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当店の記念日 デジタル一眼カメラ DMC-GF7W 【中古品】パナソニック LUMIX【本体】1600万画素 10012026 ブラウン パナソニック
当店の記念日 デジタル一眼カメラ DMC-GF7W 【中古品】パナソニック LUMIX【本体】1600万画素 10012026 ブラウン パナソニック
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10,680円 17,800円
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カテゴリ
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メーカー·ブランド
  • パナソニック
状態
  • やや傷や汚れあり
【中古品】パナソニック DMC-GF7W デジタル一眼カメラ LUMIX【本体】1600万画素 ブラウン 10012026

商品情報
メーカー名パナソニック / Panasonic
製品名デジタル一眼カメラ LUMIX【本体】
型番DMC-GF7W
タイプマイクロフォーサーズマウント
サイズ横幅:106.5mm
高さ:64.6mm
奥行:33.3mm
メーカーリンク
発売年2015年
有効画素数1600万画素
カラーブラウン
本体質量約236g(本体)
シリアルWF5AA004344
付属品バッテリーパック、USBケーブル、ショルダーストラップ、CD-ROM、レンズフード

※レンズ2本、バッテリーチャージャー、キャップ、取扱説明書は欠品になります。

商品状態
B 一般的な中古
全体的にキズがございます。
保護シートにキズがございます。
画面連結部左にキズがございます。
 
備考


状態ランク
N 新品新品。写真撮影のために開梱の場合もあり。
A 状態良好使用感があまりなく、状態良好な中古品。
B 一般的な中古通常使用に伴う汚れや傷、日焼け等があるもの。
C 使用感の目立つ中古使用感があり、汚れや傷が目立つもの。
D 難あり中古使用に支障のない程度の傷·破損があるもの。
J ジャンク故障や破損、重要パーツの欠品等があるもの。
※状態ランクはあくまで弊社による基準となりますので、目安としてお考えください。

当店の商品は一部店頭でも販売しております。
売り切れの際など出品を取り消すこともございますので、ご了承ください。


お支払について
お支払方法は、かんたん決済ジャパンネット銀行への振込のみです。
※ゆうちょなど他の支払方法には対応しておりません。


ご入金は落札日から銀行の6営業日以内にお願いいたします。
(オーダーフォームの入力も忘れずにお願いします)

期日を過ぎてご入金が確認できない場合はキャンセル扱いとさせていただきます。
以上の取引方法でご納得頂ける方のみ入札をお願い致します。
入札された時点で同意頂いたと判断させて頂きます。
※当方ストア出店のため、落札価格に別途消費税がかかります。
 
 
評価について
評価をご希望の方はオーダーフォーム、またはメールにてご連絡下さい。
また、当ストアに評価を頂けた方ににも評価を付けさせていただいております。
 
 
配送について
こちらの商品の配送料金は日本郵便(ゆうパック)による発送となります。
北海道北海道900 円
東北·関東·信越·北陸·東海青森·秋田·岩手·山形·宮城·福島·茨城·栃木·群馬·埼玉·千葉·東京·神奈川·長野·山梨·静岡·岐阜·愛知·新潟·富山·石川·福井·三重800 円
近畿滋賀·京都·奈良·大阪·兵庫·和歌山800 円
中国·四国鳥取·岡山·島根·広島·山口·香川·徳島·愛媛·高知850 円
九州福岡·佐賀·大分·長崎·熊本·宮崎·鹿児島900 円
沖縄沖縄1,630 円

※お届けは配送のみとなります。店頭や倉庫での直接引渡しは対応いたしかねます。

お届け時間の指定は以下の時間帯からお選びいただけます。
午前中12~14時14~16時16~18時18~20時19~21時20~21時
他社や定形外郵便など、その他の発送方法には対応しかねますので、あらかじめご了承ください。
また、配送地域、交通事情、天候事情、システムトラブルなどで遅延する場合もございます。
発送は日本国内のみとさせて頂きます。

複数落札時について
商品の同梱発送は承っておりません。
お品物1点ごとの送料を頂いて、1点ごとの発送となります。
まとめてのご入金も受け付けておりませんので、あらかじめご了承ください。
 
