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く日はお得♪ 純正  ドラムユニット ◆新品未使用・純正品◆ #1 日立 PC-PZ35502 Prinfina BX3550 (PC-PL3550) LASER その他
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10,800円 18,000円
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カテゴリ
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ですので、お支払い頂く金額は落札額+送料(+振込手数料)のみでOKです♪
消費税の有りと無し、比べて分かるこの違い!
 




この度はご覧頂き誠にありがとうございます!!
こちらの商品は、クリーニングと同時に動作チェックを実施させて頂いております。
心を込めて清掃·点検を実施させて頂いております。
お客様に安心してお買い物をして頂けます様、誠心誠意商品の詳細をお伝えする事を心掛けております。

※クリーニング·チェックを行っていない商品も一部ございます。(現状渡し商品·ジャンク等)
※動作チェックには細心の注意を払い実施させて頂いておりますが、中古·リサイクル品である旨、何卒ご理解頂けます様宜しくお願い申し上げます。

それでは、どうぞごゆっくりご覧下さいませ





 商品説明   
   
日立 PC-PZ35502 ドラムユニット 純正 #1


◆純正·新品未使用品◆

※撮影の為のみ一部開梱。
 中袋は未開封です。




●スペック
適合機種:日立 Prinfina LASER BX3550(PC-PL3550)
PC-PZ35502 ドラムユニットP
メーカー希望小売価格 44,000円(税別)
寿命目安:約80,000枚 

※上記、メーカーHP参照
※新品未使用ですが、中古品扱いとなります。
 ノークレーム·ノーリターン·ノーサポートでお願い致します。


 料  金   
   
【 元払い  落札金額+送料 】

代金お支払いにかかる手数料(振込手数料など)は落札者様にてご負担をお願いいたします。

○Yahoo!かんたん決済(カード決済·コンビニ決済·金融機関お振り込み)でのお支払い
 かんたん決済処理完了(売上確定)後、発送いたします。

※かんたん決済でお支払い頂く場合、決済処理完了(売上確定)後の発送となります。
 カード決済の場合、決済処理頂いてから4時間ほど後での完了となりますので
 その日の発送が出来ない場合があります。予めご了承をお願いいたします。



【 直接お越し頂く場合 】

原則、事前にYahoo!かんたん決済で代金のお支払いをお願いいたします。

土·日·祝を除く、平日9時から17時までにお越し下さい。
お越し頂ける日時を予めご連絡頂きますよう、お願いいたします。

 発送方法   
   
【 佐川急便  送料元払い 】 (送料着払い·代金引換·業者指定不可)

商品の発送サイズは 140サイズ 
、送料は離島を除き全国一律 1,848円 


<注意!>
発送先の住所が『 北海道地区、沖縄地区、離島 』の場合は、規定料金では発送できません。
商品の発送は『 着払い対応のみ 』とさせていただきます。
予めご了承のほど、よろしくお願いいたします。
(送料については落札者様側で事前にお調べください)

尚、この地区以外の方は佐川急便の 『 送料元払い 』 発送のみとなります。


佐川急便 フリーサイズ料金表
 




 注意事項   
   
◎ 商品到着より5日間の安心の動作保証付き。
◎ 当方は経済産業省からの指導の下、定められたガイドラインを遵守してネット販売を行っております。安心してご利用ください。

○ 当方では、領収書は発行しておりません。
  ※請求書兼納品書の発行は可能ですので、ご希望の方はご相談下さい。


○ 土·日·祝日はお休みとなります。
○ 休日中は質問の応答、落札者へのご連絡、発送、直接の引渡し等ができません。

○ 外国人の方の入札は、日本語の読み書きが問題なく出来ることが必須条件となります。
○ 入札や落札のキャンセルは出来ません。
○ 最近著しく評価が悪い方、以前にキャンセルやトラブルが多い方は、入札を取り消す場合がございます。
○ 新品のような外装状態などを気にする方、自己解決の意思がない初心者の方はご対応致しかねます。良くご理解頂いてからご入札お願いします。

