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贅沢 S1769【BSJJ】Cartier カルティエ 本物 入手困難 イエローゴールド 希少 レア 指輪 リング ACIER ORET オーロラ ヴィンテージ K18/SS その他
贅沢 S1769【BSJJ】Cartier カルティエ 本物 入手困難 イエローゴールド 希少 レア 指輪 リング ACIER ORET オーロラ ヴィンテージ K18/SS その他
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26,727円 89,091円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランドアクセサリー
  • カルティエ
  • 指輪
  • ゴールド
  • その他
メーカー·ブランド
  • Cartier
状態
  • 目立った傷や汚れなし

【BSJJ】Cartier カルティエ K18/SS ヴィンテージ オーロラ ORET ACIER リング 指輪 レア 希少 イエローゴールド 本物


商品説明
サイズ:51(約10号)
リングトップの最大幅:約6.6mm
素材(刻印):なし
重量:約5.7g
付属品:なし
コンディション:A


大変希少なカルティエ·ヴィンテージリングです。

使用に伴う細かいキズがありますが、肉眼で目立つような大きなキズはありません。

コンディションは画像を確認し、ご理解の上ご入札ください。

お使いのデバイスによって実際の商品と多少色味が異なります。
イメージ違い防止の為、表参道本店にて実際に商品をご確認頂くことをお勧め致します。
当店は完全予約制となっております。ご来店希望の日時を事前に店舗まで にてご連絡ください。
ご予約の無い場合は商品をご覧頂けません。

こちらのオークションは23:00以降の終了予定です。

※商品についてのお問い合わせは質問欄よりお願い致します。
お電話でのお問い合わせは承っておりませんので予めご了承ください。

下記に記載の重要説明事項をよくご確認の上、ご入札ください


コンディション表記について
Nランク 購入後間もない完全新品の状態です。
Sランク 未開封もしくは未使用品です。
SAランク キズ、汚れなどがほとんどなく、極めて綺麗な商品です。新品仕上げ済みでも取り除き切れない微小なキズが残る場合が御座います。
Aランク 使用頻度の少ない、綺麗な商品です。
ABランク 細かなキズ等の使用感を感じますが、比較的綺麗な商品です。
Bランク 通常使用に伴う中小のキズ、色焼け、汚れのある状態です。大きな欠点もなく通常使用のUSEDです。
Cランク 比較的目立つキズ、色焼け、汚れ、使用感のある状態です。使用に関して機能性に問題のない商品です。
Dランク 難あり。(詳細は商品説明文参照)
JUNK ジャンク品扱い。(詳細は商品説明文参照)


お取引の流れ
オークション落札後、「ヤフオク!」より自動送信されるメールの案内に従って取引を開始してください。

※ウイルスソフトをご使用の場合や携帯電話会社のメールアドレスのお客様は設定環境により正常にメールが届かない場合がありますので十分ご注意ください。


発送について
誠に勝手ながら、運送業者の指定、時間指定は不可となります。

【お荷物のお届け遅延について】
台風や大雪などの天候不良や事故等の要因により、配送状況に遅れが生じる場合がございますので予めご了承ください。


お支払い方法について
ご利用可能なお支払い方法は
·クレジットカード決済
·PayPay残高払い
のみとなります。

※その他のお支払い方法はご利用頂けません。
※ご落札金額が50万円(税込)を超える場合のみに限り、銀行振込でのお支払いも承ります。商品落札後、取引ナビよりご連絡ください。
※取引ナビに記載の「購入手続き期限」までにお支払いをお願い致します。


返品·キャンセルについて
<返品について>
ご落札商品の返品、交換は不可となります。
但し、下記に該当する場合はお届けより1週間以内にご連絡ください。

·お送りした商品が、落札した商品と異なる場合
·時計の機械が全く作動しない等、商品に不良具合のある場合は修理にて対応致します
·弊社の商品説明と、落札した商品内容が著しく異なる場合
(コンディション表記の相違、サイズの多少の誤差はご容赦ください。)

上記以外の理由、下記に該当する場合はご返品の対象外とさせて頂きますので予めご了承ください。

·お客様の不注意、故意により初回商品配送時の状態と異なるもの
·他社での加工により生じた不具合·破損等
·改造及び不良な調整、部品の交換をしたもの
·購入商品のブランド(メーカー)が初期不良として扱っていない場合
·返品された商品、付属品に欠品のある場合
·購入商品とお客様のご使用環境や設定、相性による不具合·障害
·色やサイズが合わない等、お客様都合によるイメージ違いの場合
·一度ご使用になられた場合
·ご購入商品の付属品や箱等に直接返送用伝票を貼り付けてご返送された場合
·当店がお送りした梱包材(時計ボックス、ジュエリーケース等)以外を利用した返送の場合
·ご落札後1週間を経過した場合

