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【新品】 40 MAX 5番ウッド S Diamana 2021 EPIC for  新品 日本モデル エピック キャロウェイ CW キャロウェイ
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14,340円 23,900円
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メーカー·ブランド
  • キャロウェイゴルフ
シリーズ
  • EPIC
製品情報
  • スペック·価格相場を見る
状態
  • 未使用
※出品商品は題名の通りです。スペック変更等できませんので、ご注意ください。

2021 EPIC MAX Fw 日本モデル 
5番ウッド(18°)
フレックス:S
シャフト:Diamana 40 for Callaway のカーボンシャフト
D2、42.5インチ

付属品:ヘッドカバー

新品です。保証書付きます。
即納可能。

お支払金額とお支払方法について

■お支払金額
落札金額+消費税+送料となっております。

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東北地方·関東地方·中部地方·近畿地方·中国地方 : 880円

  北海道·四国·九州 : 1,100円

  沖縄 : 3,300円

(沖縄、離島は船便で送るため、到着までに1~2週間かかる場合がございます。
予めご了承下さい)


■同梱発送
複数商品の同梱については、オーダーフォームのご要望欄にて承ります。
(お支払い額を改めてご連絡致します。)


その他

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落札後、オーダーフォームにて、必要事項のご連絡をお願い致します。
発送は、お振込み頂いた当日を心がけてはいるのですが、場合によっては、2·3日後の発送になる場合も
ございます。
落札後はご連絡·ご入金を72時間以内に下さいますようご協力ください。


■注意事項
·ノークレーム、ノーリターンでお願いします。

·即決、直接取引は行なっておりません。

·何か疑問等ございましたら、お気軽にご質問ください。
(場合によって、ご質問にお答えできない場合、返信が遅れる場合がございます。お電話での質問は承って
おりません)

·キャンセル·取り消し·返品は承れませんので、商品の画像·コメントなどをよくご確認の上ご入札下さい。


·当店では、お客様とのトラブルを避ける為に、すべてのお取引に評価を入れさせて頂いております。
 予め、御了承下さい。








■購入意思のない入札および落札は業務妨害にあたる場合もあります


管理番号0194518249744
ヤフーオークションでの振り込み詐欺が流行っているようです。
落札ではなく入札した方に勝手に取引の様なメールを送り振り込ませようとするものです。
充分注意し、オークションをお楽しみ下さい。


当店では、他にも新品、中古クラブを多数出品中です!


下記説明は、参考までのスペック表です。
出品商品は、2021 EPIC MAX 5番ウッド S Diamana 40 for CW です。

ドライバー並の反発性能とつかまるヘッドの融合で、やさしさも飛びもMAXへ。
 



JAILBREAK AI ベロシティブレード テクノロジー
従来のJAILBREAKより間隔を広げることでフェースのたわむ量をより大きくしフェース下部ヒット時でもボール初速を向上。


FLASHフェースSS21
AIがヘッド·番手ごとに最適なフェース形状を設計し、ドライバー並の反発性能を可能に。


SPECIFICATION

ヘッド EPIC MAX FAIRWAY WOOD
ボディ素材 3W~7W:17-4ステンレススチール+トライアクシャル·カーボンクラウン+スクリューウェイト
9W~11W:17-4ステンレススチール+スクリューウェイト
フェース素材/構造 3W~5W:マレージング鋼C300
7W:カーペンター455スチール
9W~11W:17-4ステンレススチール
構造(3W~7W):FLASHフェースSS21+フォージドフェースカップ


番手 3W 5W 7W 9W 11W
ロフト角(°) 15 18 21 23 26
ライ角(°) 57 57.5 58 58.5 59
体積(cm3) 179 153 144 136 132
長さ(インチ) 43.0 42.5 42.0 41.5 41.0
※9W·11Wの全フレックス、7WのSフレックスはメーカー特注対応となります。


シャフト Diamana 40 for Callaway カーボン
フレックス S SR R
クラブ重量(g):3W 310 309 308
シャフト重量(g):3W 42 40 39
トルク(°) 5.6 5.8 6.1
バランス D2 D2 D2
調子 中元 中元 中元
グリップ GolfPride Tour Velvet 360 グリーン
バックライン無し(径60、約45g)
発売 2021年2月

