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お得な情報満載 バッテリ + 本体 CL108FDZW 充電式クリーナ マキタ 新品 BL1040B 充電式クリーナー 未使用 カプセル式 4.0Ah 10.8V ( DC10SA 充電器 + コードレスタイプ
お得な情報満載 バッテリ + 本体 CL108FDZW 充電式クリーナ マキタ 新品 BL1040B 充電式クリーナー 未使用 カプセル式 4.0Ah 10.8V ( DC10SA 充電器 + コードレスタイプ
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10,116円 16,860円
カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 掃除
  • コードレスタイプ
状態
  • 未使用
■商品説明■

新品 未使用 マキタ 充電式クリーナー 10.8V

新品 マキタ CL108FDZW 本体 + バッテリBL1040B + 充電器DC10SA の出品となります。
セット品番CL108FDSHWとの違いはバッテリーが1.5Ah→4.0Ahと約2.6倍と高容量なっている所です。
容量が約2.6倍ですので1充電あたりの作業時間も約2.6倍となります。
それ以外は付属品等すべてCL108FDSHWと同じです。
(バッテリの充電にかかる時間は約60分となります。)

バッテリーの詳細は出品画像3枚目をご覧いただけますと分り易いと思います。

付属品
【サッシ(すきま)ノズル、ノズル、ストレートパイプ、フィルタ、 プレフィルタ】
の内容も全て同じです。

カプセル式+ワンタッチスイッチとなります。

バッテリーと充電器が付属しておりますので、商品到着後ご使用可能です。

掃除機本体のみ (CL108FDZW) にマキタ純正のバッテリ (BL1040B) と
充電器 (DC10SA) を組み合わせての出品となります。

今回、本体のみにバッテリと充電器を組合せた特別使用の為お安く出品させていただきました。
数量限定となります。

発送は、バッテリと充電器をプチプチで囲い
本体の箱(CL108FDSHW化粧箱)と一緒に
ダンボール箱に入れてお送りさせていただきます。

■配送方法、送料について■

発送方法は、佐川急便(本州、四国、九州、北海道)となります。
沖縄県、離島はヤマト運輸となります。
離島は沖縄と同じ送料となります。

以下、送料一覧(税込)です。
-----------------
900円 愛知県、三重県、岐阜県、静岡県
-----------------
1000円 東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、
茨城県、栃木県、群馬県、山梨県、新潟県、
長野県、富山県、石川県、福井県、大阪府、
兵庫県、京都府、滋賀県、奈良県、和歌山県

-----------------
1100円 青森県、岩手県、秋田県、宮城県、
山形県、福島県、鳥取県、島根県、岡山県、
広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、
高知県

-----------------
1200円 福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、
大分県、宮崎県、鹿児島県

-----------------
1500円 北海道
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2980円 沖縄県、離島
-----------------

運送会社との契約上お客様による運送会社のご指定はできかねます。
予めご了承お願いいたします。

沖縄県、離島などは、バッテリーの航空便(飛行機)による輸送が規制されております。
沖縄などは船便となります。到着までお時間かかりますのでご了承下さいませ。

■お支払いについて■

当店はストア出品になりますので落札価格に別途消費税が掛かります。
お支払い金額は 『落札価格+消費税+送料』となります。

お支払い方法は
◆Yahoo!かんたん決済
◆ジャパンネット銀行
◆ゆうちょ銀行
◆ゆうちょ銀行(振替サービス)
となります。

かんたん決済·お振込みの場合の振込み手数料、決済手数料は落札者様にてご負担ください。

■お取引について■

当店ではオーダーフォームを利用しております。
ご落札後、商品ページよりオーダーフォームのご入力をお願いいたします。
オーダーフォームご入力後、合計金額が自動メールにて送信されますので
合計金額をご確認の上、お支払いのお手続きをお願いいたします。
ご入金確認後、商品を発送させていただきます。

領収書が必要な場合は、オーダーフォームご要望欄に
領収書の希望、宛名、但し書きのご記入をお願いいたします。
領収書の希望のみで、宛名、但し書きの記入がない場合は、
宛名 落札者様名 但し書き 商品名の一部とさせていただきます。

※※
ご落札後、3日以内にオーダーフォームのご記入をお願いいたします。
ご落札後、7日以内のお振込みをお願いいたします。
ご確認ができない場合は落札者様都合によりキャンセルとさせていただきます。
落札者様都合のキャンセルとなりますと、
当店が評価をいれなくても自動で非常に悪いの評価がついてしまいます。
予めご了承下さい。

■同梱について■

·同梱の希望がある際は必ず落札後のオーダーフォームご要望欄に同梱希望とご記入ください。
同梱はご要望欄に同梱希望の記入のある商品で同日落札分に限り可能です。
(一部の大型の商品では同梱できない商品がございます。)
同梱商品により発送サイズが変わってしまった場合は記載の送料と異なる場合がございます。
落札前にご質問にてご連絡いただけましたら同梱の場合の送料をご返答いたします。
お気軽にご質問くださいませ。
·同梱商品を落札後は、その商品全てのオーダーフォームにご入力をお願いします。
自動メールにて送料がそれぞれ自動計算され送信されますが
後日、当店からメールにて正確な送料をお伝えいたしますので
それまでお振込みしない様お願いいたします。

■返品について■

お客様のご都合による返品、返金、交換はお受けできませんので予めご了承ください。

商品には万全を期しておりますが、万が一商品が壊れていたり部品が足らなかったなどの
当店に原因がある場合は商品到着後7日以内にご連絡下さい。
当店にて送料負担の上、交換か返金をさせていただきます。
確認後、商品に不備が無かった場合は送料はご請求させていただきます。

■その他■

土、日、祝日は基本お休みを頂いておりますが、
予定がなければ発送、メール対応の業務はさせて頂いております。

こちらのオークションは当店の都合により早期終了させていただく場合がございます。
予めご了承下さい。

1枚目商品画像が出品商品の全てです。
2枚目以降の画像は詳細画像や参考画像となります。
1枚目商品画像以外の物は一切付属しておりません。

迅速、丁寧な対応を心掛けております。
どうぞよろしくお願いいたします。

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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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新品 マキタ 充電式クリーナ CL140FDZW 本体のみ + クリーナ用ソフトバック A-67153 ( カプセル式 14.4V 本体 充電式クリーナー A67153 )

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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『2017 定価9.9万 beautiful people ビューティフルピープル shrink leatherriders jacket ライダースジャケット 140/-【2400012074217】-.』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、FENDI フェンディ ヴィンテージ ペカン ブラウン ブラック ナイロン/レザー リュック バックパック レディース 101336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SALE! 新品 レザー 長財布 日本製 男女兼用 カモフラ ラウンドジップ ハラコ 牛革

∟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美品 川瀬巴水「東海道風景選集 品川」昭和6年作(巴水生存中摺り木版画)/吉田博・伊東深水・土屋光逸・浮世絵・版画 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 : マキタ 10.8V 充電式クリーナ CL108FDSHW [1.5Ah]【カプセル式/ワンタッチスイッチ】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

四国遍路 秘仏巡礼/桜井恵武(著者),四国八十八ヶ所霊場会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(mite ミテ original flare dress フレアドレス ベージュ)、「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:Galaxy - Galaxy S20 5G クラウドブルー 128GB / ahamo版【新品未使用】 マキタ 充電式クリーナ CL181FDZ 本体+バッテリ BL1820B 薄型 軽量 ワンタッチスイッチ ※充電器別売

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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