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数々の賞を受賞 未使用■バンダイ かえってきた!たまごっちプラス 白  幻の白 祝ケータイかいツー!たまごっちプラス
数々の賞を受賞 未使用■バンダイ かえってきた!たまごっちプラス 白  幻の白 祝ケータイかいツー!たまごっちプラス
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6,600円 11,000円
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カテゴリ
  • おもちゃ、ゲーム
  • 電子玩具
  • バーチャルペット
  • たまごっち
  • 祝ケータイかいツー!たまごっちプラス
メーカー·ブランド
  • BANDAI
シリーズ
  • たまごっち
状態
  • 未使用
未使用■バンダイ かえってきた!たまごっちプラス 白  幻の白

バンダイ かえってきた!たまごっちプラス の出品です。

本品は未使用のお品です。

販売当時2004個限定ということで入手困難な幻の白といわれたモデルです。
※翌年少量再販されたようです

パッケージは潰れており液晶の保護シールは潰れたパッケージ側に張り付いています。
テープで止められているので取り出しての外観確認や動作確認は行っておりません。
コイン電池は当時からのものとなりますので放電していると思われます。

箱は 潰れ、折れ、変色、ヨゴレがあります。
セロハンテープで留められています。
経年保管品ということをご理解いただき、入札をお願いします。

写真掲載がすべての出品です。>

本品は、ゆうパック以外にも、レターパックプラス(520円)と定形外郵便300円のみ、ご希望により対応致します。
その際は、運送事故補償なし·配達日時指定不可をご了承いただいたうえで選択してください。


当店はみなさまに安心してお取引いただけるよう努めております。

ブランド品の出品に関しては当店スタッフ以外にも質屋組合に加盟する質店等第三者に真贋を確認後、
本物のみを保証して出品しております。


お使いのモニターによって、色合いが多少違って見える場合がございます。
また、商品状態にご不明な点がございましたら入札前にご質問ください。

サイズ·色·付属品·状態·お取引条件(発送方法·送料)等を
十分ご確認の上ご入札していただけますようお願い致します。



●お支払い方法

「落札価格+送料」を「Yahoo!かんたん決済」でお支払いください。


かんたん決済手続き確認後、発送手配致します。
(15時頃までの確認分を夕方まとめて発送しております)



●発送方法·送料

·ゆうパック
 運送事故補償あり·追跡番号あり

  北海道    700円
  東北     900円
  関東信越  1100円
  北陸東海  1300円
  近畿中国四国九州沖縄 1400円を予定しております。


 離島の方は別途ご負担いただく場合がございますので予めお問い合わせ下さい。
 代引き、着払い発送には対応しておりません。

·レターパックプラス 520円
 運送事故補償なし·追跡番号あり
·定形外郵便 300円
 運送事故補償なし

 レターパックプラスと定形外郵便は、ご希望により対応致します。
 その際は、運送事故補償なし·配達日時指定不可をご了承いただいたうえで選択してください。

·店頭引渡し大歓迎!
 ★「アウトレットモノハウス南12条店」在庫★



●新品に関して


新品については、当方正規販売店ではございませんので、
初期不良等は各メーカー対応となります。万が一の場合は落札者様で直接メーカーへお願い致します。
当方では一切のサポート対応できないことをご了承下さい。ご理解いただける方のみご入札お願い致します。



●中古品に関して


中古品は説明文に特記しない限りメーカー保証期間が切れています。
当方で確認した現状を説明文と画像掲載で出来るだけ提示し、安心してご入札いただけるよう努めておりますが、
実物を直接手に取ってご確認いただけないインターネット販売では状態を完璧にお伝えすることはできません、
また、お届け後の商品寿命も「10年使用できた」「半年で故障」「1週間で故障」等は予測不可能です。
中古品は新品と異なり不確実性があることを十分ご理解のうえご入札お願い致します。

商品の使用による事故等に対し、いかなる場合も当方で責任を負えません。
落札者様にて点検及び正しい使用方法をご確認のうえ、落札者様の責任のもとでご使用下さい。



●ジャンク品に関して


ジャンク品とは、原則「通常では役にたたない物」「使える見込みがないほど故障·損耗している」「本来の機能が無いもの」等です。
お届け後に修理ができなかったり、お目当ての部品の状態が悪かったり等、ご希望通りでなかったとしても当方で責任を負えません。
現状確認内容も含めて「保証は一切できない品」であることをご理解いただける方のみ入札お願い致します。



●返品交換に関して


商品に欠陥や不具合があった際、当方に落ち度がある場合に限り、
商品到着後1週間以内であれば対応致します。
その際、先に取引メッセージか電話にてお申し出下さい。

損害賠償制度がある運送事故は運送会社対応です。



19時以降のご質問、取引ナビの返信(送料の連絡も含む)、
入札キャンセル等には一切対応できません。
翌日9時30分以降の返答になりますので、時間に余裕を持ってお願いします。



Yahoo!かんたん決済のお支払い期限は「落札日から5日以内」です。

落札いただいてから、3日以内にご連絡がない場合と5日以内に決済確認できない場合は、
「落札者都合として削除」させていただきます。

また、マイナス評価の多い方や、いたずら入札、取引継続困難と判断した際は、
上記期間を経ずに「落札者都合として削除」させていただきます。

「落札者都合として削除」した際は、ヤフーより自動的にマイナス評価が付きますことをご了承下さい。



●店頭にて販売もしておりますので出品取り下げする場合がございます。ご了承ください。



当社の公式サイト 是非ご覧下さい↓




--販売店舗--
アウトレットモノハウス 南12条店
北海道札幌市中央区南12条西11丁目2-2
011-303-2264


---本社---
合資会社 アウトレットモノハウス
北海道札幌市白石区東札幌6条5丁目6-7
代表者 昆野 憲一

北海道公安委員会
古物商許可証 第101020001110号



--------お問い合わせ先------
メールアドレス
----------------------
アウトレット
モノハウス
札幌 南12条店
↓ほかにも多数出品しておりますのでぜひともご覧下さい↓






\ ☆ 各店舗多数出品中!どうぞご覧ください ☆ /



































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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『(旧家・蔵出し)(昭和十年・四等機關兵修業記念アルバム・横須賀海兵團)貴重・珍品』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、ソ連軍 ロシア軍 ビンテージ 迷彩 カモフラージュ カーゴ パンツ カモ トラウザーズ ミリタリー / 戦闘服 旧ソ連軍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米軍 US MC海兵隊レッドカラー Marine Corps MCCSパイプ椅子 海兵隊基地 Okinawa米軍 希少品 0411

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

■教師なし学習学生運動 ヘルメット 検:全学連 全共闘 左翼 成田闘争 労働組合 三里塚 春闘 毛沢東 極左 公安調査庁 共産党 労働党

∟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ヴィンテージ アメリカ古着 レト くすみグリーン チェック柄 ウール 長袖 ヘビーコート (ttu2011121) 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

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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(CHANEL - CHANEL シャネル キャミソール [本日限定価格!])、「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。

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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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