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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 建築材料、住宅設備
  • 玄関灯、ポーチライト
状態
  • 未使用
☆ 商 品 詳 細 ☆
 
商品番号: #IM-0035WD-BK
商品名:1 灯ポーチライト·ゴメス BK (ブラック)
商品ブランド名: I Max Lighting (アイマックスライティング)
 
サイズ: 縦 約 385mm、横 約 152mm、奥行 約 230mm
本体カラー: ブラック (黒)
素材: アルミ、スチール、クリアガラス
使用電球: E26 型 (最大) 100W×1 個
重量: 約 1.4㎏
 
※ガラス·本体に製造上の過程でできた傷が見られる場合がございます。使用には問題ございませんが、完璧な商品をお求めの方は入札をご遠慮ください。
 
☆ 商 品 説 明 ☆
 
商品備考
  • 本商品に電球は付属しておりません。最寄の取扱店等にて必要個数を別途お買い求め下さい。
  • 明るさに関しては感じ方に個人差がございますので、取り付け予定電球と個数·ワット数の合計等で各自ご判断下さい。
  • 白熱球·蛍光灯·LED 電球に対応しております。
  • 商品の写真は PC 環境 (主に使用ディスプレイ) の違いなどで実際のお色とは多少異なる場合がございます。
 
 
取り付けについて
  • 照明器具に電球及び照明取り付け金具を壁に打ち込むビスは付属しておりません。
  • 本体と取付金具とを固定するビスは、土台の厚みや凹凸に合わせて適切にカットする必要があります。
  • 屋外対応タイプ照明器具を壁直付けする際などのゴムパッキンは含まれておりませんので、雨が掛かる場所に設置する場合はコーキングなどで壁との隙間を埋めてください。
  • 海外製品の為、細かい説明書は付属しておりません。
  • 電気工事士法第三条ならびに、電気工事士法施行規則第二条に則り、配線等の電気工事を行うには電気工事士の資格が必要です。当該商品の組み立て·施工の際には、最寄の電気工事店へその旨御依頼頂けますようお願い致します。
 
☆ 取 引 詳 細 ☆
 
発送について
  • 福山通運·ゆうパックのいずれかでの発送になります。
  • 運送会社はお選びいただけません
 
送料について
  • 一律 1,000 円となっております。
  • (北海道·沖縄·離島部に付いては別途お見積り)
 
商品の同梱について
  • 同一日内の落札に限り、商品の同梱が可能です。
  • 同梱した際の外のり寸法により送料が変わる場合がございますので、落札後に合計金額を御連絡させて頂きます。
 
お支払い方法
  • Yahoo かんたん決済のみのお支払となります
 
落札後のご連絡について
  • 2 日以内に取引情報を連絡いただきますようお願いいたします。
 
返品·不良品について
  • 返品·交換について
    • イメージと合わない·設置ができなかった等のお客様都合での返品·交換はお受けする事ができません。
    • サイズ·重量·取り付け方法など、よくご確認の上でのご注文をお願いたします。
  • 破損について
    • ガラスが割れている·本体にへこみがある等のお届けした商品に破損があった場合は、商品到着後 1 週間以内に運送会社へご連絡下さい。
    • 運送会社よりこちらに連絡が入り次第、交換·または返金で対応させて頂きます。
    • 到着から 1 週間を過ぎました商品に関しては、対応できない場合がございます。
  • 初期不良について
    • 作動確認時に不備が見つかった場合はすぐに当社へご連絡下さい。
    • 必ず返送前にご連絡下さる様宜しくお願い致します。返送いただいた後こちらでも作動確認を行います。
    • 問題無く作動した場合、送料はお客様にご負担いただく事となりますのでご了承下さい。
    • 作動確認を 2 週間以内に行えない場合は先にお知らせ下さい。ご連絡をいただいていない場合対応ができない場合がございます。
  • 返金について
    • 破損·不良等の場合、当社が返金させていただくのは以下のものになります。
      • 商品代金
      • 送料
      • 振込み手数料(又は代引き手数料)
  • 保障について
    • 取り外しや施工の際にかかる費用の負担はできかねます。施工の前に必ず破損·不良がないかのご確認をお願い致します。
    • 保障期間は通常環境下での使用でご購入より 1 年となっております。
    • 特殊環境下でのご使用、施工ミス、電球取り付け時のソケット金具捻じ切り破損などによって生じた故障については保障対象外となります。
 
☆ 出 品 者 情 報 ☆
 
デザイン性の高い海外の照明·建材を直輸入

ジャメックス株式会社

URL:
注: このリンク先 URL をクリックすると次画面にて「リンク先確認」の旨が表示されます。
検索エンジン経由の際には ジャメックス 輸入照明 と検索してみて下さい。
〒615-8254 京都府京都市西京区御陵細谷 2-16
TEL:075-393-0625 FAX:075-393-0407
E-Mail: jamexinc@maia.eonet.ne.jp
休業日: 土·日·祝 営業時間: 午前 11 時~午後 5 時
(臨時休業日·長期休業期間は自己紹介欄にて随時お知らせしております)
 

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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。

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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『27cm【McGREGOR CLASSIC マックレガー クラッシック レザードライビングシューズ No.511585101】』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、HARSH AND CRUEL ロゴ 2色 ユニセックス スタジャン ジャケット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【関送込】◆LOEWE◆ラージ アナグラム ウエスト/ボディバッグ

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【massnoun】3RD SECTION JOGGER PANTS

∟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Maison Margiela◇REPLICA KEYRING キーリング 関税送料無料 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。

URL : 【新品即決】 ポーチライト・アニーレイン BK (ブラック・上向き) #IM-0001WU-BK 格安 お買得 アンティーク調 輸入照明 外灯 玄関 店舗照明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。

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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

【SUPERGOOP!】潤い&栄養補給☆セラミド配合 SPF40 保湿オイル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(関送込★DIESEL★バイカラー レザースニーカー)、「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。

油絵 Emile Munierの名作_読み語り MA1138


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:3.1 Phillip Lim - フィリップリム バッグ【新品即決】ポーチライト・ツリー BW (ブラックウォルナット・上向き) #IM-0036WU-BW お買得 アンティーク調 輸入照明 外灯 玄関 店舗照明

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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