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2021新商品 フロアベッド/キング ヴェーヒル Verhill 棚・コンセント付き ベッドフレームのみ フレームのみ
2021新商品 フロアベッド/キング ヴェーヒル Verhill 棚・コンセント付き ベッドフレームのみ フレームのみ
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23,650円 47,300円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • ベッド、マットレス
  • キングベッド
  • フレームのみ
状態
  • 未使用

◆***大型荷物配達チェック
【重要】大型荷物 配達可否チェックのお願い
必ずお読みください。(予めご了承ください)
この商品は大型荷物のため、お届けのできない(配達不可)地域がございます。
ご落札の前に必ずお届け先の郵便番号を入力して
下記の配達不可地域のチェックをお願いいたします。

※配達不可地域のチェックをしない場合、ご落札後に配達不可のときは
「ご落札者都合の削除」をさせていただきます。

大型荷物配達チェック***◆



棚·コンセント付きフロアベッド Verhill ヴェーヒル ベッドフレームのみ キング
◆下記の【フレームカラー】からお選びになれます。
ブラック
ホワイト

※ご落札後のオーダーフォーム「ご要望欄」にご希望のものをご記入ください。
 【大型:発送日·お届け日/送料について】

お届け日時指定等は下記をご覧ください。

【代引き不可】
【配送不可地域あり】
沖縄·離島
その他一部配達不可地域がございます。
※配達不可でなくても、沖縄·離島は送料が高額になるためお勧めできません。
※離島について:本州·本島などと橋でつながっている場合にも該当致します。

◆17:00までのご入金確認で【翌々営業日発送】
※土·日·祝·年末年始·夏期休暇·当店休業日を除く
組立·設置サービスをご利用の場合
  その場合のお届けは発送日の翌日から5営業日後のお届けになります。
※当店休業日·土·日·祝·年末年始·夏期休暇は発送いたしません。

【お届け日の指定】(
確約は不可となります)
出荷日の4日後~28日間の間でご指定になれます。
あくまでも目安であり、ご指定日の通りお届けすることをお約束するものではありません。
※一部の配達地域により日曜日·祭日配達不可の場合がございますが、
その場合はメールでご連絡を差し上げます。

配達員がお届け先電話番号に連絡をし、実際のお届け日時を決定いたします。
※四国·九州地方は4~7日前後のお届けとなります。
その他の地方は4~5日前後のお届けとなります。
※ただし、組立設置サービスご利用の場合は、発送日より5営業日以後の
お届けとなりますので、ご注意ください。
お届け予定日時はご落札後のオーダーフォーム「ご要望欄」にご記入ください。
◆ご確認後の配達になりますので、電話連絡の取れない場合は、
配達ができませんのでご注意ください。


【組立設置サービスが可能】
組立設置サービス料金25,300円:5営業日後配達
ご利用の場合は、ご落札時にはサービス料金の自動計算がされません。
後ほどご落札時の料金に加算されます。(メールでお知らせ)
※ご希望の方はご落札後のオーダーフォーム「ご要望欄」にご記入ください。
家具の移動は行いません。予めお客様が設置スペースの確保をお願いいたします。

【配送会社】
プラスカーゴサービス
【送料】11,890円(税込)


【お届時間指定】
指定できません。

◆発送方法はメーカー直送となります。

【在庫·欠品】
※ご注文のタイミングにより、在庫ありの場合でも欠品となる場合があります。
※商品は玄関渡しとなります。
※地域により、日時指定ができない場合がございます。
※配達地域·交通事情により配達日時にお届けできない場合があります。
あらかじめご了承ください。

  【ご注意/初期不良などの対応について】
◆商品タイトルにサイズ·カラーなどが明記されている場合は、それを変更することはできません。
◆商品画像の撮影はできるだけ現物に忠実になるように心がけていますが
撮影時の環境とご使用時の環境との相違によって微妙色合いの相違がでます。
またご使用のパソコンのモニターの特性により違いがでます。
◆商品の仕様は予告なく変更される場合があります。
予めご了承ください。

◆商品初期不良の対応について
初期不良が確認された場合、同じ製品との交換対応をさせて頂きます。
在庫切れ等で同製品が準備できない場合は返金対応として振込手数料を含め、
全額お客様へご返金致します。
初期不良対応は商品到着後から7日以内までとさせて頂きます。
※お客様の都合や思い違い、サイズ違いでの返品は一切受け付けておりません。

※商品を使用·破損·破棄等してしまわれた場合、または、
梱包されていない場合などの、返品·交換はお受けできかねます

 【商品説明】
 




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~ワンランク上のステージを目指せ~

棚·コンセント付きフロアベッド

-【Verhill】ヴェーヒル-

憧れの広々空間を叶えられるサイズバリエーション
クイーン キング シングル セミダブル ダブル

心の余裕は、この空間で生まれる。
広いベッドをどう使う?誰と使う?

