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大注目 【men247J】 ユニオン UNION 21年 HM ジーンズ パンツ デニム クラッシュ オリジナル JEAN DENIM CRUSHED ORIGINAL losangeles 21ss W34~
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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • ジーンズ
  • その他
  • W34~
状態
  • 目立った傷や汚れなし
UNION ユニオン 【men247J】 21年 21ss losangeles ORIGINAL CRUSHED DENIM JEAN オリジナル クラッシュ デニム ジーン パンツ ボトム ジーンズ HM
商品情報商品番号:men247J
ブランド名:UNION ユニオン
色:ブラック

※画像のカラーのイメージとお客様のイメージがお使いのモニターや
 環境により異なる場合がございます。予めご了承ください。
状態ランク【B】 ※当店基準となります。

※商品の状態は弊社の基準により表記させて頂いております。
※完璧なお品をお求めの方、また中古品にご理解のない方におきましては、
 恐れ入りますがご入札をお控え頂けますようお願い申し上げます。

--------------------------------------------
A:未使用or新品同様のお品
B:コンディション良好な美品
C:使用感の有るまずまず良好なお品
D:全体的に使用感の有るお品
E:状態が悪く強い使用感の有るお品
--------------------------------------------
実寸裾回り:約19cm
もも回り:約33cm
ウエスト:約45cm
ヒップ:約58cm
股上:約29cm
股下:約69.5cm
仕様素材:コットン
サイズ:L
STAFF
COMMENT
使用感のない美品です。
入札後のキャンセル·返品·返金は一切お断りさせて頂きます。
トラブル防止の為、疑問点に関しては必ずご入札前にご質問下さい。

yahoo!!簡単決済をご利用のお客さまへ
オーダーフォームが確定していること·入金額に誤りがないことをお確かめの上、
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取り扱い商品につきまして
当店にて取り扱いの商品は、全て中古品となります。
商品によっては全てのダメージを抜粋して掲載する事が難しいため、
掲載された情報(破損や汚損·他目立つダメージ等)以外に、細部の破損や汚損、欠品等の見落としがある場合がございます。
中古品である事を、予めご理解ご了承ください。

真贋に関して
■正規品保証■
当店の商品は、全て正規品保証させて頂いております。
万が一、不正品だった場合は、返品及び返金させて頂きますのでご安心ください。
(その場合、証明する書類等をご用意ください。真摯に対応させて頂きます。)

ご利用の方々へ

※ご入札前に必ずお読み下さい※

記載内容にご納得いただいての入札·落札と考えております。ご不明な点は事前にお問い合わせください。


●「取引ナビ」は利用できません
当店は、オークションストアとなりますので、「取引ナビ」は利用できません。

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落札通知、オーダーフォーム送信後の自動返信など、お取引に関するご連絡はメールで行わせていただきます。

●ご落札後『2日以内』に、オーダーフォームをご入力下さい
期限内にご入力頂けない場合、お取り引きのご意思が無いものと判断し「落札者都合」にて全てのお取引を削除させて頂く場合がございます。
その際、お客様へyahoo!より自動的に「非常に悪い」評価が下されます、予めご了承下さい。
ご落札後の流れ
STEP1
ヤフオク!から、お客様のご登録メールアドレスに落札通知が届きます。
お取引に関する重要なご案内も含まれておりますので、必ずお読みください。

STEP2
オーダーフォームに必要事項(お届け先、落札者情報など)を入力·送信してください。

STEP3
オーダーフォーム送信後、お客様のご登録メールアドレスに自動返信メールが届きます。
お振込み先などをご案内しておりますので、内容をご確認の上、ご入金ください。

★ご要望欄より、「同梱」または「取り置き」のご希望をいただいた場合★
【同梱】
送料は一点分(税込500円)で結構です。
各落札商品代金と消費税を合計した金額と共にお支払いください。
【取り置き】
要望欄に記載されている場合のみお受け致します。
同梱希望の最初の商品の落札翌日より換算して7日間のみお取置き可能です。

店の確認時間の都合により、ご連絡が休日明けとなる場合がございます。予めご了承ください。

STEP4
ご入金確認後、発送手続きを開始します。
発送完了後、ゆうパックの追跡番号が記載された、メールをお送り致します。
お支払いについて
●領収書が必要な場合は【オーダーフォームご要望欄】よりお知らせください。

●落札価格、消費税、送料の合計額をお支払いただきます。振込手数料はご負担ください。

●ご入金期限は、ご落札日より3日以内(期限最終日15時まで)でお願いしております。
 期限内にご入金の確認が出来ない場合は、お取引を強制的に終了させて頂く場合がございます。
 その場合、お客様へyahoo!より自動的に「非常に悪い」の評価が下されます、予めご了承下さい。

 落札日に関しましては、当店が出品時に設定した終了日時を基準に判断させて頂いております。

●お支払い方法は、銀行振込(ジャパンネット銀行)·yahoo!かんたん決済からお選び頂けます。
代金引換発送は承っておりません。

●店頭での受け渡しをご希望の方は、
 オーダーフォームご要望欄より【店頭受け渡し希望】の旨お知らせ下さい。
 お支払い方法は、現金払い、クレジットカードをご利用頂けます。

