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【SALE/60%OFF】 ロレックス ROLEX 171s サブマリーナ ブラック文字盤 Y番 16610 デイト 本体
【SALE/60%OFF】 ロレックス ROLEX 171s サブマリーナ ブラック文字盤 Y番 16610 デイト 本体
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400,909円 1,336,364円
ロレックス サブマリーナ・デイト 16610 Y番 - 腕時計専門店THE-TICKEN , ジェムラインジャパン - 公式サイト - / ロレックス サブマリーナ , Rolex ロレックス ROLEX サブマリーナ デイト 16610 ブラック文字盤 , トケマー:ロレックス サブマリーナデイト 16610 パティーナ 黒文字盤 X , ロレックス サブマリーナデイト 16610 U番シリアル 高価買取|他社より , ロレックス ROLEX 16610 サブマリーナ デイト K番 黒文字盤 自動巻 , ジェムラインジャパン - 公式サイト - / ロレックス サブマリーナ
カテゴリ
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メーカー·ブランド
  • ROLEX
状態
  • 目立った傷や汚れなし
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当店では専用のオーダーフォームを使用しております。落札後、上記よりご入力をお願い致します。
【重要】かんたん決済の「送料漏れ」が多発しております。必ず「送料」をご入力ください。

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※当方出品商品入札の際には、必ず注意事項をご理解·ご納得の上ご入札をご検討ください。※

※落札価格には別途消費税が発生いたします。


■商品概要
□商品管理番号:171s-220305-002

□コンディション
 ·保証日付 2003/9
 ·日差+5秒
 ·10時方向に薄い線キズあり(写真参照)
 ·本体ケース左サイドに薄い微細キズあり
 ·ベルトコンディション良好
 ·付属品の箱にダメージあり
 ·ベルトにキズ·汚れ·しわあり
 ·キズの程度も光に当てて見える様な軽度の物で非常に綺麗なお品となっております

□Ref:16610

□シリアル:Y番

□サイズ
 ·ケース幅:40mm(リューズ含まず)
 ·腕回り:約18cm

□スペック
 ·デイト表示
 ·300m防水
 ·自動巻き(機械式)

□素材:SS

□カラー:ブラック文字盤

□付属品:外箱 内箱 ギャランティカード コマ×1 冊子×4
  ※画像にあるもので全てです。

□ケース本体ランク:A
□ベルトランク:S



 ★程度の説明★

使用されていない未使用·新古品になります。
数回程度の使用品で、ほとんど使用感を感じない美品です。
使用感があまりなく、全体的にキレイな状態のお品です。
AB使用感は少しありますが、程度良好のお品です。
多少使用感はありますが、普通の中古品の範囲内です。
BC使用感のあるお品ですが、普通の使用には差し支えありません。
キズや汚れ、かなりの使用感があるがお買い得な商品



■配送業者·送料
当店からの元払い発送の場合の送料は下記の通りとなります。

オーダーフォーム入力時にクロネコヤマト·佐川急便よりご選択ください。

※その他発送方法には対応しておりません※

※一部離島·山間部へのお届けにつきましては別途送料の発生する場合がございます。
 料金はお取引時に判明しますので、ご了承ください。
 もしくは質問欄よりお問合せください。


【佐川急便の送料】

北海道      1300円
北東北   800円 青森·岩手·秋田
南東北   800円 宮城·山形·福島
関  東   700円 東京·茨城·栃木·群馬·埼玉·千葉·神奈川·山梨
東  海   700円 静岡·愛知·岐阜·三重
信  越   700円 長野·新潟
北  陸   700円 富山·石川·福井
関  西   600円 京都·滋賀·奈良·和歌山·大阪·兵庫
中  国   600円 広島·山口·鳥取·島根·岡山
四  国   600円 香川·徳島·高知·愛媛
九  州   700円 福岡·佐賀·長崎·熊本·大分·宮崎·鹿児島
沖  縄      2100円

【クロネコヤマトの送料】

北海道      2052円
北東北  1100円 青森·岩手·秋田
南東北  1100円 宮城·山形·福島
関  東   900円 東京·茨城·栃木·群馬·埼玉·千葉·神奈川·山梨
東  海   850円 静岡·愛知·岐阜·三重
信  越   900円 長野·新潟
北  陸   850円 富山·石川·福井
関  西   750円 京都·滋賀·奈良·和歌山·大阪·兵庫
中  国   750円 広島·山口·鳥取·島根·岡山
四  国   800円 香川·徳島·高知·愛媛
九  州   750円 福岡·佐賀·長崎·熊本·大分·宮崎·鹿児島
沖  縄      2376円

※離島へのお届けは別途ご連絡ください。
※上記料金は《元払い》のみの送料です。



■アルコールの取扱い
アルコール商品へのご入札についての注意点をまとめておりますので、ご入札者さまは必ずご確認ください。

未成年者の飲酒は法律で禁止されております。
入札、落札はかたくお断りいたします。

落札時にオーダーフォームへご入力の際、ご要望欄に必ず落札者様の生年月日及び満年齢をご記入ください。
ご要望欄へのご入力が無い場合は未成年者飲酒禁止法に基づき、酒類の販売はいたしかねますので、あらかじめご了承ください。

当店の取り扱い商品は完品でない場合がございます。
箱なし、ラベル傷ありなどのお品物もございます。

未開栓の状態での経年変化や自然蒸発による減量·お味·風味·コルクの状態等の品質保証はできかねますので、予めご了承下さい。



☆★☆ 必ずお読みください ☆★☆
■注意事項■
はじめに
商品説明、写真を良くご確認の上、ご検討ください。
ご不明な点についての質問には可能な限り回答いたします。
ただ専門性の高い質問や既に質問内容に対しての回答が注意事項にある場合に関しては回答できかねますのでご了承ください。

