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人気カラーの ★★DZ520:ドリル:穴開け機:削孔機:パイプ:ハウス:DZ520:HIKOUSEN その他
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11,526円 19,210円
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カテゴリ
  • 花、園芸
  • 農業
  • 農業機械
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり

☆商品説明と注意事項

お取引前の注意事項
下記ご同意いただける方のみご入札ください。

中古商品の場合、商品内容や状態を100%把握しての出品·コメントが
なかなか困難な為、説明不足、見落としなどもあるかもしれません。
画像とコメントのみの販売になってしまいますので、『中古という事をご理解頂ける方』
『ご納得された方』のみ入札をお願い致します。

当方オークションに出品させていただいている商品は、店頭でも平行して販売しております。

店頭で現品確認とれますのでオークションが不安な方も直接ご来店、
もしくはお電話などでのお問い合わせいただければ販売対応可能ですので、
安心してご来店、お問い合わせくださいませ。

店頭で売約が決まってしまった商品、
もしくは入札が入っていても即決金額でのご商談が入った場合は
オークション終了時間前に取り消させていただく場合がございます。
あらかじめご了承くださいませ。


落札後はフォームズ又は取引ナビにてご連絡ください。
落札後のキャンセルはキャンセル料(落札金額の10%~15%)をいただいております。
yahooかんたん決済は入金まで2~3日掛かる場合もございます、ご了承ください。


『商品情報』
商品名ドリル:穴開け機:削孔機:パイプ:ハウス
メーカー不明
型式DZ520
商品説明エンジン始動し、回転などの動作確認済です。

燃料種別: 混合

経年と使用によるサビ、傷、汚れがあります。
画像のもので全てです。
備考
こちらの商品はエンジン始動~簡易動作点検による出品機となりますため
落札後のお引渡し前に最終簡易点検を要します(商品説明範囲内の点検代は落札金額に含まれます)。
(商品によりますが早いもので1~2日、遅いもので10日前後)
ご入札にあたりまして納期をお急ぎの方、点検期間のご相談などがございます方は
必ずご入札前に出品担当までお問い合わせご連絡確認をお願いいたします。
お問い合わせ連絡先:0289-64-1004
(営業時間9:30~18:00·毎週水曜定休日)
商品サイズ商品サイズ ●縦(奥行):85cm  ●横:45cm  ●高さ:125cm
(商品サイズはあくまでも素人採寸です。また、梱包などでサイズが異なる場合がございます。)
管理番号13432-1森


こちらの商品は落札者様直接取引条件にての出品機とさせていただいております。
ただし、お客様にての陸送·発送手配につきましての弊社お引渡対応は大歓迎です!
(その際は基本、商品未梱包現品引渡となりますため予めご了承ください)
近県、配送可能エリアにつきましては自社便配送対応も可能です。
(弊社所在地、栃木県鹿沼市となります)
ご希望されます場合、ご不明な点はお気軽にお問い合わせください。
また、下取機、お値引き、現車確認なども大歓迎です。
飛行船アグリ相談窓口: 0289-64-1004
(上記については落札前にご相談·お問い合わせください)

☆お取引対応について

商品を急ぎ来店引取の場合は、必ず落札前にご連絡ください。
(商品によっては急ぎ引き渡しができない場合があります)
詳しくは事前にご連絡ください: 飛行船アグリ:0289-64-1004
担当者携帯: 桶田(オケダ) 090-2453-3782

定休日·営業時間
2016年12月1日(木)から
9:30-18:00
定休日:水曜日

2016年12月1日(木)より、営業時間と定休日を変更致します。
お客様にはご不便をお掛け致しますが、
何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。

お取引については対応時間帯(メール·TEL等)が10:00~17:00となりますため
時間外への対応が翌日になります場合がございますのでご了承願います。
(定休日·年末年始·GW·連休の場合はお休み明けとなります)

☆注意事項

○当社商品は中古機械などがメインとなりますため経年劣化などによる消耗品等(ベルト系·タイヤ·クローラー等·油脂類·ホース類など)は基本現状にてのお引き渡しとなります。

