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熱販売 ■マキタ コードレス掃除機 セット品 紙パック式 ★新品・未使用 (アイボリー) CL115FDWI 充電式クリーナー 10.8V コードレスタイプ
熱販売 ■マキタ コードレス掃除機 セット品 紙パック式 ★新品・未使用 (アイボリー) CL115FDWI 充電式クリーナー 10.8V コードレスタイプ
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6,500円 10,000円
カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 掃除
  • コードレスタイプ
状態
  • 未使用
★ 新品·未使用品です。★

商品説明

■マキタ 10.8V 充電式クリーナー CL115FDWI (アイボリー) ★新品·未使用

★バッテリー内蔵式·充電器DC1001付き!

●吸込仕事率&使用時間アップ!
バッテリ容量が2.0Ahになり吸込仕事率と使用時間がアップ
吸込仕事率はパワフルモードで35W※
1充電使用時間は標準モードで約50分
※測定条件:2.0Ah満充電相当

●軽量1.0kg(ノズル·パイプ除く)
軽量ボディ&コードレスで手軽にお掃除

●パイプロックボタン
パイプを確実に固定でき、取り外しもボタンを押すだけ

●紙パック式
ワンプッシュで開き、ゴミ捨てが手軽で簡単!

●ワンタッチスイッチ
ボタン1つでモード切替
モードは標準、強、パワフルの3モード

●LEDライト付
暗い所でも使いやすい!

【仕様】
10.8V 2.0Ahバッテリ内蔵式·充電器DC1001付
·電源:バッテリ内蔵式
·吸込み仕事率:35W(パワフル)20W(強)5W(標準)
·集じん容量:500mL(ダストバッグ) 330mL(紙パック)
·本機寸法:457×113×136mm(ノズル付長さ983)
·質量:1.0kg(ノズル·パイプ除く)
·標準付属品:フロア·カーペットノズル、サッシ(すきま)用ノズル、ストレートパイプ、紙パック(10枚)、ダストバッグ

★10.8V 2.0Ahバッテリ内蔵式·充電器DC1001付き

★この機会に是非!お買い上げください!

 サイズ:③ 
保証に付いて

 ● 安さだけではありません!
 ● 1ヶ月間の 安心保証付き!

 到着後、3日間以内の初期不良に付きましては
 当社が責任を持って 迅速に新品クレーム対応させて頂きます。

  (初期不良の場合、送料は当社が負担致します)

★プロ用工具には初めからメーカー保証書が付属していませんが、
 当社が責任を持って対応させて頂きます。


◆ご購入~1ヶ月間の保証付き!(初期不良以外は往復送料ご負担下さい)

◆ご購入後も安心してお使い頂けます!

◆到着後 1ヶ月以内に 万が一、故障した場合、当社が修理代を保証致します。
 (半年保証·1年保証などのメーカー保証書が付属されている場合は保証書の保証期間期日となります)

 ※下記の場合は保証対象外になりますので宜しくお願い致します。
 ·使用上の誤り、改造·不当な修理による故障及び損傷
 ·商品到着後の移設、輸送、落下などによる故障及び損傷
 ·バッテリー、電池、電球、刃物など消耗品の磨耗、故障




注意事項

●当社では
Yahooオーダーフォームを利用しております。

落札者様のヤフー登録アドレスへ自動落札メールが届きますので内容に従ってオーダーフォームをご返信下さいませ。

落札メールが届かない場合、メール障害も考えられますので
sickikai@yahoo.co.jp こちらのアドレスへご連絡お願い致します。

スマホ携帯電話の方でドメイン設定、迷惑メール設定などの関係でこちらからのメールが届かない場合が御座いますので設定解除してからご落札ください。

パソコンの不具合でメールが送受信できない場合は 落札オークションの連絡掲示板をご利用ください。

● お支払い金額は 落札金額+送料+消費税 になります。
消費税法改正に伴う、ストアの消費税についての詳細は、 をご参照くださいませ。

● 返品·キャンセルについて
発送商品間違い、初期不良等に付きましては 到着後3日以内にご連絡頂きましたら当方送料負担にて商品交換させて頂きます。
お客様の都合による返品は受付できませんので御了承下さいませ。
落札後24時間以内にご連絡頂けない場合、3日以内にご入金が無い場合は落札キャンセルさせて頂きますので御了承下さい。
(この場合、システム上 ヤフーより悪い評価が付きます。ご理解下さいませ)


発送詳細

■ 宅配便で発送致します。商品サイズ、地域によりゆうパック発送になります。
  (運送会社のご指定はできません)

■到着時間指定可能です。
 ·午前中(10時~12時)
 ·14時~16時
 ·16時~18時
 ·18時~20時
 ·19時~21時

■ 送料 ■
·本州·四国·九州地方…1375円
·北海道…2046円
·沖縄…2057円



支払方法

■銀行振込
■郵便振替
■Yahoo!かんたん決済

※梱包サイズ、重量、発送地域により商品発送ができない場合が御座います。
(梱包サイズ3辺160cm·重さ25㌔まで)


【キャンセルについて】
お客様のご都合によるキャンセル·返品·交換はお受けできかねますので慎重にお買い物していただきますようお願い申し上げます。
(子供が勝手にボタンを押した。数量や色や型式を間違った。他で買ったからいらない。勘違いなど… お客様都合でのキャンセル·返品·交換はお断りいたします。)

【代引き発送一時中止について】
他人様の家に商品を送りつける行為、いたずら入札(落札)防止の為、現在は代引き発送を行っておりません。
お支払いは「かんたん決済」「銀行振込み」「ゆうちょ振込み」でお願い致します。

