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【スーパーセール】 Stackable Tube vitra/ヴィトラ■HAL /ハル スタッカブル■ジャスパーモリソン■ホワイト■スタッキングチェア チューブ 金属製フレーム
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5,200円 8,000円
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カテゴリ
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  • 金属製フレーム
状態
  • やや傷や汚れあり
  
■ヨーロッパを代表する家具メーカー『vitra』社から、『ジャスパー·モリソン』がデザインした、氏のデザイン哲学をカタチにしたシンプルフォルムなチェア『HALチェア』です。
緩やかな美しい曲線が特徴的な背座一体のフォルム。眺める角度によって様々な表情を楽しめます。
家庭での使用はもちろんオフィスやレストラン、公共施設など様々なシーンでも使える飽きがこないシンプルなデザインです。
新品定価:¥37,400(税込み)※1脚単価

■色/ホワイト

■サイズ/W540 × D490 × H790/SH430

■状態/全体的に使用に伴う細かいすれ傷がございます。(写真参照)
目立つ大きなダメージもなく、まだまだ気持ちよくお使い頂けます。
中古品ということをご理解頂き、ご入札をお願い致します。
商品状態
良い 悪い
レア度
かなりレア よくある商品
人気度
大人気 不人気

+ + + この商品説明はオークションプレートメーカー2で作成しました  + + +
No.402.002.002




■落札後の流れ
【お客様】 
①御落札
②当社がお送りした落札通知メールに必要事項をご記入の上、ご返信下さい。
(複数の商品をご落札頂いた場合は、備考欄に同時にご落札頂いた商品をご記入ください)
※落札日の翌営業日の正午までに当社からメールが届かない場合は登録されているメールアドレスが異なっている可能性がございますのでメール(net.center.kashiwa@officebusters.com)または連絡掲示板、もしくはお電話(04-7197-7793)でお知らせ下さい。
③当社がお送りした入金確定メールに記載された商品代金をお支払い下さい。
④商品のお受け取り。


【当社】

①落札日の翌営業日の午前中までに、ヤフーオークションに登録頂いておりますメールアドレスに落札通知メールをお送り致します。
②必要事項をご記入頂いたメールをお受取り後、送料を含めたお見積り金額通知メールをお送り致します。
③ご入金確認後、入金確認メールをお送り致します。
※併せて商品の発送予定日をお伝え致します。
④商品の発送
※ご入金日より5営業日以内に発送致します。
■お支払方法
·銀行振込(みずほ銀行)
·ヤフーかんたん決済

■お支払金額
【配送をご希望の場合】   
「ご落札金額+消費税(10%)+配送料金」   
※ストアでの出品のため、落札価格の10%を消費税としてお預かりしております。   
【直接のお引取り希望の場合】   
「ご落札金額+消費税(10%)」となります。

■配送
·原則、配送時間の指定は受け付けておりません。   
·基本的にはヤマトらくらく家財便での発送となります。   
※落札頂いた商品によってはトナミ運輸での配送になる場合もございます。   
※受け渡しは基本的には軒先降ろしとなります。   
※分解した状態で発送する際は、その旨を説明文欄に記載致します。

■配送費
【①らくらく家財便の場合】
·料金計算方法
  お品物の大きさ(幅【W】+奥行【D】+高さ【H】の3辺合計)に合わせて9区分に分かれております。
 料金計算は下記URLよりご確認ください。
 https://form.008008.jp/mitumori/PKZI0100Action_doInit.action
 ※一辺が180センチを超える場合、発送から商品到着まで1週間程度頂いております。
·お振込額
 落札金額+落札金額に対する消費税(10%)+送料(税込)=お振込み金額


【②トナミ運輸】
·配送可能な品  
基本的に落札金額が5万以下のチェア、一人で安全に運搬ができる軽家具のみとなります。  
※照明などの割れ物は配送出来かねます。
※日曜祝日は配送を行っておりませんので、予めご了承下さい。
·料金計算  
当社とトナミ運輸様との独自契約にて3辺の合計により算出しております。  
[チェア1脚の配送費の目安]  
【東京:¥2,640(税込)】【愛知:¥3,410(税込)】【大阪:¥3,850(税込)】