 
お届け日時のご指定について
お客様からのお支払い完了のご連絡、入金確認後から発送までお時間を頂く場合もございます。
その為、即日の発送や近日での日時指定での発送はお受け出来ない場合もございますので、あらかじめご了承ください。
基本的に入金確認後3営業日以内での発送を行っておりますが、それを過ぎても発送の連絡がない場合は、お手数ですがご連絡下さい。
日時指定ご希望の場合は、オーダーフォーム入力時に記載をお願い致します。

当店にて入金確認後の発送となりますので、落札からお届けまで1週間以上お時間を頂戴することもございます。

お届け日ご指定の際はご入金日から1週間以降でご指定下さい。
 
 
配達時ご不在の場合について
お届け時にご不在だった際には配送業者の営業所にてお預かり(保管期間は1週間)となります。
保管期間を過ぎますと当店に返送となり、返送·再配送の送料はお客様負担となりますので、お早めにお受け取りください。
また、日時指定の際には確実にお受け取りができる日時をご指定ください。
 
 
返品について
落札後のお客様都合による商品の返品は一切承っておりません。
初期不良の発生や商品説明と著しく異なる場合のみ、当社費用負担にて返品に応じさせて頂きます。
返金は落札金額と送料のみとさせて頂きます。

保証期間は1ヵ月となります。

保証期間を超過した場合は、いかなる場合も返品には応じかねますので、あらかじめご了承ください。
商品は中古品のため些細な汚れ、使用感による返品や返金、交換や値引きはお断りさせて頂きます。
同一製品や同等品との交換は行っておりません。あらかじめご了承ください。
初期不良について
以下の場合、返品には応じかねます。
(1)メーカーが想定していない使用法による故障
(2)加工·改造による故障
(3)お客様作業での運搬·移動による破損や故障
(4)使用に支障のないキズ·汚れ·打痕等。
(5)フィルター·ゴムパッキンなどの消耗品の摩耗。
(6)災害、天変地異による破損や故障。
(7)製造メーカーが故障と認めない場合。
(8)リユース品の為、あらかじめ明記されている保証対象外項目に当たる場合。

また、商品の不具合による2次的災害に関しましては、保証致しかねます。
あらかじめご了承ください。
(例:HDDに保存した映像や画像の消失、衣類破損、食品腐食など)

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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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【中古品】 パナソニック / Panasonic DMC-GF7デジタル一眼カメラ一眼LUMIX【本体+レンズ1本】 ブラウン 10012052

引用:PINK HOUSE - PINK HOUSE4段ボリュームフリル薔薇柄スカートスパますさま専用

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『Panasonic◆デジタル一眼カメラ LUMIX DMC-G3-W ボディ [シェルホワイト]』には、以下のように記載されています。


Panasonic◆デジタル一眼カメラ LUMIX DMC-GF3W-T ダブルレンズキット [センシュアルブラウン]

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、【さちのか様専用】プリュイ PLUIE ゴールド スワイルピア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

■強いAIハロウィン マグカップ ディズニー ナイトメア専用

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

■教師なし学習ノーブランド メディコム トイ ベアブリック カウズ テンション

∟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あ様専用 リドム 21AW LINDA VACHON JACQUARD KNIT 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。

Ceriatone centura overdrive

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 : 【中古品】パナソニック DMC-GF7W デジタル一眼カメラ LUMIX【本体】1600万画素 ブラウン 10012026https://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 : 8-b432 池田ショコラ ヤングジャンプ クオカードゴジラ★新品★スカジャン【Lサイズ】三式機★メカゴジラ★刺繍★アメリカ村★ピエロが目印★スカジャン大阪★アメリカンロングリバー55

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 : 美品 BLUE LABEL ブルーレーベル クレストブリッジ リュック

■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 : ジャンク Panasonic DMC-GH4H-K LUMIX DMC-GH4 ズームレンズキット (ブラック) デジタル一眼

■金融

HYKE - Snさま専用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(関税・送料込 BALENCIAGA LOGO セーター)、「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:SAINT LAURENT ラムスキン ミニバニティケース 2色 直営店直送Panasonic◆Panasonic◆デジタル一眼カメラ LUMIX DMC-G5-S ボディ [ソリッドシルバー]

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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