 尚、商品は【古着屋NEXT 貝塚店】にてお渡しとなります。

 ご来店期限は、ご落札日より1週間以内(期限最終日20時まで)でお願いしております。
 期限内にご来店頂けなかった場合は、上記と同様のご対応とさせて頂きます。
 受取可能時間【11時00分~20時まで(土日祝営業)】

 店頭受け取りのご連絡を頂きましたら、
 別途当方よりメールにて店頭受け渡しに関するご案内をさせて頂きますので、
 ご確認の上ご来店下さい。
発送について
●発送は『ご入金確認後』となります。通常1~3日で発送しております。

●送料は、全国一律500円(税込)となります。
※一律500円に該当しない出品もございます。あらかじめご確認ください。

 同梱発送の場合は、1個口(1箱または1袋)であれば1点分の送料を、
 複数口で発送となる場合は【個口数×送料】をいただきます。

●商品の配送はゆうパックでお届けいたします。
 レターパック、定形外郵便、他の配送業者指定などの依頼は、お受け致しかねます。
同梱·お取り置きについて

★当店では『同梱発送』『同時決済』を行なっております!!★

●複数ご落札いただいた場合、同梱発送が可能です。
 また、取り置きをご利用いただくと、別日落札商品との同梱発送も可能です。

●取り置き期限は、最初のお品のご落札日より7日以内でお願いしております。

●同梱をご希望のお客様は、商品代金は全てまとめて合算でお支払いください。

●同梱可能な数量はお品によって変わります。
 当店でご用意できるダンボールに入るサイズ·量までとさせていただきます。
 容量が超過する場合は、複数口での発送をお勧めしたり、同梱をお断りすることがございます。

お取り置き、同梱発送をご希望の場合は、オーダーフォームご要望欄よりお知らせください。
?同梱の場合は「同梱希望商品のオークションID」を、
?入札中の商品があり、そちらも同梱したい場合は「取り置き」とお知らせください。

入金間違い、発送漏れなどを防止するため、以下のような場合は同梱·同時決済をお断りいたします。
※同梱での料金をご案内した後や、ご入金後などの追加同梱
※異なるyahoo! IDで落札した商品や、系列店で落札した商品を含む場合
その他、注意事項
●著しく評価の悪い方、新規の方のご入札は、取り消させて頂く場合がございます。
 新規の方で入札されたい場合は質問欄よりご連絡下さい。

●お取引きの際に、トラブルとなる可能性があると当方にて判断した場合、
 誠に恐れ入りますが、ご入札及びお取り引きをお断りさせて頂く場合がございます。

●付属品に関しましては、画像にあるものが全てでございます。

●中古買取品のため、カスタム·補修·サイズ直しなどある場合がございます。
 誠に恐れ入りますが、当方では判断しかねる場合もございますので、予めご了承ください。

●管理状態などで起こりうるにおいの付着が有る場合がございます。
 感じ方には個人差がございますので、においを気にされる方は予めご了承の上、ご入札下さい。

●パソコンの設定などにより、画像と実物のお色の出方が異なる場合がございます。

●弊社では出品にあたり厳重に検品を致しておりますが、外観上は問題ない場合でも商品の性質上、
 経年劣化により落札後に使用された際、不具合や破損が起こる場合がございます。
 万が一、落札後に破損等がありましても返品等の対応は一切致しかねますので、
 商品に関しまして良くご理解いただきご納得の上でご入札ください。

●商品情報に重大な誤りがあった場合、告知なしにオークションの終了·取消を行う場合がございます。
 誠に恐縮ではございますが、お問い合わせはご遠慮願います。

●当店ストアの営業時間は、平日11:00~15:00でございます。
 15時(午後3時)以降にいただいたご質問·メールなどは、翌日以降のご対応となります。
 お急ぎの場合は、店頭のスタッフが出来る限りの対応をさせて頂きます。
 営業時間·確認時間などの都合によりご迷惑をお掛けしますが、何卒ご理解·ご了承ください。

●お問い合わせ先
古着屋NEXT貝塚店 NET事業部 までお問い合わせください。

NET事業部 営業時間 平日11:00-15:00(金·土日祝休み)
店頭営業部 営業時間 11:00-21:00

電話番号: 072-437-0268(NET&店頭共通)
メール:

■会社概要■
当ストアは、有限会社きたに「古着屋NEXT 貝塚店」が運営しております。
NEXT51 グループHP
免許情報:古物商許可証 第622311306747号/大阪府公安委員会 衣類商

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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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引用:【中古】FREIHEIT THE-G 415Ti ドライバー FUBUKI Ai60 2005003125【NIKE】ナイキ ショックスTL ★Men's Nike Shox TL

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『COMME des GARCONS オールド 90s ホワイトステッチ ワイドパンツ ウール イージー 黒 ビンテージ AD1991』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、数量限定!国内発送♪【SALVATORE FERRAGAMO】ピンクスニーカー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*PRADA* Prada Linea Rossa for Oakley ヘルメット Mサイズ

∟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英国発【Coast】パフスリーブ 刺繍 タイウエストドレス 関税込 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 : B SETTECENTO(ビーセッテチェント) ジーンズ 201 ダークブルー 35 21311 【A21316】

■金融

日本未入荷*Closet*ブラック 背中空き ノースリーブドレス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】●日本未入荷●Nike Air Vapormax 2021 FK)、「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:rino様専用 ブライスアウトフィット新品☆リッチモンド(RICHMOND)☆カラーデニム(48) MPT1342

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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