○ 機能的障害の無いキズ·凹み·汚れなどの使用感がある場合があります。大きなキズ等が有る場合は特記として記載します。
○ 商品の内部は、清掃によって破損や故障にならない程度に簡易クリーニングしております。
○ 添付しているコードやケーブルは、メーカー純正ではない場合があります。
○ 現状の消耗品(トナー、インク、バッテリー等)はサービス品につき保証対象外です。
○ 操作方法やセットアップ方法の対応は、サポートしておりません。
○ 保証期間後の故障につきましては、メーカーサポート(有償)をご利用下さい。


※上記期間内であっても下記の内容については対応できません。
X ジャンク表示のある商品、商品説明に記載済みの不具合に起因するもの
X ユーザー登録に際しての付帯事項(経費、個人情報の開示など)の弊社負担
X 当方の動作の確認事項が明記してあり、その他の確認は不明確なもの
X かすかな異音など使用に重大な問題が無いもの
X 大型商品のみ、階段上げやクレーン上げ等の設置を行った後のもの
X お客様により加工、破損、汚損、付属品紛失などをされた商品
X お客様事由によるもの
X 天変地異等の不可抗力的事故による故障又は破損
X ご購入頂いた商品の使用、又は動作不良から生じた損害補償
  (事業利益の損失、事業の中断、事業情報の損失、その他金銭的損失を含む)
X 譲渡、転売、貸与された場合のエンドユーザー様への保障、サポート


【 初期不良での対応 】
まずは以下の初期不良内容をお伝え下さい。
1.商品名 2.商品到着日 3.故障内容
初期動作不良の場合は弊社が返送送料を負担いたします。
弊社で正常に動作が確認できた場合、復路送料はお客様にてご負担いただきます。
弊社へのご連絡無しにメーカーサポート·他社保守サービス等を受けられた場合は一切の費用負担は致しません。

以下の3タイプから状況に応じて対応致します。

【 交換 】
ご連絡を頂き、同等品の在庫があった場合は、早急にお届けできるよう対応させていただきます。

【 返品·返金 】
同等品の商品在庫がない場合、送料、代引き手数料を含む商品金額を返金致します。(お振込手数料は除く)
※但し、返品商品の当該故障状況が弊社にて確認でき次第の返金手続きとなります。

【 メーカーまたは他社への修理依頼 】
メーカーにて故障品の修理が可能で、修理金額が妥当である場合に限り、修理金額を弊社にて負担致します。


【 最後に 】
オークションに記載されている発送方法、注意事項を読まずに入札される方はご対応できません。
必ず上記記載事項をご了承、ご理解された方のみ、ご入札にご参加していただきますようお願いします。

詳しい内容は、質問にて回答させて頂きます。

  この説明文は、初心者でも安心な で作成されています。
気になる方は、すぐにクリック!
 

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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。

最近、妹のようすがちょっとおかしいんだが。全11巻/松沢まり/全巻初版帯付き【同梱送料無料.即発送】

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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『★森咲智美 写真集 『Nectar -special edition-』★限定カバー&大幅増ページ&オリジナルDVD付き』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、FENDI フェンディ リュック・デイパック モンスターバグズ ブラック ピンク ブルー 中古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AIMARNI◆クロシェハンドルカナパトートバッグ/IVO/SHMH0015A1

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FLANNEL SOFA ソファ UK 2.5人掛 オットマン スツール クッション 家具

∟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音が自慢、台湾製木魚、龍彫6.0寸 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。

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■金融

★新品★ 34 ブラック Troy Lee ショートパンツ 自転車用 Sprint Shorts 2021年 春モデル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(ドリームリーグ 1box)、「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:ポストアーカイブファクション コットンナイロン長袖シャツ L【2本セット】MX-2630FN/MX-2631/MX-2650FN/MX-2650FV/MX-2661/MX-3150FN対応 リサイクルトナー ブラック シャープ用 再生品

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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