<お取り置きについて>
お取り置きは不可となります。

<キャンセルについて>
落札後、お取引前のキャンセルや、落札から48時間経過してもご連絡頂けない場合は落札者都合によるキャンセルとみなし削除させて頂きます。
この場合、ヤフーオークションシステムの都合上、出品者の意志にかかわらず自動的に【非常に悪い】評価がつきますので予め了承ください。


注意事項
■商品のご落札後、音信不通になるトラブルが相次いでおりますので評価が【新規】の方の入札はご遠慮ください。
新規で入札希望の方はご入札前に質問欄からご連絡ください。

■オークション事業部の定休日·営業時間外の商品発送、メール対応、質問への回答、入札の取り消し等の操作はできません。

■付属品のない商品は簡易包装にて発送致します。

■「新品」アイコンのある商品を除き、全てUSED品となります。購入日の記載の無い場合は購入日不明となります。USED品をご理解の上ご入札ください。

■USED商品の付属品には全て多少のキズや汚れがあります。

■指輪のサイズ直しをご希望の場合はご入札前に【希望サイズ】を【質問欄】にてお問い合わせください。(プラス/マイナス約2号まで)
※ブランドジュエリーのサイズ直しは承っておりません。

■商品説明に記載のリングサイズは内側の刻印の数字、またはサイズ棒(日本サイズ)に入れた際のリング最下部の位置の数値を表記しております。

■商品は全て現状でのお渡しとなります。
商品の保証期間はございません。上記の【返品について】に記載の期間を過ぎての故障、不具合につきましては如何なる場合においても一切責任を負いかねます。

■「オーバーホール済み」の商品を除き、機械内部の状態は把握しておりません。
オーバーホール歴、次回のオーバーホールの時期は不明となりますので予めご了承ください。

■「新品仕上げ」とはUSED商品の金属表面部分にポリッシュ(研磨作業)を行い、細かなキズを取り除き光沢を蘇らせる作業を指します。

■「電池交換済み」と記載の商品は出品時に電池交換を行っております。お客様のお手元に到着するまでに多少の時間が経過しており、電池残量は不明確ですので、あくまでもモニター用の電池としてお考えください。

■「新品」と記載のある商品も、1度人の手に渡った商品ということをご理解ください。撮影の為開封しており、購入直後のような完全なる新品状態ではありません。

■商品は全て現物の画像を掲載しており、実物に近いお色を再現できるよう努めさせて頂いておりますが、お使いのデバイスによって実際の商品と多少見え方が異なる場合がございます。

■商品は全て実店舗にて同時販売致しております。店頭で販売済みとなった場合は予告なくオークションを取り消しにさせて頂きますので予めご了承ください。

■商品にご不明な点がある場合は必ず質問欄へお問合せを頂き、回答に同意された上でご入札ください。


上記全ての内容に同意の上、ご入札をお願い致します


お問い合わせについて

お電話でのお問い合わせは承っておりません。
オークション商品についての質問等、買取店舗にお電話を頂いてもオークション事業部と部署が異なる為、対応致しかねます。 商品についてのお問い合せ、または即決をご希望の方は、該当オークション商品ID、希望即決価格をご明記の上、直接オークション事業部まで にてご連絡ください。

商品落札後のご連絡は内容の履歴·証拠を残す為に、必ずメールにてご連絡をお願い致します。

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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『HG SRセガキャラ 超コンプ7シリーズ39体セット【真宮寺さくら アイリス セガギャルズ レイキャシール ハニー シャイニング クララクラン』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、ルイヴィトン LOUIS VUITTON トートバッグ M91452 ウィルシャーPM パテントレザー(モノグラムの型押し) ブロンコライユ レディース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

■教師なし学習新品 即納 ヤマハ 船外機 セルモーター 68V 81800 スターター  50-881368T, 50-881368T1, 50-881368T2, 881368T1, 881368T2

∟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中古美品 Bose ボーズ QuietComfort 35II ワイヤレスヘッドフォン ヘッドホン シルバー bluetooth wireless headphones II Silver 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 : カルティエ ラニエール リング 750 ホワイトゴールド WG 約6.2g #49 約79号 中古品 Cartier ★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。

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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。

URL : PORTER - 【クラシック様専用】PORTER CLASSIC ポータークラシック KENDO

■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。

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■金融

アルミ縞板(シマ板) 2.5x790x2330 (板厚x幅x長さmm) 軽トラ 荷台アオリ デコトラ キャリー アクティー バンなどに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(遊戯王 - 破格 美品 遊戯王 究極竜騎士 初期 シークレット3枚 おまけ psa10相当)、「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:PRADA - 新品未使用 PRADA 二つ折り財布 ネイビーカルティエ Cartier スリーカラー 750 K18 リング/指輪 #48 ゴールド (約)4.7g

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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