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【限定価格セール!】 EF Canon キャノン 85mm 03M09926412 単焦点レンズ USM F1.8 キヤノン
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • カメラ、光学機器
  • レンズ
  • 一眼カメラ用(オートフォーカス)
  • キヤノン
メーカー·ブランド
  • キヤノン
シリーズ
  • EFレンズ
状態
  • やや傷や汚れあり
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古物商許可取得済み
長野県公安委員会 第481201800008号

商品をご覧頂きありがとうございます。
誠心誠意、心を込めてお取引をさせて頂きます。

※発送につきましては
自己紹介欄·出品ページの発送詳細をご確認ください。


今回は、

Canon EF 85mm F1.8 USM

をご紹介いたします。



商品詳細
●商品説明

レンズタイプ:単焦点
焦点距離:85mm
最大径x長さ:75x71.5mm
重量:425g
対応マウント:キヤノンEFマウント系

●コンディション

■外観
美しい外観です。

使用によるスレやキズは少なく、
全体的にきれいなコンディションを保っています。

■光学
レンズ内にチリ、ゴミの混入が多く、
強い光を当てると点カビが見られますが
試し撮りしましたが影響はありませんでした。

■動作
AF·MF切り替えスイッチやAF·MFでの動作など
ボディに取り付けて動作確認済みです。
全く問題ありません。
各種動作は良好です。

万一の初期不良·配送事故や
通常使用に伴う自然故障にも対応させて頂きます。
詳細はサービス詳細をご覧ください。

●お届けする内容

·キャノン Canon EF 85mm F1.8 USM

·付属品
レンズフロントキャップ
レンズリアキャップ(社外品)
レンズフード(キズ·スレ有)


他にもカメラ·レンズを出品しております!是非ご覧ください!




サービス詳細
●迅速、安心、丁寧な発送サービス

お届けするのは精密機械です。

商品は緩衝材で保護した後、
商品が動かないよう厳重に梱包いたします。

商品はすべてアルコール除菌を行っております。

商品はご入金確認後48時間以内に発送いたします。
詳しくは出品リストの自己紹介欄をご確認ください。

●返品サービス

実際に見て触って撮ってみて、
万が一商品がお気に召さない場合は、
返品して頂く事が出来ます。

商品到着後3日以内で対応させて頂きます。

※商品到着時と同じ状態になることが条件です。
※キズを付けられた場合や未開封品を開封された場合は対象外です。
※返送時の送料及び手数料、返金振込手数料がかかります。

●初期不良·配送事故、また通常使用に伴う
自然故障時のスピード対応サービス


万一の初期不良·配送事故の場合は
商品到着後3日以内にご連絡下さい。

商品をご返送頂ければ、
確認後当日中にご返金致します。
その際の送料のみご負担願います。

※初期不良とは、通常使用が出来ない
明らかな動作不良のみとします。

また、カメラ·レンズにつきましては、
通常使用に伴う自然故障の場合は、
商品発送より6ヵ月間、保証をいたします。
(ジャンク品·動作未確認品·カメラ用品など
返品不可の商品を除きます。)

※出品ページにて記載しておりますキズ·スレ等による返品は、
お客様都合による返品とさせて頂きます。

発送詳細
厳重梱包の上発送いたします。

下記の通り時間指定をしていただけます。
(午前中、12-14時、14-16時、
16-18時、18-20時、20-21時)

商品はゆうパックでの発送となります。

送料は、一律
1200円(沖縄·離島は 1700円 )となります。


注意事項
●初期不良の際は
到着後3日間以内にご連絡をお願いします。

※ボディーは自然故障につきましては
到着後3日以内にご返送いただければ
返品保証対応とさせていただきます。(メカニカルに限ります)


●以下のものは
保証の対象外ですのでご注意ください。

·微細なゴミやカビ、くもり、サビ、磨耗、劣化など。

·巻き上げやヘリコイドの感触、
光学系の見えの良し悪し等
個人の感覚に属するもの。

·距離計連動式カメラ及びレンズにおける
僅かなピントの誤差。

·落下、水没、衝撃などによるもの。


※ 写真は光などの関係で、
実物と若干違う場合がございますが、
特別な加工はいたしておりません。


※ 仕様は予告無く変更になる場合がございます。

※ 当製品を使用したことにより発生した
周辺機器の不具合は保証できません。

※ 当製品を使用したことにより発生した
損害等は保証対象外です。



●落札後24時間以内にこちらからご連絡いたします。
48時間以内に取引ナビにてご連絡ください。

落札後48時間を経過しても
ご連絡をいただけない場合、
ご購入の意思がないと判断いたしまして
落札を取消させて頂きます。

その場合落札者様にYahoo!より、
悪い評価が自動的につけられてしまいますので
ご注意ください。

また一週間程度でのお取引完了に
ご協力願います。

消費税は頂いておりません。
お支払いいただくのは、
商品代金+送料=合計金額となります。



※ 輸入品の場合箱等の多少の汚れ傷はご了承ください。

※ 注意事項、発送詳細をよくお読みになりご入札ください。

※ きれいな中古品であっても、あくまでもUSEDですので、
完璧を求める方、 特に神経質な方はご入札をお考えください。

※ 評価の悪いが多目の方、
新規の方や評価の数が少ない方は
やむを得ず入札を取り消す場合もございます。
いたずら入札や連絡が付かない方が
非常に多いのでご了承ください。
新規の方、評価の数が少ない方は
事前にご質問をお願いいたします。

※入札者都合による入札の取り消しはいたしません。
質問欄にてご依頼を頂いても、対応はいたしません。
入札の際は、入札金額をお確かめください。

※すぐに発送してほしいなどのご依頼は、
申し訳ありませんが、お受けできません。
即決価格もご用意しておりますので、
お時間に余裕を持ってご入札ください。

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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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Canon EF-S18-135mm F3.5-5.6 IS STM

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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『◆2021JTE 横浜FC 伊藤翔 直筆サインカード 50枚限定 ジャージナンバー16/50◆松本山雅FC 清水 鹿島 横浜』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、NN07 Luis ワッフル ニット ジップアップ セーター Black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SEZANE(セザンヌ)ワンピース

∟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CELINE 189542BPP.04FG Camelカバファントム SMALL バッグ(新品) 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。

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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。

URL : ※国内発送「gelato pique』パパもOK*ポーチ付/マザーズバッグキャロウェイ X2HOT US仕様 スピーダーエボリューション2 フレックスS

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。

URL : 【美品】Canon キヤノン Macro EF 100mm f/2.8 AF Telephoto Lens 933459*

■金融

コットンとレザーのベルルッティノットキーホルダー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(DOLCE&GABBANA 21AW エコファーディテール クルーネックセーター)、「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。

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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:collection PRIVEE? - コレクションプリヴェ コート新品・ストア★コントロールリング マウントアダプター CANON CR-EF-EOSR

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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