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公式の店舗 送料無料◆未使用2点セット【マルシン◆ホーロー鍋】両手鍋&片手鍋◆昭和レトロポップ◆カラーホーローウェア 両手鍋
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5,200円 8,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • キッチン、食器
  • 調理器具
  • 両手鍋
状態
  • 未使用

【マルシン◆ホーロー鍋2点セット】

商品詳細
ご覧いただきありがとうございます。


【内訳】
·18㎝片手鍋
·20cm両手鍋


【商品の状態】
未使用品2点セットです。
外観での大きな破損などはありません。
両手鍋の裏底の黒い塗料に膨らみがあります。(写真5枚目右下)
長期保管品につき、経年及び保管による、使用に支障のない範囲の傷·汚れ·痛み等あった際はご容赦下さい。
未使用品ですが長期個人保管品につき、細かな点が気になる方は入札をお控え下さい。


※作業日数が少ない為、迅速な対応やこまめなメッセージは出来ません。
 注意事項欄に記載がありますので、入札前に必ずご確認下さい。

お支払&配送
●お支払方法はかんたん決済のみとなります。
●お支払いのないまま支払期限が過ぎてしまった際は、事前連絡なしに『落札者都合』にて削除致しておりますので、くれぐれも期限にはご注意下さい。

●配送情報につてはオークションページの最後にある『配送方法の詳細』をクリックしてご確認下さい。
●土日·祝日は作業をしておりませんので、金曜日にご入金頂いた場合は月曜日の発送となります。(月曜日が祝日の際は火曜日の発送となります)
保証
●出品の内容と異なる場合に限り保証対応させていただきます。商品到着より1週間以内にご連絡下さい。
●商品の状態が思っていたのとは違う等の理由での返品は行っておりません。
●連絡は『取引メッセージ』よりお願いします。評価から連絡いただいた際は、その後の対応を一切行いませんので、ご了承の上入札して下さい。
●【ジャンク】の記載がある商品は、記載内容と異なる場合でも保証は一切ございませんのでご注意下さい。
●万が一返送となった際は送料の一番安い配送方法にてご配慮願います。
注意事項
●基本的に平日の夜で週に2~3日のみ作業や管理·発送を行っています。(水·土·日·祝日はお休みです)
●作業日数が少ない為、お急ぎの方は入札をお控え下さい。
●作業日数が少ない為、長い時で4~5日程は一切の連絡が出来ません。
●作業日数が少ない為、質問や取引メッセージを頂いても返信まで日数がかかります。
●作業日数が少ない為、こちらで入金確認してから発送までに3~5日程かかります。
●作業日数が少ない為、お支払い後の「発送はいつになりますか?」と言う質問への回答は出来ない事も多いです。
●基本情報の入力のみで社交辞令などのメッセージのやり取りは行なっておりません。まめなやり取りを希望される方は入札をお控え下さい。
●基本的に当方からの連絡は発送時の案内のみとなります。入金確認完了や発送予定日等の連絡は行なっておりませんが、入金確認後3~5日で必ず発送致しますのでご安心下さい。
●以上の様に迅速な対応やまめなメッセージのやり取りが出来ません。ご理解頂ける方のみ入札お願いします。

●商品は中古品扱いとなります。未使用品であっても一度個人の手に渡った品·長期保管在庫などとなりますので、新品同等の品質をお求めの方は入札をお控え下さい。
●商品の状態は中古品を基準に記載しています。「美品」の場合、「一般的な中古品と比べて綺麗な方」と言う意味で、傷·汚れが無い訳ではありませんので、ご理解の上入札お願いします。
●また状態の判断や表現には個人差がございます。その辺りをご理解いただきご入札下さい。思ったより状態が悪い·状態説明の言葉が適切ではない等、個人差による苦情がない様にお願いします。
●稀に運送会社に受け取り拒否される事がありますが、その際は配送方法の変更を行いますのでご協力お願いします。
●発送時の梱包は再利用品を使用した簡易梱包となります。
●箱が付属している商品は、その箱に直接テープや伝票を貼り発送しています。予めご了承下さい。
●ばら売りや値段の交渉·メールアドレスを含む質問などには基本的に回答を行っておりません。
●匿名配送利用の為、領収書の発行は行っておりません。オークションページ等を印刷してご対応下さい。
●お取り引きいただいた全ての方に評価を行っております。評価不要にリクエストにはご対応出来ません。
●特別な希望がある場合は入札前にご質問お願いします。落札後は対応出来ない場合もあります。(何にちまでに発送して下さい。とか 箱に伝票を貼らないで下さい。など)

コメント
●ご覧いただきありがとうございます。
●ご不明な点はお気軽にご質問下さい。
●当方は騙すつもりで出品している訳ではありません。万が一、不具合や不手際などあった場合に、喧嘩腰で対応してくる方や、問い合わせ等なく即悪い評価を入れる方は入札をしないで下さい。そんな場合でも優しい気持ちで応対してくれる方のみご入札お願いします。
●お取り引き途中での評価はご容赦下さい。もし不手際などあった際は、その後の対応を含めて総合的にご判断いただいた上での評価をお願いします。
●お互いに気持ちの良いお取引が出来たら嬉しいです。どうぞよろしくお願いします。


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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『即決・送料無料◆サイズ30cm 遠藤商事 業務用 プラ柄 厚板実用鍋 30cm 電磁調理器対応 本体18-0ステンレス フタ18-』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、Champion - 90'sチャンピオン リバースウィーブ スナップカーディガン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AIiPhone - 新品未使用 iPhoneSE2 本体128GB ホワイトSIMフリー

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MARUKO - 専用

∟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スズキ - スペインSUZUKI smx50 希少機種 値下げ中 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 : アムウェイ クィーン ウォック フライラックとスチーマーラック付き

■金融

COMOLI - コモリ comoli ストライプ ワーク ジャケット 1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(ナイキ エアマックス95〜Nike Air 95〜ホワイト)、「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。

ルイヴィトン ロザン


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。

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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。


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