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高級ブランド メンズ腕時計 GULLIVER い991.TENDENCE ブラック ラバーベルト クォーツ クロノグラフ ラウンドガリバー テンデンス
高級ブランド メンズ腕時計 GULLIVER い991.TENDENCE ブラック ラバーベルト クォーツ クロノグラフ ラウンドガリバー テンデンス
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7,680円 12,800円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランド腕時計
  • た行
  • テンデンス
メーカー·ブランド
  • Tendence
状態
  • 未使用
写真のものが全てです
商品説明

※フェイス内側にくもりのような汚れあります
※外箱テープ跡あります

某時計販売店から大量に時計を手に入れました 
傷があったり、電池がなくなって止まっていたりする物で新品商品としては売れない物らしいです。
譲り受けた物のそのまま出品するのもどうかと 思いましたので 
裏蓋を開けて電池交換をしてみようと試みましたが 
硬くて開けれなかったりするので 私は専門家ではないので これ以上は傷を付けてしまうと思い 
電池交換を諦めた物です。 よって交換しても正常に動かないかもしれません。 
ご自身で交換をするか 時計屋さんで交換をして下さい。 
色々調べてみましたが時計自体はまぁまぁ高価な物もあります。
多数あるので単品で出品しているものもあれば複数セットにしている物もあるので写真を参考にしてください。 動作保証は出来ません。
 傷、汚れ、気付かない破損等があるかもしれません。 
そう言った事をふまえて安く出品しています。 裏蓋を開けてチェックしようとするのは大変だったので私にも少し利益をください。 
更にジャンル、メーカー、ブランド問わず所持しており、随時出品していきますが、数に限りがあります。 出品ペースもマイペースで楽しみながら出品しています。
ご理解とお気持ちに余裕があり、ご賛同して頂ける方とお取り引きをしたいと考えています。 
私は安いと思いますが、高いと思われたら声を掛けてください。 

追伸、後で気付いたのですが中古品もあるようです。
 ベルトの痛み具合で気が付きました。 
時計は動いているものがお手元に届いたら電池が残っている物なのでラッキーだと思って下さい。 
基本的には時計屋さん等で電池交換をしてください。 


この商品は Aランクです
商品ランク(ランクの記載のない商品もございます)


A:新品·未使用品。
B:未使用に近い状態です。
C:中古品ですが目立った傷や汚れありません。
D:中古品の為、やや傷や汚があります。
E:中古品の為、傷や汚れ等の使用感が多数あります。
F:全体的に状態が悪い。

☆個人での主観評価となりますので参考程度にしてください。


※要確認※

下記の問い合わせが非常多いです(取引条件に記載してます)
返答していると梱包する手間が取られます。回答しませんのでご了承ください。

Q  いつ送ってもらえますか?
A  日にちは約束できませんが、入金後2~8日以内です。

Q  早く送ってほしい
A  常に急いで梱包しています。順番に送っていますのでお待ちください。
    発送は最大8日程かかります。※お急ぎの方は入札前にご相談下さい。

■状態
新品、未使用品、中古品すべていかなる理由でも返金·返品対応致しません。
汚れ·キズ·しみ·すれ、サビ、経年劣化等などある物としてご理解いただいた上ご入札ください
当方の気付かない点、見落とし、説明不足も含み現状渡しです。
いかなる理由であっても返金/返品の対応出来かねます。

予めご了承頂いた上、入札をお願い致します。

※状態は個人差によりますので、ご参考程度にお願い致します。
※その他不具合や付属品不備がある可能性がございます。
※落札後のアフターサービスは行っておりません完全売り切りです。
※電化製品等、動作確認品は通電のみの簡易な確認のみなので詳細な動作保証ではございません。
  全てのスイッチ·ボタン·機能·プラグ類等動作確認はしておりません。
※写真にあるものが全てとなります。
※下記注意事項も必ずご確認下さい。
(入札及び落札後は全て同意をしたこととみなします)

■その他
ノークレーム·ノーリターンにてお願いします。
取引条件をご理解の上お困りの場合は誠意を持って対応させていただきます


※Please read this notice first※
We don't ship all items abroad.
We trade only people who can speak Japanese.
We don't reply to e-mail with @address because of privacy concerns.
配送·梱包方法
この商品は60サイズでの発送を予定しています。


発送に関しましては落札代金お支払い後、2~8営業日以内に発送を予定しております。
梱包は使いまわしダンボールなどを使用した簡易な梱包となります。
特別に厳重梱包をご希望の場合別途梱包費を頂戴します。

◆同梱·メール便·送料着払い·代金着払いなど記載内容以外はトラブル防止のため対応いたしません。
直取りは当方指定商品以外は基本お断りしています。(近くの方や、複数落札の方はお問い合わせ下さい)

