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高評価の贈り物 送料無料!【宝彩館】高級 オレンジ/黒 NB7-B21 ハンドバッグ パイソンスキン その他
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6,370円 9,800円
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カテゴリ
  • ファッション
  • レディースバッグ
  • ハンドバッグ
  • 皮革製
  • その他
状態
  • 未使用

【宝彩館】高級 パイソンスキン ハンドバッグ NB7-B21オレンジ/黒

商品詳細

<素 材>本体:パイソン  中:布地
<色·柄>メタリックオレンジ/黒
<サイズ>縦約26cm·横約30~31.5cm·マチ幅約12cm·持ち手2本手約25cm·ショルダー紐約117cm(微調整可) 

天ファスナータイプ、中はオープンポケット·携帯ポケット·ファスナーポケット各1つ、外側にもファスナーポケット1つあり、底は鋲付


パイソンは軽さと皮質の丈夫さが特徴です。迫力ある斑紋と滑らかな手触りが魅力のバッグです。英字のロゴ模様がお洒落なバッグです。


*天然の素材を使用しております為、多少の傷·スレなどが見られる場合がございます。ご了承の上でのお買い上げをお願い致します。



支払詳細
·ヤフー簡単決済
(かんたん決済のヤフー審査が集荷までに完了しない場合、発送は翌日になります。)
発送詳細

小さな商品(足袋·帯締め·帯揚げなど)はゆうパケット(200~300円、厚みにより変動します。)レターパック370円·520円も可能です。
入らない場合もございますので必ずお問い合わせ下さい。浴衣はお子様用の物でも入りませんのでご了承下さい。


佐川急便,ゆうパック (運送業者はお選びする事は出来ません)

北海道方面:(2000円)

沖縄方面:(1700円)

北東北方面:青森 秋田 岩手(1500円)

南東北方面:宮城 山形 福島(1200円)

関東·信越·四国·九州方面:茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 神奈川 東京 山梨 新潟 長野 香川 徳島 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島(1100円)

北陸方面:中部 中国方面 富山 石川 福井 静岡 愛知 三重 岐阜 島根 鳥取 山口 広島 岡山(1000円)

関西方面:大阪 京都 滋賀 奈良 和歌山 兵庫(900円)

·日時指定も承ります。
[午前中] [12:00-14:00][14:00-16:00][16:00-18:00][18:00-20:00][20:00-21:00]です。



*ご入金確認が15時までに取れましたら当日発送(定休日の為、水·日祝を除く)させていただいておりますが、何らかの事情で翌日以降の発送となる事もございますのでご了承下さい。


水·日祝は定休日の為、ご入金確認·ご連絡·発送などは行っておりません。翌営業日に対応させて頂きますのでお急ぎの場合はご注意下さい。

注意事項

落札日より三日以内にご連絡·七日以内にご入金の確認がされない場合、当店より入札の取り消しをさせて頂く事がございます。
(ご連絡をきちんと頂いた方のみです。3日を過ぎても何のご連絡もない場合は直ちに取り消しを行います。)
その場合には、「落札者の都合によりキャンセル」の手続きをとらせて頂きますので、 Yahooオークションより自動的に悪い評価 がされますことをご了承下さい。

キャンセルにより次点の方にご連絡を差し上げる場合もございます。yahooからの通知や取引ナビをご確認下さい。
メールでのご連絡は行っておりませんので次点の取引を語る詐欺にはご注意下さい。


yahooオークションの他にもインターネットでの販売や店頭販売等もしております。
在庫更新は随時行っておりますが、ご落札された商品が入れ違いで完売している場合もございます事を何卒ご容赦下さい。

画像は実物の色味に出来るだけ近づけるよう努力しておりますが、お使いのモニターや設定等によっては、多少異なって見える場合もございますのでご了承下さい。
思っていた色と違うといった理由でのキャンセルはお客様ご都合のによるものとさせて頂きますのでご了承下さい。

ご質問には出来るだけ早くお答えするように致しますが、多忙時やメーカーに問い合わせる場合などは返答にお時間頂きます。
18時以降のご質問は翌日以降の返答になります。ご了承下さい。

★お取り置きについて★
お取り置きは最初の落札から1週間可能です。お客様ご連絡先情報を入力後、取引ナビよりその旨お知らせください。
1回分の送料で同梱させて頂きます。ぜひご利用下さい。


★返品·交換について★
商品は検品の上で出品しておりますが、 見落として説明に記載されていない傷·不具合などの初期不良がございましたら商品到着後、7日以内にご連絡下さい。
キャンセルや交換など誠意をもって対応させて頂きます。

お客様ご都合の場合は手数料+当店に返品時の送料はご負担頂きますので、ご了承ください。
ご返金は支払方法に関わらずお客様のご指定口座への振り込みとさせて頂きます。その際、振込手数料を差し引きましてのご返金となります事をご了承下さい。

未使用·未着用のものに限り、商品到着後1週間以内に取引ナビかお電話でご連絡頂いた場合のみお受けいたします。
使用した物や到着後1週間以上経過した返品や交換につきましては、一切お受け出来ませんのでご了承下さい。

到着後、お客様ご自身でお早めにご検品頂けますよう何卒宜しくお願い致します。

また、お仕立てや紋入れなどの加工をした商品につきましては、返品をお断りしております。

返品や交換時の送料·手数料は、初期不良など出品者都合の場合は当店が、それ以外のお客様ご都合による返品や交換につきましてはお客様にて全てご負担頂きますので、ご了承下さい。

★当店からのお願い★
1000円スタートにてご落札金額が想定している金額と著しくかけ離れている場合は、落札間際にオークションを取り消す場合がございます。
また、稀ではありますが落札後でもお取引をお断りする場合もございます。
いい商品を出来るだけ安くご提供させて頂きたくギリギリでやっておりこのような事は大変心苦しいですが、ご了承の上ご入札お願い致します。


コメント
他にも多数出品しておりますので是非ご覧になってください。宜しくお願いします。

ご入札頂いた時点で、上記の当オークションの注意事項など全てお読みになりご了承頂いたものとさせて頂きます。

最後まで読んで頂きありがとうございました。


+ + + この商品説明は オークションプレートメーカー2 で作成しました  + + +
No.216.001.003

3110395-212

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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『(G RAP) KWANSI』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、◆◇HERMES(エルメス)/ボリード/31cm /ブルードノール/トリヨン/ゴールド金具【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NEW BALANCE◆ニューバランス/ローカットスニーカー/28cm/グレー/M1530GL

∟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宗 sou 人間国宝 高橋敬典造 真形羽釜(共箱) 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。

1/18 マテル フェラーリ ラフェラーリ レッド

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 : 送料無料 本物保証 極美品 レディース 金具 MICHAELKORS ロゴ ハンドバッグ グレー系 レザー トート ショルダーバッグ ビジネス カジュアル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。

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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

【K3302】ヨネザワ/Train Set/機関車/高級電気玩具 ライト付 機関車 No.10/箱付/ブリキ/ヴィンテージ/希少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(Mystrada - さらにお値下げ!Mystrada 5way 着流しコート サイズ36)、「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:Panasonic - パナソニック Panasonic レッグリフレクリエーションルセ ミンクファー ハンドバッグ 自立OK マルチカラー CREATION LUSSET

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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