●付属品:ヘッドカバー

※クラブ·シャフト長さについては、USGA測定方法での表記。
 キャロウェイオリジナル測定方法の表記より0.25インチ長くなります。

※クラブスペック·仕様は設計値になります。実測値と若干異なる場合がありますのでご了承ください。


※有賀園ゴルフYahoo!オークション店では、トラブルを避ける為にご落札されたすべてのお客様に評価を入れております。
評価なしを希望されるお客様のご入札はご遠慮ください。
業者販売は、しません。また転売屋にも販売しません。
業者が名を伏せて購入した場合、不具合等での返金ならびに交換などには応じません。
ご入札のキャンセル、取り消し等は承っておりません。
連絡なき場合や、どうしてもキャンセルしたい等の場合、ルールを守れない方など、今後当社のオークションに参加できなくなります事、ご了承願います。
とくに入札の取り消し等の依頼に関しましては禁止しておりますが、それでも依頼される方には入札の制限をかける場合がございます。
入札=購入の意思となっておりますので、「取り消しできますか?」と問い合わせた時点で入札の制限を執行する場合がありますので、ご注意ください。
入札制限の解除等は、お願い等されても実行しておりません。いかなる場合であっても解除はしません。
2つ落札し片方だけしか購入しないなどの行為は違反です。落札後に選べるわけではありません。
ゴルフクラブは工業製品です。組立や削りなどの多少のバラつき、重量も必ずしもカタログと一致とは限らない事をご了承ください。
またその中からクラブの差異を指定しての購入や質問は承っておりません。
目視で確認できない傷等もございます。購入後の自己都合による返品等受け付けておりません。
度を超える問い合わせ等は対応しておりません。(クラブ1本1本の傷等1つ1つをミリ単位で回答する事はしておりません。)
画像の追加等も行なっておりません。
アイアン等1本1本ライ角やロフト等を計測する事はしておりません。またそういった質問にも回答しません。
商品の仕入れ方法などに関するお問い合わせ、またそれに近い質問等受けておりません。
犯罪防止の観点から商品のシリアル番号を記載する事は、しておりません。また質問されても回答は致しません。
商品の本物偽物について質問される方がおりますが、当社は偽物は販売しておりません。また、偽物については撲滅していく方針です。
直接取引、店頭での受け渡しは行なっておりません。
代引き(コレクト)は行なっておりません。
送料は箱の大きさには関係なく地域別のみで異なります。箱が小さい商品であっても値引く事はしておりません。
値引交渉等も行っておりません。
商品をお支払無しに先に送る事はしません。お支払確認後の発送となります。
コンビニ受け取りは承っておりません。
当店ストアですので匿名配送はできません。
銀行振込の場合銀行営業日(時間内)の確認となります。
商品の説明内容をご確認の上、ご入札をお願い致します。
在庫に限りがありますので、入札中、ご落札後の商品のスペック、カラー、サイズ等のご変更は、承っておりません。
お届けした商品の返品、交換はお断りしております。
商品到着後の不備などに関するお問い合わせにつきましては、恐れ入りますが、原則として到着後3日以内にお問い合わせ頂きます様、お願い致します
保証書の印は、有賀園ゴルフまたはイーエスティー(有賀園のネット部門)となっております。
中古品、未使用品は保証書はありません。
初期不良以外の修理等はお客様送料ご負担でのメーカー対応となります。
中古品の破損等は対応対処は行なっておりません。
中古品の購入後は、1週間でも1日でも1度使用しただけでも破損した場合は対処は行なっておりません。
運送会社が配達中に破損、または遅延等する場合がありますが、予め了承ください。破損の場合は代替品または返金となります。
問い合わせ、購入、その他すべてにおきまして日本国外への対応はおこないません。
落札後の商品の取り置きは最大で3日間までです。それ以上の場合は承っておりません。
5日以上先の着日指定は、承っておりません。
発送後の日付指定、時間指定、営業所留めは承っておりません。
有賀園ゴルフのポイントはオークションでは付与しておりません。
商品発送後の領収書の発行はしておりません。希望の方は落札時のオーダーフォーム内でのみ承っております。
商品説明文にある運送会社以外での配送方法や金額は承っておりません。
過入金時は振込での返金手数料の兼ね合い上、ボール1スリーブにて代替えとさせて頂いております。返金の場合は振込以外では行なっておりません。振込時の手数料はお客様ご負担となります。
(また代替えのボールのメーカーやブランド、色等は選ぶ事はできません)
何らかの不手際等で返金が発生した場合、1週間以内での返金対応となります。
オーダーフォーム備考欄で同梱の記載が無い場合は、別々に発送する場合もございます。
空港カウンター·預かり所宛の配送は当店では受けられませんのでご了承ください。
他モール(ヤフオク!以外の当社のネットサイト)との同梱は致しません。
営業時間外のお問い合わせ等、返答できない場合がございます。予めご了承ください。(営業時間AM10:30~PM6:00)


お支払は午後3時まででしたら即日発送を心掛けております。(場合により2、3日頂く事もあります)
それ以降は次の日の発送となります。
落札者様へのご連絡はyahoo!へ登録されているアドレスへ連絡致します。
(それ以外のアドレスは受付致しません。オーダーフォーム備考欄で記載されても対応致し兼ねます。)

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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。

【CELINE】 サルキー リジット ゴールドブラス ブレスレット

新品■キャロウェイ■2022.1■APEX UW■21.0■DIAMANA 55 for CALLAWAY カーボン■SR■新しいスタイルのユーティリティウッド■日本仕様

引用:NOT COMMON SENSE◆BLAZE BOMBER REVERSIBLE JACKET/20143001/ナイロンジャケット●送料込●BALENCIAGA●MALLORCA SANDAL

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『☆正規店購入品 LOUIS VUITTON/ルイ・ヴィトン タイガ パイロットケース キャリーバッグ』には、以下のように記載されています。


epic max フェアウェイウッド 3W diamana TB60 3番 43インチ

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、【BURBERRY】バーバリー コットンブレンド ボンバージャケット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【VALENTINO GARAVANI】長財布

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★正規★国内発【Ground Y】レザーダブルジップウォレット2color

∟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☆Victoria's Secret☆ Heavenly 香水 石鹸 3点 ギフトセット 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 : 5810【Callaway】EPIC SPEED 5W 18度 Speeder EVOLUTIONⅦ FW60(S)装着 ヘッドカバー付 エピック スピード スピーダー エボリューション7https://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 : CELINE クロップド プリーツ ウールパンツ 限定品攻殻機動隊 B2 ポスター 未使用  士郎正宗 ghost in the shell 押井守 プレステ play station

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 : 超人気【マリメッコ】サイレン 掛け布団&枕カバーセット

■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 中古 キャロウェイ MAVRIK (マーベリック) フェアウェイ 2020 (日本仕様) 3W Motore Sp[3904

■金融

Roger Vivier*フラワーストラス バックル レザーブレスレット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(話題の NO COMMENT PARIS パーカー【COLLECTION3】NCLYN 131)、「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:eimy istoire - eimyistoire プリーツシャーリングロングワンピース【中古】キャロウェイゴルフ BIG BERTHA GBB エピック STAR フェアウェイウッド ATTAS PUNCH 62005385839

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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