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カテゴリ
  • ファッション
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  • シングルスーツ
  • Lサイズ
サイズ
  • メンズ
  • M
状態
  • 未使用
秋冬 シングル2ツボタン 2パンツ スリムスーツ
ビジネススーツの新定番 ノータック スリムモデル
替えパンツ付き ウォッシャブル ストレッチ 防シワ ソフトタッチ

サイズ:AB6

カラー:紺(小織+ウインドウペン)

細身モデル
生地 表地:ポリエステル100%
※CRAFTECH(クラフテック)


●防シワ効果あり

●ストレッチ

●ウォッシャブル

※商品縫付のタグに洗濯方法が記載されていますので、お洗濯の際は必ずご参照ください。

●ソフトタッチ
裏地:ポリエステル100%
ジャケット シングル2ボタン
細めノッチドラペル
総裏
センターベント
袖3ボタン
ボタンクロス留め
ピンポイントステッチ
汗止め付き(三角)
お台場仕立て(別布使い)
スラントポケット
スラックス 替えパンツ付き
ノータック
股上浅め
ボタン&ホック留め
平型持ち出し付き
烏天狗仕様
ヒザ当て付き
注意事項 ※ポケットチーフ·フラワーホールのラペルピンは、付属しておりません。

※商品により、製造の際のパターンが異なりますので、同サイズ表記でも、必ずこの画面上のサイズをご確認の上ご注文下さい。

※商品写真は、パソコンのモニターやカラー設定、お部屋の照明、日光などにより色の変化が感じられる場合がございます。 予めご了承下さい。

※当店では環境に配慮した簡易包装をおこなっております。

同梱をご希望のお客様は、必ず当店からの『受け付けしました』のメールにて
合計金額をご確認の上 ご入金くださいますようお願いいたします。


★当店へのお問い合わせについて
 ホームページに表示されておりますメールアドレスおよび電話番号は、現在対応できかねる場合がございます。
 当店へのお問い合わせはすべてお問い合わせフォームまたは取引メッセージにてお願いいたします。

★お裾上げなどのお直し·加工は別途ご入札が必要となっております。
 お直し·加工は下記バナーまたは当店の商品ページにて『お直し』でご検索くださいましたら表示されます。

★ご試着を目的とされた複数商品の落札はご遠慮くださいますようお願いいたします。

★当店の営業時間と受付メール送信のタイミングについて
 大変恐れ入りますが、少人数での運営のため、お問い合わせや発送などの即日対応はできかねる場合がございます。
 予めご理解ご了承くださいますよう、お願い申し上げます。
 ※メールは基本的に落札後の営業日15時前後となります。
 ※営業時間:9~18時。土·日·祝日は当店の休業日となっております。



Information
★☆★ 必ず下記をご確認の上、ご入札お願いいたします ★☆★

落札後、Yahooより自動配信されます落札通知メールには送料が含まれておりません。
オーダーフォームに必要事項をご記入いただき、当店にてオーダーの確認の後、メールにて送料を含む合計金額を提示いたします。
お客様は『弊社からの合計金額を提示しておりますメール』の、ご確認後にお振込み·決済をお願い致します。

※万が一、在庫数に相違があり欠品となる場合がございます。
恐れ入りますが、予めご了承くださいますようお願いいたします。

※お振込み金額に相違がございます場合、手続きに時間がかかり、商品発送が遅れますのでご注意ください。

●落札後の流れについて

落札後Yahooより自動配信されます落札通知メールが届きましたら、一週間以内にオーダーフォームに必要事項をご記入の上、送信お願いいたします。
※一週間以内にオーダーフォームへのご記入がございません場合、落札者都合のキャンセルとして処理させていただきます。

お直し·加工をご希望のお客様は別途『ご入札』お願いいたします。
オーダーフォームからのお直し·加工のご依頼はお受けいたしかねます。


※時間帯指定、同梱等をご希望のお客様は必ず<ご要望欄>にご記入ください。

オーダーフォーム送信後、Yahooよりメールが届きますが、このメールは自動メールです。
当ストアより『@スーツ天国:受付しました』
のメールにて送料を含む合計金額をご連絡させていただきますので、それまでお待ち下さい。

