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(税込) 10%OFF BOOTIE/アウトアンドアバウトブーティー/286/26.0cm】mtr ABOUT N レディース【SOREL/ソレル/OUT スノーブーツ
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6,534円 10,890円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • キャンプ、アウトドア用品
  • スノーブーツ
メーカー·ブランド
  • SOREL
シリーズ
  • アウトアンドアバウト
状態
  • 未使用
 
■■■■■世界でもっとも寒冷な気候に耐えうるブーツ■■■■■

ソレル
《SOREL》



本格的に厳冬地にて使用は、もちろん、山カジュアルファッションが好きな方にもとってもオススメ!
◆冬の北米、カナダ、北欧でも多くの人々に愛用されているウィンターブーツ◆


<WOMENSモデル>

アウトアンドアバウトブーティー
Out'n about Bootie
(NL3073)



履き口を折り返せば、ショートブーツとしても楽しめるブーティ。

ふんわりとあしらったファーが保温性を高めつつ、雪の浸入を防ぎます。

アッパーは上質感のある滑らかなスエード仕上げ。

しっかり溝を刻んだラバー製のアウトソールが冬の路面でも安定したグリップ力を発揮します。

寒さ厳しいシーズンもスタイリッシュな足元を演出するブーティです。



【SOREL】1908年、カナダのオンタリオ州、ウィリアム·H·カウフマン社より誕生した“SOREL”。当時のカナダでは、「耐久性と快適性の両立」をキーワードにしたウインターブーツの開発は、まだ進んでおらず、極寒地で暮らす人々に“SOREL”のリリースは大きな衝撃を与えました。そして1960年初期、“SOREL”は世界に先駆けて、レザーアッパーにラバーボトム、着脱可能なフェルトライニングという革新的なコンビネーションのウインターブーツをリリースしました。それは「どんな極寒地であっても暖かく、ドライで快適なウインターブーツを具現化したい」という強い思いが、形になった瞬間でもありました。このコンストラクションは、40年以上経った現在でも、ウインターブーツのスタンダードの原型として広く世界で受け継がれています。


 


 


*《注意》当店では実店舗での販売もおこなっており在庫を共有しているため
在庫が常に変動しております。
その為、サイズ切れ等による在庫切れが発生する場合がございます。
予めご了承いただきますようお願い致します。

*入札前に必ず最後までお読みください。
定休日などの情報は、自己紹介に記載しております。
ご承認いただいた上でのご入札をお願い致します。



●商品情報
ブランド·販売元
SOREL ソレル
商品名
Out'n about Bootieアウトアンドアバウトブーティー
カラー

286(Elk Natural)
011(Black)


【*落札後にカラーを選択するシステムではありません。画像と題名を参照ください。】
【*他のカラーをご覧になりたい場合はそれぞれのカラー名で検索してください。】

素材

【アッパー】スエード 

【フットベッド】EVA, フェイクファー 

【アウトソール】ラバー

コンディション
新品タグ付
コメント
メーカー希望小売価格 \12,100(本体価格 \11,000)


●お取り引き方法について(入札前に必ずお読みください)
お取引方法
ご対応可能時間は11:00-18:00とさせて頂いております。

※当方取引数が多く返信が遅れてしまう場合が御座います。
また同時に実店舗でも出品している商品も御座いますのでリアルタイムに在庫が変動しております。
その際に完売してしまい商品がご用意できない場合が御座います。ご理解頂いた上でご落札ください。

お届け方法

商品をいち早く落札者の下へお届けするためにヤマト運輸佐川急便に限定させていただいております。

※スキー板の配送はヤマト運輸のみの取り扱いとなっております。

送料

下記の運賃一覧表をご参照ください。地域毎に配送料が異なります。

スキー板の配送に関しましては、スキー板運賃一覧表をご参照ください。
送料+専用カバー代金の合計が配送に必要な料金となります。

※離島への送料について
ヤマト運輸での発送をご希望の場合、通常の地域別送料と同一になります。
取引迅速化のため、離島への発送は基本的にヤマト運輸のみとしております。