(クイーンサイズ)一人の時間を贅沢に過ごす
(キングサイズ) 二人の時間をゆったりと過ごす


■【Verhill】ヴェーヒル の3つのポイント

----------------------------
1.DESIGN
床からの高さを抑えたフロアタイプのベッド。
空間が生まれるかっこいいシンプルスタイル。

2.FUNCTION
すっきりした棚にコンセントがついた機能的なヘッドボード。
使い方はあなた次第。

3.QUALITY
耐熱·耐久性に優れた強化樹脂仕上げ。
傷付き防止に最適な仕様。
----------------------------

1.DESIGN
ロータイプ×シャープなラインがかっこいい。

 ベッド全体の高さを抑えることで、かっこよさと広さを演出できるフロアベッド。
開放的な空間で余裕のある生活を。
フロアタイプにしたら、解放感がある雰囲気に。

2.FUNCTION
使いやすさを追求したヘッドボード

 ヘッドボードは、すっきりとした印象を与えるシンプルなデザイン。
目覚まし時計や読みかけの本などを置けるように、奥行は約14cmで広々な設計。
飾り棚として、お気に入りの小物を置くのも◎。
クイーン·キングサイズは1口コンセントが2個、シングル·セミダブル·ダブルサイズは1個ついています。

3.QUALITY
不燃性の素材で楽々メンテナンス

 表面が非常に硬く、耐熱·耐久性に優れた不燃性の素材を使用しています。
安価のベッドはプリント紙のみのことが多く、汚れや傷に弱いという難点があります。
それに比べ、ヴェーヒルはキズ·汚れがつきにくく、お手入れも簡単です。

■COLOR VARIATION
ブラック:シックな印象のブラック。高級感を演出。
ホワイト:上品な印象のホワイト。清潔感を演出。

■SIZE&TYPE&VARIATION
寝心地&予算&品質で選べる5サイズ·9タイプ

■[ヴェーヒル]を使いこなせ
(棚付ヘッドボード)「枕元についつい置いてしまうスマホや眼鏡も奥行あるヘッドボードに置くことで朝の身支度が早くなる!」
(フロアタイプ)「シンプルで飽きのこないデザインだから、ファブリック小物で差をつけられる!部屋が広々見えるのも嬉しい!」
(コンセント付)クイーン·キングサイズはコンセントが2個ついているから、ライトを付けたり充電したり思うがまま!」

■TYPE&SIZE
サイズによってタイプが異なります。

クイーン·キングサイズ:すのこタイプ
シングル·セミシングル·ダブル:床板タイプ


ベッド キング フレームのみ 棚 コンセント付き フロアベッド ベッド
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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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組立設置付 国産大型サイズ跳ね上げ収納ベッド ベッドフレームのみ 縦開き キング SS+S フレームカラー【ホワイト】

引用:【大人気!】BALENCIAGA☆レザーパッド入りジャケット【 adidas Originals 】 'Area 33' ロゴ パーカー/Black

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『CLASSIC REPRODUCTIONS/アンティーク照明/イギリス? テーブルライト』には、以下のように記載されています。


組立設置付 棚 コンセント付き国産大型サイズ跳ね上げ収納ベッド ベッドフレームのみ 縦開き キング SS+S

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、ポケモン - ポケモンカード 海で遊ぶピカチュウ 美品 高騰 早い者勝ち! かなり人気です!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 - M+RC BIG LOGO TEE M

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

■教師なし学習まつも様

∟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Ameri VINTAGE - ●あんこ様専用● 【OSOI オソイ】MINI BROT ブラック 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 : お客様組立 日本製・布団が収納できる大容量収納畳連結ベッド 陽葵 ひまり い草畳 ワイドK240(S+D) 42cm (ベッドフレームのみ)

■金融

アドブルー AdBlue 新日本化成株式会社 10L×2 20L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(【LV】21AW Porto Cle Monogram Coffee Cup MP3108 キーホルダー)、「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:お洒落/希少モデル PUMA マルチカラーデザイン ロゴ スニーカー組立設置付 棚 コンセント付き国産大型サイズ跳ね上げ収納ベッド ベッドフレームのみ 縦開き キング SS+S フレームカラー【ナチュラル】

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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