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【新品】 幅約89~121.3cm ダイニングテーブル 伸長式 ディレトーレ 【カリモク家具】Direttore 2人 国産家具 リビング 4人用 4人掛け カリモク家具
【新品】 幅約89~121.3cm ダイニングテーブル 伸長式 ディレトーレ 【カリモク家具】Direttore 2人 国産家具 リビング 4人用 4人掛け カリモク家具
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11,880円 19,800円
カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • ブランド/デザイナー別
  • カリモク家具
メーカー·ブランド
  • カリモク家具
状態
  • やや傷や汚れあり

商品名
【カリモク家具】Direttore ディレトーレ 伸長式 ダイニングテーブル 幅約89~121.3cm 2人 4人掛け 4人用 リビング 国産家具
メーカー型番·製造年サイズ
(高さx幅x奥行きcm)
カリモク家具--
商品状態説明
■【カリモク家具】Direttore ディレトーレ 伸長式 ダイニングテーブル 幅約89~121.3cm 2人 4人掛け 4人用 リビング 国産家具 ■


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昭和15年に愛知にて創業以来、上質な木材を活かした家具製作に高い評価を

得ている国内でも数少ない老舗家具メーカー「カリモク」。

「100歳の木を使うなら、その年齢にふさわしい家具を作りたい」を合言葉とし、

使いやすく味わいのある家具を作り続けている日本を代表する家具メーカーです。

木を知り、木を愛するカリモク家具の品質は現在も尚、高く支持されています。

「Direttore/ディレトーレ」シリーズは、カリモクショールームや

カタログではご覧いただけない、限定店でのみ取り扱われている

カリモクのオリジナルブランドになります。


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“ディレトーレ” はイタリア語でディレクターを意味します。

思い通りの暮らしができる、上質で落ち着いたリビングやダイニングを
現代的なデザインで演出する家具を中心に展開するシリーズ。

来客時に用のセカンドダイニングとしてなど、便利な「伸長式 ダイニングテーブル」になります。

落ち着きのあるシンプルなデザインのため、
ご自宅はもちろん、オフィスやエントランスなど様々な場所にコーディネートいただけます。


【サイズ】
(約)高さ69.3 × 幅89.0~121.3 × 奥行79.8 cm


中古のお品となります。
付属品は写真にあるものが全てです。


使用に伴うキズ·ヨゴレが複数、小さなヘコミがございます。
天面部に小さな穴、天面裏のネジ用ゴムパーツの一部不足がございます。
商品画像をよくご確認の上、ご参加ください。

[管理No.22020265R1]
 
◆商品についての注意事項◆

USED品であることをご理解頂いた上でご入札下さい。
(※新品·未使用品の場合を除く)

商品画像に写っている物のみの出品です。
付属物の欠品など、ご不明な点が御座いましたらご確認·ご質問は落札前にお問い合わせ下さい。

現状でのお取引となりますので、ノーキャンセル ノークレーム ノーリターンでお願いします。

商品はデジタルカメラで撮影しておりますので、モニターの環境によって色合いが
実物とは異なる場合がございます。予め了承下さい。

中古品は、全ての機能·状態を記載出来ませんので、写真·商品コメントは参考程度とお考え下さい。
写真と商品コメントに疑義があった場合は、現物である写真を優先いたします。
少しでも不安や疑問がある場合、トラブル回避の為必ず質問欄にてご質問下さい。

◆同梱発送について◆

同時に落札された商品については、同梱発送も対応させて頂いております。
※重量物や割れ物は破損防止のため同梱をお断りする場合がありますので、詳しくは質問欄よりお問い合わせ下さい。