◆外税表示で商品を出品させて頂いております◆

▼▼▼ オークション開始価格は商品本体価格です ▼▼▼

注)別途、消費税がかかります。


オーダーフォームご記入後、当店からのメール返信にて改めて金額を提示いたしますので、受付メールをお待ちいただき、
必ず、合計金額を確認の上、お振込みお願いいたします。


●各種加工について


通常、スラックスはお直しがされていない状態となっております。


各種加工をご希望の場合、サイドナビよりご希望のお直し·加工を別途ご入札していただき、必要事項を<ご要望欄>にご記入ください。
※お直し·加工は即決にて落札されます。
※お直しは無形商品になりますため、かんたん決済のクレジットカード決済はご利用いただけません。
 コンビニ決済またはネットバンキングのみとなります。


※商品によりましては補正できかねる場合がございます。

■お直し·各種加工·ネーム入れをご依頼くださいました商品につきましては返品·交換は一切お受けできかねますのでご了承下さい。

●お支払い方法について


必ず弊社からの
『@スーツ天国:受付しました』のメールにて合計金額をご確認いただいた後にお振込みをお願い致します。

金額に相違がございます場合、手続きに時間がかかり商品発送が遅れる場合がございますのでご注意ください。

下記お支払い方法がご利用いただけます。

·Yahoo!かんたん決済
 ※お直しは無形商品になりますため、クレジットカード決済はご利用いただけません。
  コンビニ決済またはネットバンキングのみとなります。
·楽天銀行
·ゆうちょ銀行


※『@スーツ天国:受付しました』のメール送信後、二週間以内にご入金がございません場合、落札者都合のキャンセルとして処理させていただきます。

●お届け方法について


エコ配·ゆうパックにて発送致します。
※基本エコ配。運送会社はお選びいただけません。

※運送会社により、配達終了時間が異なります。
18時までにお荷物のお受け取りができない場合は、必ず時間指定をお願いいたします。
時間指定が無い場合の、配達時間によるクレームはお受けいたしかねます。
※ゆうパックの配達最終時間は21時までです。


·配達時間帯指定ご希望のお客様は下記時間帯よりご指定下さい。

●AM(10~12時)  ●12~14時
●14~16時  ●16~18時  ●18~20時
●19~21時  ●20~21時


(地域によっては指定できない場合や、早い時間帯をご指定の場合、到着日が多少遅れる場合等がございます。)

※一部地域·離島などは、日曜·祝祭日の配達が出来ない場合がございます。
何卒、予めご理解·ご了承ください。

●返品について


落札後のキャンセル、また、ご返品は一切お受けできません。
サイズなど十分ご確認の上、ご入札お願い致します。


尚、商品に関しましては万全の注意を払っておりますが、万が一お届け商品に汚れ·傷など初期不良品があった場合のみ
商品到着後一週間以内に·落札日 ·商品名 ·商品番号 ·理由 などを記入していただき、取引メッセージにてご連絡くださいますようお願いします。

当店にて取引メッセージの確認後に対応させていただきます。
(現在メール·お電話での受付はできかねますのでご了承ください)


●評価について


評価を望まれない方もおられますので、先に評価をいただいた方にのみ当店からも評価させていただいております

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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『MG 1/100 MS-05B ザクI 黒い三連星仕様 (機動戦士ガンダム)(未開封 未使用品)』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、油彩 佐藤直善 「風景画 (桃の花咲く頃)」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

■教師なし学習送料無料 新品 激安 引き違い書庫 ホワイト色 カギ付き A4判対応 キャビネット 引き戸書庫 本棚 書棚 収納庫 引き違いキャビネット 完成品

∟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在庫処分 MB Quart ZC1-216 16.5cm2Wayコンポーネント 直輸入新品 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

(中古品)パナソニック くるくるドライヤー イオニティ ベージュ調 EH-KE4A-E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(theory - theory 大人気ワンピース)、「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。

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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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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