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【新作入荷!!】 KRIFF ※試着・手渡し可 /管IKR 中綿リバーシブルジャケット-1635138/sizeL- MAYER(クリフメイヤー)/MA-1×スカジャン Lサイズ
【新作入荷!!】 KRIFF ※試着・手渡し可 /管IKR 中綿リバーシブルジャケット-1635138/sizeL- MAYER(クリフメイヤー)/MA-1×スカジャン Lサイズ
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5,785円 8,900円
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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • ジャケット、上着
  • ジャンパー、ブルゾン
  • スカジャン
  • Lサイズ
メーカー·ブランド
  • KRIFF MAYER
サイズ
  • メンズ
  • L
状態
  • 目立った傷や汚れなし
必ず全ての項目をお読みください。

当オークションに参加される方は、入札前に下記内容をご確認ください。
入札いただいた時点で、出品物の状態ならびに取引条件全てに同意頂いたものとし、入札の取り消し
及び落札後の価格や諸条件変更等の交渉はお断り致します。
また、当ページに掲載している写真の引用は禁止します。


※試着可能です。ご希望の方は入札せずに質問よりお申し出ください。



 KRIFF MAYER(クリフメイヤー)
/MA-1×スカジャン リバーシブルジャケット
 

 状態
 中古品
 

 状態について
 【未使用·未開封】
  お届け後の使用及び内容に関わる質問、不具合等への対応はできかねます。お問い合せは、直接メーカーあるいは商品
  販売元へお願いします。
 【中古品】
  程度、状態としては説明及び画像等をご参考にしていただき、状態の多少の見落としはご容赦願います。
 【ジャンク】
  何らかの欠陥や問題が明らかであるものとし、落札者様ご自身で修理·加工していただくものとお考えください。
 
 外観
 ランク:C
 ·刺繍に糸引きが数本あります。
 ·リブに軽度の毛玉が感じられます。
  その他若干の汚れがありますが目立ったダメージはありません。
 

 ランクについて
 A···新品/未使用
 B···使用感少なく状態が良い
 C···若干の使用感あり/若干の傷や汚れ有り
 D···使用感あり/若干の小傷と目立った傷や汚れが数ヶ所あり
 E···使用感が多め/目立った傷や汚れ有り
 F···状態が悪いが使用に支障が無いと思われる
 G···状態が悪く使用に支障があると思われる
 ※見解には個人差があります。
 ※箱、パッケージ、梱包材、付属する印刷物等に関してはランク対象外です。
 ※製品特性(使用目的や使用環境等)によって判断基準が多少変わる場合があります。
 
 主な特長·仕様
 ●品番:1635138
 ●表記サイズ:L(チェスト96~104/身長175~185)
   平置き実寸(約)
    着丈  :63cm (後ろ襟ぐりから裾まで)
    身幅  :54cm (左右脇の下から脇の下)
    肩幅  :42cm (左右肩の縫い目から縫い目まで直線)
    袖丈  :63cm (肩の縫い目から袖口)
 ●品質:本体(表綿、裏面)ポリエステル100%/リブ アクリル100%/中わた ポリエステル100%
 ●カラー:ブラック/ネイビー×ベージュ
 ●参考上代価格:¥16,280
 
 管理
 210220-09980472-2110L
 
 


 発送について
 


 発送方法
 

 ①レターパックプラス
  ·体積的に多少強引に中に入れます。
 ②ゆうパック又は宅急便/梱包サイズ:60
  ·料金表は ※表示されない場合は、その旨を伝えてお問い合わせください。
  ·業者指定は不可。
  ·箱無し簡易包装です。
  ·局止めや営業所止めを希望の方は双方の指定先住所をお知らせください。
 ③手渡し
  ·午後で包装や梱包は行いません。
 

 
―ご確認ください―
 ●決済確認後、発送手続きまで2、3日程いただきます。また、稀にそれ以上の日数がかかる場合があります。お急ぎの方は、
  入札前に確認してください。
 ●お盆、年末年始、ゴールデンウィーク期間は、決済確認後、発送手続きまで4日~7日程いただきます。
 ●配送物の破損、紛失(不配達)などに関しては各サービスの規定に準ずる。
 ●発送予定日が土日祝日にあたる場合は明けてからの発送手続きになります。
 ●事前確認が無い落札後の無理のある日時指定には対応出来かねます。
 ●代引き、送料着払いには対応しておりません。
 ●料金の改定やサービスの終了に伴い予告なく変更する場合があります。

 


 重要確認事項
 


 ●出品物は全て一度人の手に渡ったものであり、個人保管による未使用又は使用品です。また、記載している場合を除き、
  過去の保管状況、使用頻度や使用環境(中古の場合)などについては把握しておりません。状態(外観、臭いなど)を気
  にされる方や些細な事にこだわる方、現状(※)渡し·保証なし(未使用、中古共)ということに同意いただけない方の
  入札はご遠慮ください。
 ●出品内容について質問がある場合は、入札前にお問合せ下さい。なお、梱包済みの為内容によってはお答えできない場合
  があります。
 ●全ての落札品における、使用に伴った損害(事故、損傷、破損等)に対しては一切の責任を負いません。
 ●入札頂いている場合でも、評価の悪い方や過去の取引内容より、入札を取り消させていただく場合があります。
 ●オークション終了後、以下項目により「取引の円滑な継続が困難」と判断した場合は、取引期間の長短に関わらず「落札
  者都合」により削除させて頂きます。その場合システム上自動的に「悪い評価」が付きますので予めご了承下さい。
   ·過去の取引に問題のある方
   ·告知無しに連絡や諸手続きが怠慢な方
 ●商品お届け後はノークレーム、ノーリターン、ノーサポートとさせて頂きます。
 ●
オークション終了後、7日以内の取引完了(お届けまで)を期限といたします。
 ※取引き時の状態優先

 


 落札後手続きについて

 


 ●落札決定後、オークションページ内の「取引ナビ」よりフォームへの入力をお願いします。
  ※以下条件に該当する場合、終了後24時間以内の手続きを厳守とさせて頂きます。

   ·
「希望落札価格(即決)」にて落札された場合や「補欠落札者」がいる場合
   ·
「新規」及び「評価が10以下」の方
  
※上記以外の方は、オークション終了後48時間以内といたします。
 いずれも、期限内にご連絡が無い場合は「落札者都合で削除」させていただきます。その場合、システム上、自動的に
  「非常に悪い」評価(-1)が付きます。
 
 
    
 

 


 

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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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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『★★★ 松田渓泉 絹本 兜図 額 ★★★五月人形 146』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、Amway - プロフ必読ママ様 アムウェイ 鍋20ピース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

■強いAISupreme - Supreme®/The Crow KUBRICK 1000%

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Her lip to - Jacquard Lace Belt Long Dress

∟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デュエルマスターズ - 斬札のデッキケース 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。

URL : プリンス商会 スカジャン L 50周年記念 和柄 刺繍 横須賀 茶色

■金融

Lily Brown - セットアップ最終値下げしてます!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(MCM☆ロートップ スニーカー VISETOSプリント ロゴプレート)、「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:【20AW】ナイロンxサフィアーノレザー ダッフルバッグ◆プラダ◆絡繰魂 粋/百獣の王/咆哮獅子/スカジャン/L/211030/唐獅子牡丹

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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