◆お支払いについて◆

【お支払総額】

·落札価格+送料

【領収書】
「Yahoo!かんたん決済」でお支払いの場合、以下の証明書が領収証となります。

·Yahoo!かんたん決済…決済完了メール、もしくはお手続き最終画面をプリントアウトしたもの

※領収書が必要な場合は別途対応しておりますので、落札後ご連絡ください。


◆送料について◆

香川県より、ヤマトらくらく家財便Cランクにて発送を致します。
詳細は でご確認下さい。


※ 一部の島しょ部については、お引き受けできないエリアがありますので、ご質問下さい。

◆落札後の取引について◆

落札後、【落札者様】にYahooオークションから自動メールが届きますので必ずお読み下さい。

PC環境によるお取引を前提として出品しておりますので携帯電話からのお取引の場合は
落札後すぐに発送先などの詳細を取引ナビにてご連絡下さい。
落札通知が届かない場合が御座います。
システム上携帯電話からのお取引が困難な場合もございます。

少人数で運営しておりますので1日から2日ご連絡及び発送にお時間を頂く場合があります。
できるだけ迅速な対応をできるよう努めておりますが、やむを得ず遅延する場合が御座いますのでご容赦下さい。

数日間こちらより連絡が無い場合、何らかの障害にてメールが届いていない可能性がございます。
お急ぎの要件がある場合はお手数ですが、お電話にてご連絡下さい。

商品落札後3日間以内にご連絡の無い場合、落札日から一週間以内にご入金が無い場合は
「落札者都合によりキャンセル」とさせていただきます。
※その際ヤフーのシステム上、自動的に「非常に悪い」の評価がつきますので、予めご了承ください。

◆キャンセルについて◆

落札後のキャンセルはお受け出来ません。
商品説明をよくご確認のうえ、ご参加·ご落札をお願いいたします。

◆返品について◆

初期不良がございました場合、【商品到着後1週間以内】にご連絡ください。
それ以外の商品に関しては返品対応出来かねますので、予めご了承ください。

※ジャンク品、ジャンク品扱い、難有商品、動作未確認の箇所の表記のある商品に関しては
 返品対応致しかねます、ノークレーム·ノーリターンにてお願い致します。
※イメージ違いでの返品は受け付けておりません。

◆備考◆

自己紹介文をお読みになり、ご参加下さい。


販売後のサポート·修理は行っておりませんので、予めご了承下さい。
評価の悪い方は当方の判断基準に基づき入札を取り消すことがあります。

◆その他のご案内◆

●当店はスムーズな取引になるよう努めてまいります。
●その他の出品物もぜひご覧下さい。

●交渉成立次第、早期即決可能
※入札者がすでにいる場合はそちらを優先させていただきます。
お気軽に質問欄からお問い合わせください。
早期終了させていただく場合がございますので予めご了解下さい。

●定休日
日曜日·祝日

●営業時間
10:00~19:00

【新品】 幅約89~121.3cm ダイニングテーブル 伸長式 ディレトーレ 【カリモク家具】Direttore 2人 国産家具 リビング 4人用 4人掛け カリモク家具

【新品】 幅約89~121.3cm ダイニングテーブル 伸長式 ディレトーレ 【カリモク家具】Direttore 2人 国産家具 リビング 4人用 4人掛け カリモク家具

【新品】 幅約89~121.3cm ダイニングテーブル 伸長式 ディレトーレ 【カリモク家具】Direttore 2人 国産家具 リビング 4人用 4人掛け カリモク家具

【新品】 幅約89~121.3cm ダイニングテーブル 伸長式 ディレトーレ 【カリモク家具】Direttore 2人 国産家具 リビング 4人用 4人掛け カリモク家具

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『CASIO◆GBD-800/G-SHOCK/クォーツ腕時計/アナログ/ラバー/BLK/BLK』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、直営店買付【BALENCIAGA】TECHNICAL パーカ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

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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残りわずか★COOL★【.DIESEL】タートルネック/ブルゾン 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 : GMEN246○karimoku / カリモク chitano チターノ 2人掛けソファ ラブソファ 本革 2シーター レザー リベールオーレ 長椅子 モダン

■金融

AIDAN MATTOX::ジャガードロングドレス:US6[RESALE]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(NIKE - モアテン ブルズ 2017年 エアモアアップテンポ)、「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。

ガーネッシュヒマール水晶 51.6g 【42960】


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:ラナンキュラスとローズのウェディングブーケ SOLDつ318.カリモク◇キャビネット◇木製◇扉収納◇引出し◇レトロ◇アンティーク◇収納棚◇

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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