◆未着、破損等こちらでは一切対応出来ませんので各運送会社に落札者様から連絡ご対応お願いします。

◆敏速な発送の為、予定している配送業者と異なる業者で発送する場合がございますが
送料等の変更はございませんのでご了承下さい。

お支払について

■支払総額

落札金額+送料=お支払総額    (消費税はいただいておりません)
 ※送料無料で出品中の商品に関しては、送料はかかりません。
 
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■注意事項
◆【落札後3日以内のお支払い】をお願いしております。
入金順に発送準備いたします(入金が遅れると発送も後回しになります)
それ以上の日数がかかる場合は、ご連絡をお願い致します。
連絡がない場合は【落札者都合でのキャンセル扱い】をさせて頂きます。
迅速なお取引を心掛けている為、ご協力お願い致します。


落札後のキャンセルはお断りしています。


取引条件です↓入札前に必ず確認↓ 当方の自己紹介を必ずお読みください。

私はヤフオクを楽しみながら個人で出品しています。
メンテナンスや清掃を極力控えて労力と経費を抑えることで
出品価格を安くしていますので店舗様のようなサービスと品質は提供できません。
(商品が汚れている場合もあります)
取引条件が絶対です。出品者と落札者は上下ございません。(お客様気分で入札しないで下さい)
取引条件を守れない方や神経質、細かな事を気になされる方は入札ご遠慮下さい。(良い取引になりません)
入札は出品ページ内容と取引条件を厳守していただける方のみにお願いしています。

自己紹介は必ず確認してください、取引上必要な情報を書いています。
取引条件ご理解の上何らかのトラブルが有った場合は誠意を持って問題解決させていただきますが
取引条件無視されているような横暴な要望される方や暴言、失礼な態度、条件を読んでいない方には何ら対応いたしません。

☆落札後に挨拶文を送っていますのでご確認下さい☆

ご対応

ヤフオクは本業ではございませんので仕事の関係で
土曜、日曜、祝日、年末年始は対応できません。(基本カレンダー通りです) 
複数のアカウントの質問や落札情報確認を平日にしていますが、ご返信が遅れる場合がございます。 


作業効率の為、落札された方に当方から挨拶文を送っています
ご理解とご協力の程、宜しくお願い致します。
◆発送方法は当方指定業者のみとなります。.
発送に関しましては落札代金お支払い確認後2~8営業日以内に発送を予定しております。
(土日祝、夏季休暇、年末年始除く)
◆対応日時⇒【平日10:00~16:00】
◆電話連絡してくる人がたまに居られますが非常に迷惑です。電話は絶対にお断りします!
(お断りしているにもかかわらず電話連絡してくる場合は迷惑行為として取引、対応を中止し、
ヤフオク、警察などに通報します)



 たくさん細かな事を記載していますが、トラブルを避けるためですのでご了承下さい。 
ご入札、落札頂いた方は上記の記載をご了解頂いたものとして取引対応いたします。 


◆当方の評価をお願いします。
評価いただいた方は同評価致します。評価不要の方は、当方からの評価のみ
差し控えさせていただきますのでその旨をお伝えください。
当方からの評価がされていない場合はお手数ですがお知らせください。

■その他
お宝商品や多種多様な商品を複数出品していますので
ぜひ新着出品のお知らせ登録をお願い致します!
この商品以外にも安くいろいろ出品していますのでついでに確認してみてください(^^)/

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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『SEIKO 5 SPORTS SRPD55K2 MOD』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、優良大型株!複隆鸞鳳玉 実生 5寸鉢!アストロフィツム サボテン 多肉植物 ビザールプランツ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★ 釜師 菊地政光 政所釜 茶道具 共箱 保管品

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【栄】シャリテ リング 指輪 ガーネット ダイヤ 12号 K18YG イエローゴールド ジュエリー レディース 仕上済

∟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プロアクションリプレイ CDX3 新型対応PS1用(動作確認済み)人気ソフト約1200タイトルの秘技コード収録 中古品 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。

【茶】純銀 昌信 竹椿彫 盃 5客 煎茶碗にも

■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 : 【MH-0157】中古品 稼働品 TENDENCE テンデンス キングドーム クオーツ 腕時計 TY023004 箱 取扱説明書付き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 : REGULATION Yohji Yamamoto ブルゾン(その他) メンズMarc Jacobs Snapshot small camera bag in crossgrain leather

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 : saya様♡ヌーディーベージュイヤーカフ

■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 : Tendenceテンデンス フラッシュ クオーツ腕時計 TY561006 #027

■金融

正規 KEEN (キーン) 1025445 Men's JASPER ジャスパー アウトドアスニーカー MULTIxPALE OLIVE KN579 US7.5-約25.5cm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 - 【新品未使用】OFF-WHITE × Air VaporMax 'Part2')、「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:NIKE - 【USA製】90sナイキ刺繍センターデカロゴグリーンビックサイズスウェットテンデンス TENDENCE GULLIVER MEDIUM TY939003 ホワイト文字盤 新品 腕時計 メンズ

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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