本製SOIR DOLCE豪華!ラメ 花柄 レースワンピース13AR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AIColeman - キャンパーインフレーターマットハイピーク/ダブル

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BALLISTICS - バリスティクス JMホットサンドメーカー&ケース BSPC-2110

∟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SWAROVSKI - スワロフスキーペアバード 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。

☆韓国の人気☆【CARHARTT WIP】☆W VERNON PARK.A☆

■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 : 超高性能! 新品SSD搭載! DELL Precision Tower 3620 i7-7700K 16GB SSD240GB+HDD1TB DVDマルチ Win11Pro DVD再生/年賀状ソフト入りhttps://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。

URL : 美品 オリエント レトロフューチャー カメラモデル 自動巻 革ベルト未使用仏壇・仏壇台上下セット【光明18号+清流】ライトブラウン色

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。

URL : 昭和10年代地図[愛知県知多郡阿久比村全図]阿久比町の村制時代/名古屋鉄道河和線前身知多鉄道/大字名.小字名

■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 : ☆ 即決 DELL i5-8400 2.8GHz/8G/500G/Win10 OptiPlex 3060

■金融

SHIMANO - アルテグラ STI レバー ST-6700 10s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(【関税・送料込】DIESEL J AKIO ロゴ ナイロン コーチジャケット)、「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。

CHANEL◆ベルト/チェーン/ココ/GLD


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:関税込・国内発 ETRO ドレス ミディ★送料無料★OPTIPLEX 3050 /i7-7700/新品 M.2 SSD 1TB/新品 HDD 6TB/メモリ32GB/ブルーレイマルチ/無線LAN/Win10/Office2021/CyberLink★

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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