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激安本物 新品 未使用 レディース ブラック 黒 M ワンピース ロングドレス JAMES AND ELIZABETH ジェームス アンド エリザベス その他
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カテゴリ
  • ファッション
  • レディースファッション
  • その他
状態
  • 未使用
商品の詳細
商品管理ナンバー0004KA0001140
商品名新品 未使用 エリザベス アンド ジェームス ELIZABETH AND JAMES ロングドレス ワンピース M 黒 ブラック レディース
ブランドレディース
状態10
状態に関しての詳細は下記参照。
状態備考サテン素材 ジャージー素材 装飾なし バイカラーデザイン ラウンドカラー ノースリーブ ポケットなし 裏地なし ストレッチ素材 その他ワンピース·ドレス
商品発送サイズ

4

商品サイズ
A~Dのサイズが該当しない商品に関しては表記を省略致します。0.1cm=1mm
素材、表記サイズに関しては、表記の確認ができるもののみ記載しております。ご了承ください。
を参照してください。
A103cm
B33cm
Ccm
Dcm
サイズ参照番号7
素材92%レーヨン,8%エラスタン
表記サイズM
黒 ブラック
送料について
発送方法は「定形外」「ゆうパケット」「ゆうパック」の3種類あります。利用できる発送方法は上記、発送方法の画像を参照ください。同梱発送を利用の方は「定形外」を利用できません。ゆうパケットは郵便局からの保証がありませんので注意してください。
発送方法はオーダーフォームでお客様情報を入力する際に指定できます。
「ゆうパケット」の場合
商品発送サイズは0~3の4種類あり、その合計値で金額が変わります。同梱発送を利用しない場合はこの商品の商品発送サイズのみを確認してください。
1以下…250円
2…310円
3…360円
4以上は「ゆうパック」での配送となります。
「ゆうパック」の場合
「「定形外」以外で「同梱不可」となっている商品、または商品発送サイズの合計値が4以上の場合「ゆうパック」での配送となります。
4以上は650円
同梱不可…700円または350円
商品の同梱発送について
当ストア商品の商品発送サイズが0~4の商品は商品をまとめて発送するお得な同梱発送が利用できます。
落札日より7日以内の当ストアでの落札商品(同梱不可を除く)はまとめて発送することができます。まとめた際の送料は上記の「送料について」を参照してください。
商品状態について
状態10新品及び新品未開封、それと同様の商品です。
状態9新品未開封または未使用、もしくは準ずる美品です。
状態8開封済み、使用感がありますが、美品で使用に問題の無いものです。欠品は写真にてご判断ください。CDの帯やうちわの袋等、外装の状態は評価しておりません。
状態7開封済み、使用感や傷·汚れ等が多少ございますが、比較的美品となります。
状態6使用済み、傷·汚れがあり、使用感のあるお品となります。使用には問題御座いませんが、商品によってはケースや外装等の傷、ヒビや跡等が多少あるものもございます。
状態5使用済み、傷·汚れがあり、使用感のあるお品となります。使用には問題御座いません。商品によっては多少目立つケースや外装等の傷、ヒビや跡等が多少あるものもございます。
状態4使用感、汚れ、傷等があります。使用、再生可能ではございますが、目立つ汚れや傷等は御座いますのでご理解願います。
状態3使用感、汚れ、傷等があります。目立つ汚れや傷等は御座いますのでご理解願います。また、再生·使用の保証は致しかねますので、ご理解願います。
状態2目立つ使用感、汚れ、傷等があります。使用、再生は保証いたしませんので、ジャンク品扱いとさせて頂きます。
状態1基本的にジャンク品、故障品とさせて頂きます。切り抜きや福袋商品になりますので、ご理解頂ける場合のみのご入札を願います。
※商品の付属品などは写真でのご判断をお願い致します。電池を要する商品の場合、基本的には現状渡しか、電池を抜いた状態でお送りいたしております。状態が良いでもケースの傷などがある場合もございますが、動作等での判断上で評価を付けている場合がございます。特に外装や欠品に関しては写真でのご判断をお願い致します。
お手元に届いた際に、写真よりひどい破損があった際は配送中事故の可能性があります。当店ではなく、最寄配送業者様へお問い合わせください。
入札のまえに
当店の取扱い商品は、基本的に中古品が全てを占めております。
中古の商品という点を十分ご承知頂いた上で、入札頂きますようお願い致します。
当方での誤表記、瑕疵があった場合などは返品を受け付け致します。
その場合は商品が到着後7日間以内にご連絡ください。7日間以上経過したものにつきましては、申し訳ありませんが対応でき兼ねます。
各商品に対して即決(早期終了や一定価格での落札)は行っておりません。
評価基準の詳細、中古品としてのご理解を頂くため、必ず上記「商品状態について」をご参照の上でご入札ください。
商品の同梱発送希望のお客様は必ず、上記の「商品の同梱発送について」と を確認してください。
お問い合わせはコチラのアドレスへご連絡ください。
【メールアドレス】cocorb@justy-consul.com
消費税に関して
当店はストアでの出品になりますので、各商品の落札価格に10%の消費税が課税されます。
当店営業時間
当店の営業時間は平日の9:00~17:00です。
上記以外の時間帯に関しては、商品に関するお問い合わせや配送、一部入金確認業務等の対応はできませんのでご了承ください。
お問い合わせはコチラのアドレスへご連絡ください。
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落札後手順について
落札後、7日以内に をご入力ください。
入力を頂戴した時点で、7日間以内に落札している商品すべてを同梱いたします。
オーダーフォーム入力後、3日以内の入金をお願い致します。
※ヤフオクストアでは取引ナビが使えません。
支払い方法
以下の方法をご利用頂けます。
·銀行振り込み
 PayPay銀行
·Yahoo!かんたん決済!
·代金引換
※別途代引き手数料が発生いたします。
30000円以内…330円
100000円以内…550円
200000円以内…1100円
300000円以内…2200円
配送について
お客様からのご入金が確認できましたら、配送手続きに入らせて頂きます。
オーダーフォーム入力後3日間以内にご入金いただけますよう宜しくお願いします。
配送方法に関しては、上記「商品の同梱発送について」をご確認ください。
商品は写真の通り、破損が無いように梱包いたします。
梱包中等に当店が破損等起こした際は、速やかにお客様へご連絡致します。その際はご連絡時に代替え品のご用意および返金のお手続きを必ず取らせていただきます。
当店から連絡がなく万が一の破損等ある場合は配送中事故となりますので、指定配送業者様にご連絡頂きます様宜しくお願いします。その際の受付窓口は当店でお受けいたしかねます。
ご注意
当店の商品は、厳重に商品精査を行った上で出品させて頂いております。恐れ入りますが、ご落札商品によっては返金対応をお断りさせて頂く場合がございますのでご了承ください。度重なるいたずら入札をされたお客様には、発送をお断りさせていただきます。

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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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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『ナナナナ×アキラ nana-nana×AKIRA  AKIRA ART OF WALL限定A5クリアショルダーバッグ 商品番号:8069000025576』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、エイチワイエム hym メンズボトムス ブラック サイズ2 日本製 新品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

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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

■教師なし学習アルミ丸棒 41x1950 (太さΦmmx長さmm)

∟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薩摩焼 錦手人物文龍モールド花瓶 u1915 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

ブラック [山善] 2口 IHクッキングヒーター IH調理器 工事不要 1400W 100V (幅56cmタイプ) 煮込みモード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(Predia - ここな様専用)、「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。
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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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