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大人気の TOA VS-0204 通電確認済 PA機材各種 ATEN WT-D1804 音響機材 格安売り切りスタート! WA-H120 WZ-DH20 Panasonic その他
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35,466円 118,220円
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カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • 楽器、器材
  • レコーディング、PA機器
  • その他
状態
  • 目立った傷や汚れなし
○o。商品詳細。o○

PA機材各種まとめ売りの出品となります。

通電確認済。

お譲りして頂いた時の話では使用していたとの事ですがこちらでは動作未確認となりますので取引後の動作の保障は出来ませんのでご了承下さい。

ビデオスイッチ ATEN VS-0204
デジタルワイヤレスチューナー TAO WT-D1804
ハウリングサプレッサー Panasonic WZ-DH20
ハイパワーアンプ WA-H120
ワイヤレスマイク×3 ピンマイク×2 充電スタンド×2
ケーブル類各種 

サイズ約 高さ98cm 幅56cm 奥行63cm

写真が現状ですのでご確認宜しくお願い致します。

当方素人の為専門的な質問にはお答え出来ませんのでご了承下さい。

【重要】ヤフオクの改定により、簡単決済は落札より最大5日間となりました。また、やり取りが困難な場合手数料の関係上削除というのも、最大2週間となりました。
日数が少なく、日数以内のお支払いが困難な場合はお知らせ下さい。 やり取りががなく、日数が経過したものにつきましては削除させて頂きますことご了承下さい。自動的にヤフオクより評価がなされますこともご承知願います。

中古品につきましては、シミ·スレ·汚れ等があります。また、正規の付属の不足がある場合もございます。画像等を参考にご確認願います。貴重なものなので是非この機会にご検討下さい。

発送は、佐川急便が3辺合計260cm50㎏まで。
それ以上の物は、物によって西濃運輸等で発送致します。大型の商品は、送料もかかるので事前にご質問して下さい。

こちら引き取りも可能です。
引き取りと領収書の発行は別で10%いただきます。
宜しくお願い致します。

『大型発送』西濃運輸発送では、屋号〈会社名〉が必要となります。ある方はお知らせ願います。

『大型発送』個人様は、家財宅急便か佐川急便小口チャーター予定となります。

3辺最長の本体外形〈突起物等も含みます〉 

横幅cm×奥行きcm×高さcm キロ

『その他』

横幅cm奥行きcm高さcm

横幅cm奥行きcm高さcm

横幅cm奥行きcm高さcm

横幅cm奥行きcm高さcm

発送予定サイズ

260サイズでの発送予定です。

発送は、小さい物は佐川急便。大きな物は西濃運輸等。物によって判断させて頂いています。(梱包後のサイズは、梱包や運送業者の計り方等で前後することがあるので予めご了承下さい)

ヤフオクシステムで、始めにお客様が運送会社を選ぶことから始まりますが、ガラスは佐川急便しか運ばない等ので、こちらで判断させて頂きます。ご了承お願い致します。

大型発送の場合、大型の車の通行可能な場所で、こちらでの梱包と荷受け人の手伝いと軒先下ろしが必要になります。かなりの重量物ですと、荷受け人様の方で適正の人数やフォークリフトといったものが必要となる場合がごさいます。支店止めも可能です。
指定に関しましては、運送業者の事情によりあくまで希望という形となってしまいます。

不明なことがあれば、ご質問をお願い致します。

○o。支払詳細。o○
お支払いは簡単決済か、簡単決済期限が過ぎた場合ジャパンネット銀行へのお振込みのみのご対応になります。
ご入金確認後の発送になります。

○o。発送詳細。o○
発送は、原則元払いのみでの発送になります。『代引き不可』
保険等お客様のご要望にて加入いたしますのでお申し付けください。
お引き取り可能です。
指定業者は決めてありますが、郵送や他の業者が適切な場合もありますので、その際ご相談下さい。

○o。注意事項。o○
中古品を多く扱うため、正規の付属品等について不足がある場合があります。
また、状態についても伝えきれていない部分があるかもしれません。
写真を参考にご判断ご検討ください。

梱包につきまして、再生段ボールを使用しています。
それが気になるかたもいらっしゃるので、その方はご相談願います。送料は高くなりますが、梱包も代行する家財宅急便等の方法もございます。

キャンセルされた場合、評価を気になさる方は落札金額手数料等をいただく場合があります。その後、再出品させて頂きます。
キャンセルにて取り消しで、マイナス評価となっても宜しければ、手数料といった関係上でキャンセル料を貰わなくてもという場合もあります。ですが、自動的にヤフオクより悪い評価がつきます。ご了承お願い致します。
梱包を外部委託などの対応をさせていただく場合もございます。
何かしらありましたら、ご相談下さい。

○o。コメント。o○
送料はお住まいの地域によって異なります。
離島の場合別途料金がかかる事があります。
サイズ、お届け先を山梨県からの発送で、佐川急便ホームページから料金を確認することが出来ます。
大型の送料は、インターネット上ではでないので、こちらへご確認を宜しくお願い致します。
送料等、何かございましたらお気軽にご質問ください。
仕事の関係上すぐにお答えできない事もあります。また、終了間際もお答え出来かねます。

尚、営業時間は朝8時から夕方5時頃となっており土曜日曜祭日は基本的にお休みとさせて頂いております。要相談にてご都合が合わせれる場合は対応させていただきます。やり取りは、基本的には平日とさせて頂いておりますが、対応させて頂く場合もございますので予めご了承下さい。

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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『こたつ おしゃれ 年中快適 こたつもソファも高さ調節 リビングダイニング ベンチ 2人掛け ベンチ座面カラー【キャメルブラウン】』には、以下のように記載されています。


チューナー

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、PRADA◆プラダ/SAFFIANO BICOLO/長財布/2MV836/NVY/内側汚れ有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【0233】カバーリングモダンデザインローソファ[ORGA]3P(4

∟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AW A1251 OLD CELINE セリーヌ マカダム ロゴ 総柄 金具 ハンド ボストンバッグ ミニ ベージュ ブラウン レザー 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 : 未使用 TOA ワイヤレスチューナーWT-1804 アンテナYW-550 ユニットWTU-1800 ワイヤレスマイクWM-1200 セット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。

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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

アンティーク 本物 ギリシャ コイン to Classify 0,3 gr/7 mm @ANT1719.10DS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(MEDICOM TOY - BE@RBRICK 招き猫 ペコちゃん黒メッキ 100% & 400%)、「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:BEAUTY&YOUTH UNITED ARROWS - <monkey time> PE/TRO CROPPED OPEN シャツPEAVEY CS400X プロフェッショナルステレオパワーアンプ 210226 V-1-3

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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