複数ご落札の落札者様に関しては、同梱も可能ですので別途ご連絡ください。



●注意事項(入札前に必ずお読みください)
画像
お使いのPCにより商品写真の色が異なる場合がありますのでご了承下さい。
キャンセル

落札者様都合でのキャンセルは承っておりません。またサイズ交換等も行っておりませんのでご了承ください。

不在の場合
一週間程度は運送会社で商品を預かってくれますが、それを過ぎてしまうとこちらに戻ってきてしまいますので、ご注意下さい。再送の場合、3回分の送料(最初にお送りした元払い分と戻ってくる着払い分と再度お送りする元払い分)を落札者さまにご負担頂く事になります。

不良の場合

到着後の不良品や誤発送の場合、良品との交換(商品の在庫が無い場合は返金)いたします。送料は全て当方が負担し、返金の場合振込み額と振込み手数料を返金いたします。
※但し未使用の状態のものに限ります。
その他

ノークレーム·ノーリターン(返品不可)にてお願いいたします。
神経質な方のご入札はご遠慮願います。(例:縫製が気に入らない等)
評価で『悪い』が多い方や内容によっては入札を取り消すことが御座います。
商品タグの折れ曲がり等は商品の不具合とは異なりますのでご理解ください。
評価の件ですが、こちらからお客様を評価するという立場ではないと思っております。
頂いた評価には流動的に「非常に良い」を返えさせていただいております。
評価をご不用の方は、「評価なし」と一言お伝えください。

お休みについて

お休みの予定(臨時休業)は に記載しますので必ずご確認ください。
休み中は全ての業務を休止します。ご了承ください。



運賃一覧表  (単位:円)


サイズ
沖 縄
九 州

福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
四 国

香川県
徳島県
愛媛県
高知県
中 国

岡山県
広島県
山口県
鳥取県
島根県
関 西

大阪府
京都府
滋賀県
奈良県
和歌山県
兵庫県
北 陸

富山県
石川県
福井県
中 部

静岡県
愛知県
三重県
岐阜県
信 越

新潟県
長野県
関 東

茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
神奈川県
東京都
山梨県
南東北

宮城県
山形県
福島県

北東北

青森県
秋田県
岩手県

北海道
当方地域

関 東



60
80
100
120
140
160
1370
1920
2490
3040
3610
4160

900
900
700700700700700700700700900


スキー板運賃一覧表  (単位:円)

※スキー板の配送には、送料に加えて専用カバー代金(\250)が必要となります。

専用
カバー

沖 縄
九 州

福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
四 国

香川県
徳島県
愛媛県
高知県
中 国

岡山県
広島県
山口県
鳥取県
島根県
関 西

大阪府
京都府
滋賀県
奈良県
和歌山県
兵庫県
北 陸

富山県
石川県
福井県
中 部

静岡県
愛知県
三重県
岐阜県
信 越

新潟県
長野県
関 東

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栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
神奈川県
東京都
山梨県
南東北

宮城県
山形県
福島県

北東北

青森県
秋田県
岩手県

北海道

当方地域


関 東

250
3040
2050
1830
183017201610161016101610161017202050

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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『エルメスHERMES シルクネクタイ 紺オレンジ』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、集英社 - 【新品未使用】鬼滅の刃 1〜23巻 全巻セ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

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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

■教師なし学習本日のみリボーンドール リボーンベビー

∟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Emporio Armani - ★EMPORIO ARMANI★ 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

専用MIKAサイン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(【NIKE】Nike Zoom Rival S 9 ★ナイキ ズーム ライバル)、「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。

参考:☆SCENERITY☆ レザーシューズ [SIZE: 24.5-28]良品!カナダ製/ソレルSOREL【8/24.5-25.5程度/黒】最強防水♪ショート丈スノーブーツ◆Y6F57

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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