【領収書について】
·領収書の発行は可能です。
 落札後、オーダーフォームの要望欄でお知らせください。商品と一緒にお送りいたします。

☆商品発送後の領収書発行のご依頼は 84円切手を同封の上、封書でご連絡下さい。郵送で返送いたします。(落札後20日間まで対応可能)

【同梱発送について】
·同梱発送は行っておりません。

★マキタクリーナのオプションパーツは追加送料掛かりません。
 (マキタクリーナ以外の商品と組合せでお買い上げの場合を除く)

※ご不明なことがございましたら 落札前に質問欄からお問い合わせ下さい。


注意事項
·商品の仕様やデザイン·パッケージなど商品改良のため予告なく変更する場合がありますのでご了承ください。

·落札商品の直接の店頭お引取り、送料着払い発送、メール便定形外郵便での発送は紛失事故やトラブル 混乱を避ける為、お断りしております。

·入金確認後 1~3営業日程で発送致しますが、1週間以上掛かる場合もまれに御座います。その際はご連絡いたします。

·お急ぎの方、当日発送希望の方は 必ず落札前に 質問欄、電話等にてお問い合わせ下さい。

·スマホ携帯アドレスや迷惑メール設定などで こちらからのメールが届かない事が最近多い為、メール設定のご確認をお願い致します。

·オークション終了後、ヤフーから届く落札メールに当方からのメッセージが入っております。落札後、ご確認下さいませ。

·ヤフーオーダーフォームを利用しております。宜しくお願い致します。

·領収書の発行は可能です。オーダーフォームの備考欄でお知らせ下さい。

·送料につきましては 商品梱包サイズと送料表と照らし合わせご確認下さい。

·(落札金額+消費税)にプラス送料が掛かります。

·同梱発送は行っておりません。

·商品梱包は できるだけプチプチを巻いたりダンボール巻き梱包でお送りしております。箱ものなどは直接ダンボールに送り状を貼らせて頂く場合が御座います。

·リサイクルダンボールでの梱包になります。小物商品は紙袋梱包になります。

·在庫には十分気を付けておりますが、注文集中や他でも販売しておりますので稀に在庫切れが発生する場合があります。
 お急ぎの方は落札前に質問欄かお電話でご確認をお願いいたします。

·電話でのお問い合わせ、ご質問もお受付いたしますが、梱包作業中など電話に出られない場合が御座います。

·その他、不明な点がございましたら、メール·質問欄からお願い致します。

注意事項などお読みの上、落札して頂きますよう お願い申し上げます。
落札後連絡が取れないケースが増えております。
こちらから必ずヤフー登録アドレスへメール送信しております。ご確認くださいませ。
落札後の値引き交渉などはお断りしております。
お支払い頂く金額は 落札金額+消費税+送料になります。
即決された場合でも同様でございます。
お振込み手数料、かんたん決済手数料などは落札者様ご負担でお願いいたします。
落札手数料は出品者が負担いたします。
無理な納期を希望する方、非常に細かい事を気にする方、
クレーマーと思われる方の入札はお断りいたします。
上記該当者様はネット購入ではなく、お近くの販売店などで商品をお手に取り、お買い求め頂く事をお勧めいたします。
不明な点がございましたらトラブルを避けるため、必ず落札前に質問欄にてお問い合わせお願い致します。

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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。

p1/洋書【ラダックの仏教絵画:Peinture bouddhique du Ladakh/1978年】 @4

21-343 【未使用品/バッテリ・充電器別売り】 マキタ CL282FDZCW 充電式クリーナー コードレス掃除機 18V 紙パック式 ワンタッチスイッチ

引用:●新品 送料無料 店頭展示 FENDER フェンダー MALIBU PLAYER Sunburst WN エレアコ【激レア】新品 未使用 セガ SG-1000Ⅱ ビデオゲーム  レア 希少 #40211

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『1970S CALIFORNIA VAL SURF カリフォルニア オールドサーフ サーフィン サーファー ビンテージ ハイビスカスSURFING SURFER SKATEBOARD』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、k55▼【希少本】プロレス&ボクシング '70 昭和45年 1970年 12冊 ファイティング原田 ドリー・ファンク ライオン古山 カシアス内藤 210425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☆★AFP0HC32T コントロールユニット Panasonic 未使用品

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

■教師なし学習額装絵画 フレーム付き 額縁付き絵画 ポール・ゴーギャン 「タヒチの女(浜辺にて)」 P10号 世界の名画シリーズ プリハード

∟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厨房 ステンレス 平棚付吊戸棚 1500×350×1150 食器棚 壁棚吊 /20E0630Z 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。

★Perfect Moment★ SCHILD ASPEN セーター

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。

●●NARUTO同人誌【カカシ受】ナルカカ&アスカカ/ナルト&アスマ×カカシ他●●和泉八雲 他●カカシ総受アンソロジー『僕のゼリー』

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 : マキタ 掃除機 クリーナー 充電式 コードレス 18V MAKITA XLC02ZB 限定カラー 日本未発売 クリーナー(CL180FDZW CL181FDZW)本体のみ chttps://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 : Roger Vivier☆VIV'GO クリスタルバックル付き スニーカー完売前に! 日本未入荷色 TNF Box NSE フーディー

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 : MEDICOM TOY - VCD 1/2 ドラえもん MEDICOM TOY メディコム・トイ

■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 : ASSASSIN/掃除機

■金融

4℃ ヨンドシー K18WG ネックレス 18金 K18ホワイトゴールド シルバー【SH】【BJ】 中古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(Ungrid - ungrid バックリボンフレアワンピース)、「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。

2022 EMPORIO ARMANI イーグル Wジップ カーディガン L黒 ニット


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:えだまめ様 ドラゴンボールヒーローズマキタ ハンディークリーナー CL180FDZW マキタ コードレス 掃除機

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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