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低価格 SR-78 シャドウライズ ★中古★ホッツ センシティブ 雷魚ロッド(HOTS/Shadowrise/Sensitive/釣竿)★【FS083】 ルアーロッド その他
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6,028円 10,046円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • フィッシング
  • ロッド
  • 淡水
  • ルアーロッド
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり




商品詳細
【 同梱発送について 】
可能な範囲内で同梱発送を対応しております。
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お支払方法を確定してしまいますと、決済番号が発行され当店で送料の変更ができない場合がございます。
同梱は
落札日より2日以内の落札商品に限らせていただきます。

【 お支払い金額について 】
当店は「オークションストア」のため、
別途消費税(10%)が掛かります。
(お支払の合計金額 = 落札金額+消費税(10%)+送料)(金券、優待券等の内税設定は除く)

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実店舗での買取にて入荷した商品になります。
中古品です。

【 商品名 】
ホッツ シャドウライズ SR-78 センシティブ ルアーロッド 雷魚ロッド
(HOTS/Shadowrise/Sensitive/釣竿)

詳しい製品内容につきましては、下記HP等をご確認ください。
https://hots.co.jp/rod2-shadowrise.html

【 商品状態/動作状況 】
中古品です。
グリップに目立つキズや汚れは見受けられませんが、
トップガイドやその他ガイド、スレッドにスレキズ等、多少の使用感がございます。
折れに繋がるようなキズはございません。

一度人手に渡った商品になりますので、ご了承の上ご検討お願いいたします。
抜粋して状態を撮影しておりますのでご確認ください。

未記入の保証も付いております。
当ストアでの保証はございませんのでご容赦くださいませ。

【 発送方法 】
商品をプチプチ(緩衝材)で包み、紙製のボイド管に入れて発送をいたします。
また発送の都合上、
他商品との同梱不可とさせていただきます。

【 内容物 】
画像にあるのが全てとなります。
ご確認ください。

【 以下の記載も必ずご確認の上 ご入札ください 】
■ 状態はあくまで個人の主観によるものになりますので、捉え方には個人差がございます。
■ 画像や詳細を必ずご確認いただき、ご了承の上ご入札をお願いいたします。
ご入札前に下記「お取引について」を必ずご確認ください。
■ 原則ノークレーム·ノーリターンでお願い致します。
お取引について
※ ご入札前に必ずご確認、同意の上ご入札ください ※

【 ご入札について 】
入札のキャンセルは、
終了日当日の取消は対応致しかねます
落札後ご連絡がないイタズラ入札が増加しております。
不正な入札·落札と判断した場合、「入札の取り消し」「落札者の削除」処理をさせていただきます。
落札後、7日以内に一切連絡がない場合
「落札者都合」にての削除となります。

【 お支払いについて 】
当店は「オークションストア」として出品しているため、
別途消費税が掛かります。
(お支払の合計金額 = 落札金額+消費税+送料 ※金券、優待券等の内税設定は除く)

◆PayPay残高払い
◆クレジットカード払い
◆コンビニ払い
◆銀行振込(PayPay銀行指定口座)
※代金引換には対応しておりません。

コンビニ払いは「落札日から5日以内に決済番号の発行、決済番号の発行から3日以内」のお支払い
コンビニ払い以外の決済方法は「落札日より5日以内」のお支払いをお願いいたします。

【 メール受信について 】
ご利用のWEBメールによっては当ストアからの
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落札後のメール、オーダーフォーム記入後のメールが確認できない場合には、取引メッセージよりご連絡ください。
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お客様都合による返品等は一切受け付けておりません。
万が一記載内容との状態の相違がございましたら
商品到着後7日以内に弊社までご連絡下さい。
早急に対応させていただきます。
商品到着後、
7日以内に必ず状態や内容物をご確認ください
1点モノになりますので、
返品·返金でのみのご対応とさせていただきます。
代金合計以外の保証は一切致しかねます。同等商品との交換は行なっておりません。

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取引ナビのご要望欄に「評価の有無」の記載がない限り、
落札者様への評価は控えさせていただきます
評価を不要とされる落札者様への配慮によるためのものです。
誠にお手数ではございますが、
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尚、お取引後であっても、取引メッセージ等でお伝えして頂ければ対応させて頂きます。

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終了日当日のご質問には対応致しかねます。

早期終了はお客様都合では行っておりません。
また即決価格が設定してある商品以外の
即決、値引き交渉はお受けできません。

ご来店による直接のお取引きは行っておりません。
また直接の商品確認にも対応しておりません。
発送詳細
【 佐川急便 】での発送になります。

※)「
飛脚ラージサイズ宅配便」での発送になります。
ご利用いただける時間指定は下記の通りです。
「8:00~12:00」「12:00~14:00」「14:00~16:00」「16:00~18:00」「18:00~21:00」

全国一律 
4,000円 (税込)

※)北海道·沖縄は対象外になります。
北海道·沖縄については下記金額をご参照ください。

北海道 …
7,500円
沖縄 …
35,000円
※)沖縄のみ「飛脚ラージサイズ航空便」での発送となります。


運送会社、配送方法の指定はお受けできません。
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■ 配送業者による事故·トラブルに関しては、弊社は一切の責任を負いかねます。

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No.204.003.001

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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『★COMME des GARCONS homme × gim ニット コムデギャルソンオム パーカー Sサイズ★アーカイブarchive』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、国内発送★GUCCI★ ディオニュソス スーパーミニ チェーンバッグ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

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∟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【Dior】日本未入荷 アトリエ シャツ コットン 刺繍 フォーマル 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 : □□ DAIWA ダイワ ロッド BLAST(ブラスト) J62MS・V 01480741 やや傷や汚れあり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 : ◆在庫僅か【VETEMENTS】 アナーキー スウェットパーカーZIPPO 『Turning Point ターニングポイント』2013年1月製造 変わり目 転換期 転機 分岐点 オリジナル オイルライター ジッポ- 廃版激レア

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 : THE NORTH FACE STUNNING ANORAK アノラック

■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 : スタジオコンポジット トランスワールド61105

■金融

★関税込★Cleveland Golf★FUR Hood Belt Ves.t★ベスト★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(GIVENCHY Jersey Hoodie Bright Orange)、「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。

ライジングサン★RSR EZO★リストバンド★ミッシェルガンエレファント/フェス ブランキージェットシティ クロマニヨンズ


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:usa vintage outer.【着払い】フィッシュオンFISH ON時代 スーパーストライク マグナムハスキートリッガーGL-76HT MAGNUM HUSKY Trigger ジャンク扱い

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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