出品中
商品説明·画像の不備により、入札中にかかわらずオークション終了をする場合がございます。

入札をキャンセルされる場合は必ずオークション終了1日前までにご連絡ください。
※落札当日(特に終了間際)のキャンセルはお受けできません。

落札後
落札後、自動配信メールもしくは落札後のオークションページの「オーダーフォーム」のリンクよりご送付先をご入力ください。

落札後3日以内のご入力がない場合、もしくは1週間以内のお振込みが確認出来ない場合は
予告無しに「落札者様の都合によりキャンセル」とさせて頂きます。
ご理解ご納得の上、ご入札お願いいたします。

落札者の方が何らかの理由によりキャンセルとなった場合、「次点落札者の繰り上げ」はいたしません。

返品·キャンセルについて
商品情報に不備の無い限り、基本的に商品の返品、交換、クレームは一切受け付けておりません。
※思い違いや、ご注文ミス、サイズ変更などによる返品·交換もお受けできません。
※もし何らかの理由によりキャンセルとなった場合、「次点落札者の繰り上げ」はいたしません。

どのような場合であれ値引きには対応しておりません。

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当方の検品、商品説明文に不備がある場合のみご返品に対応いたします。
到着日より一週間以上経過した商品には対応致しかねますのでご了承ください。

 1.どの様な状況·内容·場合においても返品のみでの対応となりますのでご承知の上、ご入札ください。

 2.修理·欠品部品、代替え品の用意·購入などには対応出来かねますのでご了承ください。

 3.出来る限り慎重な検品を心がけておりますが、商品到着後に商品に欠陥の見つかる場合があります。
   その場合でも返品対応となり、返金は商品返送後となりますことご了承ください。
   商品到着後、当方でご指摘の箇所を確認した上での対応となります。
    返金は全て銀行振込での返金となります。

発送(方法)について
入金確認後、1~2日での発送を心がけております。
例外として大型·重量物は3日前後のお時間をいただきます。
また土日祝日などの銀行業務の停止などによる影響がある場合は、銀行業務開始日からの入金確認となります。

発送は当店指定の発送方法のみでの対応となります。
各商品ページの説明欄よりご確認ください。
発送方法に関するご要望をいただきましても対応できませんので予めご了承ください。

商品の直接受け渡しには対応しておりませんので 予めご了承ください。例外なく発送させていただきます。

同梱·取り置きについて
同梱は同日5点までとさせていただきます。(規定サイズの範囲内)

他IDとの同梱には対応しておりません。

取り置きには対応しておりません。

※当方の取引業務、商品管理に支障をきたす恐れがある為ですのでご容赦くださいませ。

その他
評価につきましては発送後、1週間を目途に評価をさせていただいております。
評価不要の方につきましては評価欄よりその旨ご連絡ください。
オーダーフォーム、メールに個別にいただいても対応できかねますのでご注意ください。

新規の方、悪い評価の多い方に関しましてはご入札を取り消しをさせて頂く場合がございますのでご了承ください。

最後に
基本的に中古品、ジャンク品(未検品含む)の取扱いが主となっております。
商品の状態に敏感な方、新同品をお求めの方にはおススメいたしません。

以上の注意事項は当方と落札者さまのお取引を円滑に進行するためのものでございます。
落札者様と気持ちよくお取引きを完了できるよう迅速かつ誠意ある対応を心がけてまいりますので当方商品の落札をご検討の方におかれましても何卒ご理解の程いただけますようお願い申し上げます。

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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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【ROLEX ロレックス】サブマリーナデイト 116610LN ランダム番 DLCコーティングカスタム【中古】

引用:HENRY BEGUELIN - HENRY BEGUELIN✨エンリーベグリン 5人オミノ刺繍 レザー バングルKarl Helmut - 【希少】カールヘルム Karl Helmut シャツ 総柄 カモ L 日本製

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『油絵 Theodore Chasseriauの名作_海より出づるビーナス ma2914』には、以下のように記載されています。


ROLEX ロレックス 116610lv 緑 サブマリーナ 新品未使用

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。

ヤマハ - くまのこども様専用 YAMAHA 電動自転車 バッテリー

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、LOUIS VUITTON - ルイヴィトン ダミエ 長財布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AIFENDI - お値下げしました♡ フェンディ FENDI シュシュ

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

■教師なし学習羽瑠樹あ

∟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ショップキンズ 1個 SOLD OUT 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。

ニラニラ様専用

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 : 【ROLEX ロレックス】サブマリーナ デイト 126610LV ランダム NEWギャラ メンズ 腕時計【新品】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 : PRIVE/ジャケット/42/ウール/CML/チェック○★新品 未使用 ブラックレーベル クレストブリッジ ストライプT ネイビーLL○●

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 : CHANEL◆長サイフ_フラップ_ココマーク&ラッキーアンブレラ/山羊革/ピンク

■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 : (AK-34110)ROLEX【ロレックス】サブマリーナー デイト SS ブラック文字盤 16610/U【USED】

■金融

Ameri VINTAGE - かりん♡様専用SEVENTWELVETHIRTY ラブリーウォークパンプス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(☆ヴィトン☆レギュラーフィット ポプリンシャツ /)、「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。

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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:早期完売★BALENCIAGA GYM WEAR ラージフィット Tシャツ/Newロレックス ROLEX サブマリーナ 16610 ブラック 腕時計 メンズ 中古

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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