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【送料込】 ストレスレスチェア 「リブラ」 EKORNES/エコーネス ノルウェー   リクライニングチェア/パーソナルチェア セット オットマン 北欧 総革 1人用
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23,400円 78,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • ソファ、ソファベッド
  • リクライニングソファ
  • 1人用
状態
  • 目立った傷や汚れなし
ノルウェー EKORNES/エコーネス ストレスレスチェア 「リブラ」   リクライニングチェア/パーソナルチェア 総革 北欧 オットマン セット

商品説明
ノルウェー EKORNES/エコーネス ストレスレスチェア 「リブラ」   リクライニングチェア/パーソナルチェア 総革 北欧 オットマン セットのご紹介になります。


映画鑑賞や音楽鑑賞にお勧めの、最高の座り心地。
落ち着いた大人向けのデザインも魅力的で、和洋問わずお使いいただけます。
リクライニングは自由な角度で止めることができ快適性を徹底的に追求された椅子です。

回転機能·リクライニング機能·ヘッドレスト高さ調節機能·オットマン付属します。





商品状態
中古品ですので相応の使用感、細かなスレはありますので気にされる方の入札は控えてください。





商品仕様
サイズ(約)
本体
W 72.5cm
D 68cm-105cm
H 98.5cm-78cm
SH 40cm

オットマン
W 50㎝ 
D 43.5㎝ 
H 40㎝

注意事項
※入札をお考えの方は下記注意事項をよくお読みの上ご了承いただける方のみの入札でお願い致します。
※毎週水曜日は定休日となります、取引メッセージ、発送、全ての業務をお休みいただいておりますのでご了承くださいませ。


【出品中の注意事項】
·当方から見て、トラブルやお取引が遅く悪い評価が多い方、新規の方は入札を取り消す場合があります。

·当方で判断できない専門的な質問にはお答えできない場合があります。

·正規付属品かどうか、全て揃っているか等、わからない場合もあります、そのため基本的には付属品は写真に写っているモノで全てとお考えください。

·未使用品や未開封品等明記してある物以外は基本的に当方の出品物は中古品となります出品前にキズ等確認しておりますが、見落としがある場合もあります、あまりに細部まで気にされる方や新品同等の品質をお求めの方の入札は控えてください。

·YAHOOのシステム以外の方法で、当方から直接お取引をお願いすることはありません。

·ジャンク品又は現状品と記載されているお品については保証いたしません、画像、説明文をよくご確認いただいてからの入札をお願い致します。





【落札後の注意事項】
·落札後、 自己都合による返品·クレーム·キャンセルについてはご遠慮をお願い致します。

·配送につきましては当方指定の配送方法以外での配送はお断りしておりますのでご了承ください。

·落札後キャンセルされる場合はキャンセル料金(落札金額の15%)が発生しますのでご了承ください。

·連絡後48時間以内に取引ナビに必要事項のご入力をお願い致します。(どうしても返答できない事情がある場合は事前に質問欄等からご連絡ください)

·銀行振り込みとなりますので領収書の発行はできません。

·到着時間指定等ご希望がありましたら、取引ナビのメッセージ欄よりお申し出ください、可能な限り対応致します。
(クロネコヤマトのらくらく家財宅急便での発送時は時間指定不可のエリアがございます)

·らくらく家財宅急便発送の物は商品サイズと発送先地域により到着までに日数が必要な場合があります、特に大型のお品は10日間以上お時間がかかる場合がありますのでご注意ください。
(至急に必要などお急ぎのご要望にはお答えできませんのでご了承ください)




【発送後の注意事項】
·発送後お問い合わせ伝票番号を取引ナビに記入します、画面上に表示されていますのでご確認ください。

·発送後に受け取り日時の変更を希望される場合はお手数ですが直接配送会社にお問い合わせいただき受取日時の調整をお願いいたします。

·お品には運送保険をかけて発送いたします、到着時は必ず配送人の前にてお品の開封と現品確認をお願いいたします。(配送事故があった際には配送会社スタッフの確認が必要となります。)



【お受け取り後の注意事項】
·ジャンク品、現状品以外の商品は到着後3日間以内の初期動作不良については返品対応致します)

·返品対応になった場合落札価格のみの返金となります、商品はお手数ですが着払いで当方記載の住所にお送りくださいませ。

·評価に関しては当方に評価を入れた方に対して同等の評価を行います。評価不要の方は当方にも評価しないようお願いいたします。


※領主書、納品書の発行はできません、納品書/領収書が必要な方の入札は控えてくださいませ。

【上記注意事項をよくご確認ください、ご了承いただける方のみの入札でお願いいたします】

発送詳細
※当方指定の発送方法以外での対応はお断りさせていただきますのでご了承くださいませ。

【クロネコヤマトらくらく家財宅急便での発送となります】
岐阜県からC+Aランクでの発送となります

※ 『参考送料』岐阜県から東京都まで C+Aランクの場合
送料¥11.275-


らくらく家財宅急便では商品サイズと発送先地域により到着まで日数がかかる場合があります、到着希望日がございましたら余裕をもってお知らせください。

到着時間につきましては発送後お知らせいたしますお問い合わせ番号から直接運送ドライバーさんと時間調整お願い致します。




【直接引き取りの場合】
岐阜県中津川市からの出品となります、直接手渡し可能です


支払方法


こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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『中古厨房 '20マルゼン LPガス フライヤー MGF-13K 330×600×800 /22C2406Z』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、APPLEBUM - アップルバム スウェット サノスガントレ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AICOOGI - used 90'S COOGI クージー 3Dニットカーディガン

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FRED PERRY - 【専用】 FRED PERRY 2着

∟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サンリオ - ポチャッコ当たりくじ1ロット 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

G-SHOCK - G-SHOCK イエロージェイソン 値下げ中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◇ mini swoosh コントラストパネル クロップドスウェット)、「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。

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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:New Balance W5740HG1【売切】グローブレザー 本革 リクライニング1Pソファー パーソナルチェアー アウトレット家具 未使用【新品 展示処分品 】AB0415C5

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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