○あくまで中古品ですので、新品のようなクオリティを求める方や神経質な方のご入札はご遠慮ください。出品にあたって分かる範囲で、記載していますが、当方の気付かない点、説明不足、記載間違い、商品内部の部品、万が一見落とし等があった場合は商品の現状を優先とさせていただきますのでご了承ください。(それ以外は詳細が分かりかねる部分が多々ございます)

○エンジン物の商品に関しましては動作確認の後(ジャンク品を除く)出品を行っておりますが、仕上がり後長期在庫保管の商品もございますので落札後に最終的な動作確認、メンテナンスを行ってからお引き渡し予定です。場合によってはお引き渡しまでに日数をいただく場合がございます。

○落札者様によっては不具合と感じられる方もいるかと思いますので、落札後のトラブル防止の為、落札いただく前には【現物確認】をオススメします。
現物確認をせず落札された場合のクレーム·返品·返金·キャンセル等はお受けできませんのでご理解ください。
双方気持ちの良いお取引をさせていただくためにも、ご納得いただきご理解の上ご入札ください。

○出品物は細かい説明等がない限りは写真の商品が全てとなります。

○物によっては発送対応可能な商品もございますので、発送ご希望のお客様は入札·落札前にお電話にてご相談ください。

○梱包手数料(¥1100、¥3300、¥11000)配送料別
依頼先配送業者規定により梱包が変わります。

○出品時·梱包時に細かい傷ができる場合がございます事、ご了承いただける方のみご入札ください。

○落札後のキャンセルは当店ではキャンセル料(落札金額の10%~15%)をいただいております。

○弊社出品、機械関係の商品については、出荷のため(運送会社規定のため)オイル·作動油·燃料等の樹脂はすべて抜いての発送となります。到着時補充点検後の使用とさせていただいておりますのでご了承ください。
(直接のご来店陸送業者引き渡しのみ現状オイル·燃料のままの引き渡しとさせていただきます)

入札制限により入札できない方は直接ご相談ください。

○その他、商品に対するご質問等がございましたらお気軽にお問い合わせください。

飛行船アグリ相談窓口: 0289-64-1004

くれぐれも上記の条件に了承·納得して頂ける方のみ入札して頂けますようお願い致します。これらの条件に了承して頂けない方のご入札は一切お断りさせて頂きます。





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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。

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引用:平◆ 3086 未使用 アイドル 日向坂46 DASADA DVD-BOX 未開封♪IDnet即決♪ カンガルーコート

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『MICHAEL KORS◆ショルダーバッグ/レザー/ボルドー』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、ワークデスク 幅1200mm 奥行600mm コンセント受け 配線穴付き 木目調 高級感 シック おしゃれ 平机 書斎 オフィス SOHO 事務所 WDS-ME120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【TAG HEUER】タグホイヤー 6000シリーズ WH1252 クォーツ ボーイズ

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

■教師なし学習新品★正規品【27.0cm】青 NIKE ナイキ エアマックス270G ゴルフシューズ AIR MAX 270 G スパイクレス 送料無料

∟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【わふくや特撰】y1766d 緞子地本振袖169cm/裾ぼかし花文・【未使用品】 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。

☆ソファ☆3人掛☆幅201☆総本革張り☆イタリア製☆フランスベッド☆モスグリーン☆在庫処分☆現品処分

■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 : ハツタ 背負動力散布機 AM442K 中古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。

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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。

URL : Panasonic - Panasonic 頭皮エステ EH-HE9A ほぼ新品

■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 : 【美品】福井▲三洋 真ロンバッグエース PS-16N 1600L 自立型 フレコンバッグ グレンバッグ 籾搬送 籾バッグ 軽トラ 稲刈り 運搬 中古品

■金融

YAMAHA ヤマハ EF900IS インバーター発電機 携帯用 電動工具 中古 未使用 K6402434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(Supreme - Supreme Arc Logo S/S Work Shirt Black M)、「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。

コーチ★スモールジップアラウンドウォレット★デコキルティング


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:New Balance - メンズニューバランス トレイルラン MTMORLH2 25.0cm共立キョーリツ 共立背負動力散布機 DME321 農業機械農機具田植えジャンク

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。
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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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