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く日はお得♪ アーコール 英国 リフェクトリーテーブル オールドコロニアル IZ52092C★ERCOL エルム カントリー イギリス W1525 ダイニングテーブル 4人用
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22,111円 44,222円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • テーブル
  • ダイニングテーブル
  • 4人用
状態
  • 目立った傷や汚れなし
現在ヤフオクの仕様により、送料無料と表記される場合がありますが、画像にある送料表の送料をご落札後請求させていただきます。あらかじめご了承ください。
 

IZ52092C★ERCOL オールドコロニアル リフェクトリーテーブル 英国 アーコール エルム ダイニングテーブル W1525 イギリス カントリー

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Category:
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規格·仕様·その他

サイズ(単位mm)

  • 幅 1525 奥行き 765 高さ 710

*若干の誤差は御了承下さい。

主な素材

  • エルム

特記事項

  • 脚分解不可
  • テーブルのみの販売です
商品説明

英国の老舗家具メーカー ERCOL(アーコール) による、Old Colonial(オールドコロニアル) リフェクトリーテーブル (757) ブルーラベルです。

伝統的な製法とモダンなデザインを融合させたアーコール社のリフェクトリーテーブル。リフェクトリーとは僧院や大学の食堂を指し、そのような場所で大人数で食事ができるテーブルがリフェクトリーテーブルと呼ばれるようになりました。軽やかでシンプル、さりげないデザインで飾らないスタイルはどこか存在感があり、使い込むほどに愛着の湧く実用家具ならではの不思議な魅力を持っています。角は丸みのあるシルエットが可愛く、すっきりとした脚とのバランスが良い一品です。

現在は廃版となってしまったアーコールのOld Colonial(オールドコロニアル)シリーズ。英国のアメリカ入植時代の伝統的なスタイルを取り入れた、気品と風格が漂うデザインが特徴です。エルム材を使用した上質な作りで、取り入れやすいシンプルなフォルムが落ち着いた雰囲気とシックな印象を加えます。

1954年から1976年頃まで使用されていたブルーラベル。[MADE IN ENGLAND]と書かれたバージョンのラベルは、1957年〜1976年頃まで使われていたラベルです。

アーコール ERCOL
アーコール社は現存するイギリスの老舗家具メーカー。新品家具としてもアンティーク品としても同一のモデルで同様に高い支持を受け続けている稀有なブランドです。20世紀初頭にイギリスに移住してきたイタリア生まれの家具デザイナー "ルシアン·アーコラーニ"によって、1920年にハイ·ワイコムにアーコールファニチャーは設立されました。ERCOL社の成功のポイントとして当時乾燥が難しく歪みが生じるため家具材としては不適格として安価であったエルム材の乾燥方法を編み出したことがあります。ウィンザーチェアーに代表される伝統的な製法と、モダンデザインを融合させたコレクションは、さりげないデザインで軽やかでシンプル。1957年デザインのスタッキングチャイルドチェアーは、小学校などの施設で多く使用され一躍ベストセラーブランドとなりました。近年マーガレット·ハウエル(英国の服飾デザイナー)は、アーコール社スタッキングチャイルドチェアーのヴィンテージ品をロンドンショップで展示し、アーコールチェアーは大好評を得ることになりました。それをきっかけにアーコール社は2002年から同商品の復刻版の製造を開始するまでになります。 その後マーガレット·ハウエルのショップでもこの復刻版は販売されることとなり、たちまち人気が高まりました。イエロー×ゴールドの通称ゴールドラベルがついた1960年代〜70年代頃アーコール全盛期の品物は以前よりプレミアム的に価値で取引されておりましたが、近年ではそれ以降のヴィンテージ品ブルーラベルのお品物も含めてイギリス現地で一昔前の倍近くの取引相場にまで高騰しています。

ルシアン·アーコラーニ Lucian Ercolani
1888年イタリアで生まれ、1923年にイギリスの市民権を取得し、アーコール社を設立。イギリスの伝統的なウィンザー様式の家具を製造する傍ら、その伝統を打ち破り新たなウィンザーのデザインと普遍的なモダンデザインに挑戦したアーコール社の創業者。

楡材 エルム材 ulmaceae
主に木材として使われているのはハルニレと呼ばれる種類で、エルム材とも呼ばれています。家具材意外にも、食器類、楽器など幅広く使われていま す。 ニレの生育地は北半球の広範囲に分布しており、日本の北海道や中国、樺太、シベリアなどの寒くてかつ土壌の肥沃な地に生育します。 木目の面白さから化粧的価値が高く扱われ、ケヤキの代わりに表面化粧材として使われることもあります。腐りにくく、やや重硬で強靭なため割れにくいのも特 徴です。黄白色から淡褐色、肌目が粗いのでしっとりと優しく柔らかい印象を与えます。

