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【日本製】 ロボシリンダ IAI 未使用 RCS2-SRA7BD-I-100-4-100-T2-S-B-RE シリンダー ロボ その他
【日本製】 ロボシリンダ IAI 未使用 RCS2-SRA7BD-I-100-4-100-T2-S-B-RE シリンダー ロボ その他
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6,480円 10,800円
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カテゴリ
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状態
  • 未使用

未使用 IAI ロボシリンダ RCS2-SRA7BD-I-100-4-100-T2-S-B-RE

商品説明■保証書  :なし
■付属品  :なし
■動作確認 :ー
■ランク  :【S】··下記参照 

【その他】 
 ·未使用品ですが、ビニールの擦れキズ汚れ等、状態を気になさる方はご遠慮下さい。 
 ·専門知識がございませんので、写真、型番で判断できる方がご入札下さい。

メーカーサイト ↓

 

 ★ランク表★
   【N】未開封品
   【S】未使用と判断したもの
   【A】使用感が少なく程度良好の美品
   【B】一般的な使用感のある中古品
   【C】傷、汚れなど使用感の強い中古品
   【D】劣化がひどい状態や難有品など
   【E】ジャンク扱い品

 【全て個人などから買取したものになりますので、購入日や場所、
  使用頻度などは商品説明欄に記載している内容以外はわかりかねます。
  一度人手に渡った買取商品であることをご理解の上ご入札下さい】

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 ·日時指定、領収書などはお早めにお願い致します。
  発送準備終了後の場合、対応できないことがありますのでご了承下さい。

【定休日などは発送業務を行っていませんので自己紹介欄をご確認下さい】
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≪発送方法·送料≫
発 送 方 法 · 送 料 
 ·ヤマト宅急便 or ゆうパック(追跡·補償あり)   
    【 北海道 】····· 600 円
    【本州,四国,九州】··1,200 円
    【沖縄,一部離島 】··1,600 円

 ·店頭引取 ··0円 (かんたん決済時に送料修正)

【宅配便はヤマトかゆうパックのどちらかになり、地域やサイズによって
 ヤマトの記載でもゆうパックの場合がありますのでご了承下さい。
    (沖縄はコンパクトを除き基本ゆうパックです) 】


※上記以外の発送には基本的に対応しておりません。
 (落札後に上記記載に無い発送方法を強要する方は取消致します)

※段ボールは使用品を再利用しておりますのでご了承下さい。

※郵送事故補償のある宅急便やゆうパックを推奨しています。
 他の発送方法の記載がある場合でも自己責任で選択願います。

※定形外、レターパック、クリックポスト選択時(上記の選択肢に記載がある場合)
 は以下ご了承下さい。
  ·厚さ制限などで【簡易梱包】になりますが動作不良や破損、
   及び紛失等、一切補償出来ませんのでご注意下さい。
  ·梱包したときに記載金額と違う場合がありますが、
   請求及び払い戻しは致しませんのでご了承下さい。
  ·郵便代に切手を使用していることがありますのでご了承下さい。           
その他


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≪その他注意事項≫

·領収書の発行は承っております。お取引の【最初】に (宛名、但書)お伝えください。

·評価 6 以下の方や評価が95%以下の方は入札前に質問欄にご一報くださいますようお願い致します。

·写真や言葉で状態の全てを表現できませんので、中古品のご理解のある方のみ入札願います

·モニターや撮影の状況で写真と実物が異なって見える場合があります。

·当店に喫煙者はおりませんが、売主様はその限りではございません。
 匂いが感じられる場合はその旨を記載いたしますが、あくまで個人の感覚と
 なりますことをご了承下さい。

·気になることは入札前にご確認下さい。落札後のご質問はご遠慮願います。

·ご入札後のキャンセル等には対応致しませんので、よく確認してからご入札下さい。

·店頭での販売も同時に行ってる場合があり、
 出品取消させていただくことがあることをご了承下さい。

·同梱は、取引ナビの ”まとめ取引” をご利用願います。
 (日をまたぐ落札の場合は取引ナビでご連絡下さい)

·落札後、30時間以内でご連絡いただけない場合、落札者都合でのキャンセルを
 させていただきます。その際自動的に”非常に悪い”の評価が付きますがご了承下さい。

·落札日から3日以内のご入金できる方以外、入札はご遠慮下さいますようお願い致します。
 (入札前にご連絡いただいている方は、なるべく対応させていただきます。)

·未開封や未使用などでこちらで状態を確認できない商品の初期不良は
 直接メーカーにお問い合わせいただく形になります。
 (メーカー保証の修理等も受付できません)

·当店の販売商品に関しては二次流通品となりますので、
 メーカー保証を利用できるかはメーカーに直接ご確認下さい。

·万が一ご購入いただいた商品にこちらの不備があった場合は返品返金対応致しますが、
 ご返金は商品代+往復送料のみとなります。ご購入いただいた商品によって発生した
 いかなる損害もお受けできませんのでご了承下さい。


【ご入札いただいた時点で上記の内容をご了承いただいたと判断致します】






店舗情報
リサイクルマート
イオンタウン平岡店



004-0872
北海道札幌市清田区平岡2-5イオンタウン
TEL 011-886-8777
営業時間 10:00-19:00
定休日 第2、4水曜日


この商品説明は  で作成されています。
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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『【DDR4-2400・16GB×2枚=32GBキット!】 UMAX DCDDR4-2400-32GB HS DIMM DDR4-2400 16GB×2 CL17 1.2V』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、絵画 額縁 Gerda Akesson 抽象画 サインあり フレーム ゲルダオーケション デンマーク クラッシックバレー ダンサー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川本製作所 水中ポンプ U4114515 DUM-505-1.5 200V50Hz 電動工具 動作保証

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NIXON ニクソン 腕時計 メンズ 中古

∟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25W ハイパワー LED ライト 60cm 水草 水槽用 照明 ランプ レア 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。

S/楽譜/J-WALK/センチメンタルロード/タブ譜/バンドスコア/Jウォーク/JWALK/ジェイウォーク

■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。

NIKE GOLF★ Roshe G Barely Grape/Villain Red - CD6066 501

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。

戦前絵はがき 第二師団司令部 青葉城 仙台

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 : 009▼未使用品・即決価格▼YKKAP 操作盤付きインターフェースユニット(ライト) YSKAG-B3https://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。

URL : lalamiria様ご専用です♡

■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 : 新品 安心保証 三菱電機 MITSUBISHI MELSEC-Q DC入力/トランジスタ出力複合ユニット QH42P [6ヶ月安心保証]

■金融

FLYING FISH LURE,C1960年、面白珍品蒐集家向け、KENTACKY BAIT CO,.USA, 3-1/4"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(SEIKO - ジョジョ コラボモデル トリッシュ・ウナ 時計)、「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。

新作 Alexander Wang Crystal-embellished silk-satin シャツ


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:18金 ダイヤリング ハーフエタニティw★ORIENTAL MOTOR★オリエンタルモーター★スピードコントロールモーター★US6100-001★未使用★

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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