■店頭引き渡し
·弊社の営業日内でございましたら、お引渡し可能です。
·ただし引き渡し希望日の前日午前中までにご連絡をいただけない場合は、お引渡し出来かねますので、何卒ご了承ください。
·基本的には簡易梱包でのお引き渡しとなりますので商品が傷つかないように毛布などをご持参ください。
·お車、トラックへの積み込みの際はお手伝いいたします。
·現金でのお受け渡しは出来かねますので、事前にお振込み頂いた上で、ご来店下さいませ。

■商品発送までの日数
·ご入金を頂いてから5営業日以内に発送させて頂きます。
·商品到着まで少々お時間がかかってしまいますことを、あらかじめご了承くださいますようよろしくお願いいたします。 
※お急ぎで必要の場合は柔軟に対応致しますので、必ずご落札前にご連絡をお願い致します。

■その他
【お客様都合でのキャンセル】
 ·オークションの特性上、原則返品はお受けできかねます。
 ·ご入札の際には慎重にご判断頂き、ご検討下さい。
【評価】
 お客様を評価することはおこがましいと考えておりますので、基本的には弊社からお客様への評価は致しません。
 弊社からの評価は、落札者様より当社へ評価を頂いた場合のみとさせて頂きます。
 従いまして、評価が不要な方は弊社への評価はお控えください。
【領収書】:お買い上げ品の領収書はお品物と同封してお送り致します。
 領収書が必要な場合は、メールにて領収証が必要の旨と「宛名」「但書き」をご連絡下さい。
 ※「宛名」「但書き」は特にご指定がない場合は「お名前」「家具代」とさせて頂きます。
【保障】:商品到着後、不具合等がございましたら1週間以内にご連絡下さい。
 配送事故につきましては、到着時にご連絡いただいた場合のみ対応可能です。
 御落札頂いた金額内での修理もしくはご返金にて対応させて頂きます。
【保管料】:落札日より2週間以内は無料でお取り置きさせて頂きます。
 保管期間が15日以上になる場合は以下の料金を頂ければお取り置きさせて頂きます。
 15日以上経過した場合、1日あたり1点に付き¥540(税込)頂ければお取り置き致します。
【即決商品の注意点】:複数在庫がある商品に関しましては、状態がさほど変わらない1台を撮影しております。
 傷や汚れの場所は異なりますが、状態は大きく変わりませんので、ご了承ください。
【入札の取り消しについて】:新規の方のご入札は、状況にとっては取り消させて頂く場合がございます。
 また、新規でない方でも評価の内容で判断し、入札を取り消しさせていただく場合がございます。
 あらかじめご了承ください。
    

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ヴィトラ ハル チューブ / Vitra HAL TUBEの通販 | 家具・インテリア
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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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引用:BBC DVD-BOX『ブラウン神父の事件簿』Ⅰ~Ⅲ チェスタトンLouis Vuitton 22ss チャームが可愛い☆ブレスレット ゴールド

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『デザイン チェーン ネックレス K18 750 42cm 4.4g 金 イエロー ゴールド ホールマーク 造幣局 刻印 入 店舗受取可』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、モモ様専用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eimy istoire - モンモン様専用ハイウエストペンシルスカート

∟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Drawer - Drawer ドゥロワー アルパカ シルク フリンジ ニット ネイビー サイズ1 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。

URL : ◆イタリア CIGNINI チンニーニ SUSY CHAIR スージーチェア ダイニングチェア スタッキング ASPLUND アスプルンド 4/ジャーナル/KKT23161◆

■金融

4℃ - 4℃ 新品未使用 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(【Tommy Hilfiger】シグネチャー ロゴ 半袖Tシャツ)、「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。

日本陸軍 歩兵第三十三聯隊『 兵隊さん寫眞アンバム帖 』- 兵士・大元帥・秩父宮殿下・戦車・飛行船・砲兵射撃写真37枚 -


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:AMBUSH FLEECE (BMBA002S21FLE001)在庫有り|ジョアン・カサス・オルティネス|ガーデンファニチャー カントチェア4脚セット|アルミ/メッシュ/超軽量|スタッキング 屋内外

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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