コンディション

★★★★ 目立った傷や汚れなし

コンディションランクについて

経年の使用感、塗装剥げ、傷などはユーズドならではの風合いと考えております
画像を参考に見た目の雰囲気でご判断頂けると幸いです

★★★★★★新品、未使用
★★★★★未使用に近い
★★★★目立った傷や汚れなし
★★★やや傷や汚れあり
★★傷や汚れあり
全体的に状態が悪い
免責事項
すべての商品に関する注意事項
  • 配送指定日はご注文から14日以内、直接お引き取りはご注文から7日以内にお願いいたします。
  • 搬入不可によるキャンセルは受付かねます。ご注文の前に必ず搬入経路、設置場所のサイズ確認をお願い致します。
  • 商品の取り付けや組み立て、配線等はお客様にてお願いします。
  • パーツや説明書は、本文中や写真に掲載がない限り付属いたしません。
  • 商品詳細画像をご覧になれない場合はご連絡ください。画像未確認の場合も返品はお受け致しかねます。
  • 設置に関わる工事費用や新品代替品のご用意等、ご購入代金を超える保証は致しかねます。
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ユーズド商品に関する注意事項
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  • 不足パーツやメーカーオプション品等についてはお客様にてご確認下さい。
  • 画像掲載枚数に限りがあるため実用に差し支えない部分や、細かい傷などは掲載できない場合があります。
  • 感じ方に個人差がございますが、中古家具における多少の匂いについては予めご了承ください。
  • 前所有者による改造や修理、通常の扱いでは見えない箇所の破損、予想できない経年劣化などにつきましては対応不可となる場合がございます。
  • ユーズド品は殆どの商品が一点物になります。運送事故や不具合が生じた場合代替品はご用意できません。
ヴィンテージ、アンティーク商品の取扱について
  • 塗装が現代のものに比べ弱く、輪染みや色落ち、色移りの可能性があります。
  • 現代の家具より強度が低く、設置場所や輸送時の温度·湿度によって収縮が生じる場合があります。
  • オイルやラッカー仕上げが主になりますので、アルコールでの拭き上げはお控えください。
  • メンテナンスオイルを塗布しての出荷となりますので、水拭き時にオイルが付着し茶色くなります。
新品商品に関する注意事項
  • お客様が一度ご使用された場合、商品や商品の箱、説明書等を破損·紛失された場合等は返品·交換をお受けできない場合がございます。
送料



ご注意下さい

  • 搬入不可によるキャンセルは受付かねます。ご入札の前に必ず搬入経路、設置場所のサイズ確認をお願い致します。
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  • お届けエリアやご指定日の内容などにより運送会社が変わる場合があります。

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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。

日本即発★セリーヌ CELINE ブレスレット Alphabet Bracelet #E

■NIX ダイニングテーブル W120 ヴィンテージテイスト スチール脚ダイニングセット NIX ニックス スチール素材×ヴィンテージスタイル

引用:希少盤 CD【GMCD47】Bjarne Nerem / This Is Always / 送料310円~正規店買付【LOEWE】 ニット スカーフ コットン

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『☆☆未開封 NARUTO-ナルト- 疾風伝 自由帳(シールつき) 160冊セット B5自由帳 ショウワノート★6227-BB33』には、以下のように記載されています。


■B-JOY 単品ダイニングテーブル(W150)リビングダイニング

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。

【BALENCIAGA】バレンシアガ ロゴ Tシャツ グレー

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。

Acer Aspire 5738zg B156xw02 V.0 Replacement LAPTOP LCD Screen 15.6%タ゛フ゛ルクォーテ% WXGA HD LED DIODE (Substitute Replacement L


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、Marni SHMPV01TY0 LV639 Bag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AIETRO(エトロ) カシミヤ Vネック セーター フェミニンな印象に

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

■教師なし学習エルメス☆サンダル 茶×黒 レザー ストラップ アウトドアにも◎

∟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Supreme Supreme Hooded MA-1 JACKET FW 21 WEEK 13 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。

佐藤勝彦 かつひこ 大丈夫だ 直筆画 お地蔵さん 富士山 山 夕日 朝日 個人所有品

■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 : 【Madiarno】天然木総無垢材ダイニング W135ダイニングテーブル単品《オークナチュラル》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 : MARNI 二つ折り財布 PFMI0049U0 P2644 レザー 小銭入れ有【中古品】iwatani アモルフォ プレミアム

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 : NEW【Ralph Lauren】Ribbed One-Piece Swimsuit

■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 : ST11-34I-KC=【新品 即決】熱、汚れ、傷や摩耗に強いセラミックトップダイニングテーブル 幅160cm【リビング食卓アウトレット家具】

■金融

【SAM NEW YORK】●日本未入荷●新作●BOULDER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(【PRADA】ジャカード編み バケットハット)、「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。

高塚省吾、【湯上がり】、希少画集画、状態良好、美人、新品額 額装付、送料無料


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:Max Mara - 【美品】エスマックスマーラ シルクワンピースダイニングテーブル W150 (単品) ファミリー向け ウォールナット材 Daphne ダフネ

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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