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【送料込】 LOUIS ヴィトン ◆ルイ VUITTON◆モノグラム 保存袋付 レディース レザー ブラウン トート ショルダーバッグ M51148/VI1004 カバピアノ ショルダーバッグ
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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • ルイ·ヴィトン
  • かばん、バッグ
  • モノグラムライン
  • ショルダーバッグ
メーカー·ブランド
  • LOUIS VUITTON
シリーズ
  • カバ·ピアノ
状態
  • 傷や汚れあり
※※ 商品ページ下部に諸注意がございます。必ずご確認頂いてからご入札ください。 ※※
商品情報
ブランドルイ·ヴィトン
商品名モノグラム カバピアノ
型番M51148
シリアル及び刻印VI1004
カラーモノグラム

(撮影環境·機材やご覧頂く環境により、商品画像のお色が実際の商品と異なって見える場合がございます。)
素材モノグラム·キャンバス
サイズ横:27.0
縦:24.0
奥行:12.0

サイズ表記は約(cm)とさせて頂きます。
(上記及びご質問への回答に記載しているサイズは素人採寸の為、多少の誤差があるものとお考えください。)
仕様外ポケット:-
内ポケット:2
付属品保存袋
状態説明
状態ランクランク C
外側状態【モノグラム·キャンバス】
·開口部全体的に薄ら擦れ/隙間に多少の汚れ詰り
·強い型崩れ
【レザー】
·底面全体的に強いヤケとシミ/多数の薄ら擦れ/角や縁に擦れ剥げ
【ハンドル】
·全体的な強いヤケ/ヨレ/シミ
·所々擦れ/ヒビ割れ
·コバ全体的に擦れ剥げ
【金具】
·小傷/メッキ剥げ/くすみ/錆/ファスナープルのロゴとハンドル根革の一部の金具に緑青
内側状態【内側】
·携帯ポケットの下にインク汚れ
·他に目立った汚れ、ダメージなし
【内ポケット】
·携帯ポケット内側の底にインク汚れ
·ファスナーポケットには目立った汚れ、ダメージなし
付属品状態【保存袋】
·全体的なシワ
·所々に目立つ汚れ(変色)/シミ
備考-




お電話での対応はいたしかねます。
お問い合わせ等は、ご質問または取引メッセージにてお願い申し上げます。



状態ランク一覧
A使用感の少ないもの。美品。
B使用感はあるが、目立つ傷汚れのないもの。
C目立つ傷汚れのあるもの。
D状態が非常に悪いもの。破損などのあるジャンク品。動作未確認品。

※以下、必ずご確認ください※
※ご注意※
お問い合わせ
営業時間【平日午前9時~午後6時】(電話対応不可)
営業時間外は全ての業務停止し、発送やご質問等は、翌営業日のご対応となります。
出品中の商品に関してのお問い合わせはご質問へお願いいたします。
落札後のお問い合わせは取引メッセージへお願いいたします。
商品について
即決価格の設定や早期終了はいたしかねます。
出品している商品は全て中古の現状品一点ものです。交換やセット商品のばら売りはいたしかねます。
当ストアで商品の詳細を把握するのには限界があります。
商品画像より判断して頂くか、ご質問をお願いいたします。なお、お答え出来ないご質問もございます。
ご入札について
原則、ご入札のキャンセルはいたしかねますので、予めご了承ください。
よくご確認の上、ご入札頂きますようお願い申し上げます。
ご落札後
ご落札後のキャンセル、またはYahoo!かんたん決済期限内にご入金頂けなかった場合、落札者様の削除を行います。
削除した際、落札者様に自動的に【非常に悪い】の評価がつきますので、予めご了承ください。
お支払い方法
Yahoo!かんたん決済、または銀行振込での先払い
銀行振込につきましては、ご入金の確認に2~4営業日かかる場合がございます。
誤って多くご入金された場合、過剰分のご返金は振込手数料を引いた金額のご返金となります。
ご入金額が不足していた場合は、不足分は銀行振込にてご請求させて頂きます。振込手数料はお客様負担となります。
ご同梱
ご落札頂いた商品のご同梱は可能ですが、必ずご連絡くださいますようお願いいたします。
ご同梱される商品によっては、梱包サイズが変わる場合がございます。
当ストアが梱包サイズを確認した後、取引メッセージにて送料をご連絡差し上げますので、その後にご入金をお願いいたします。
送料の重複や、梱包サイズ変更による送料変更前の誤入金を防止する為に必ずご連絡をお願いいたします。
発送方法
配送会社はお選び頂けません。佐川急便、またはゆうパックでの元払いで発送させて頂きます。
着払い、代金引換、ゆうパケットやレターパックでの発送はいたしかねます。
配達時間指定は取引メッセージにてご連絡をお願いいたします。
ご入金確認後、2~4営業日以内に発送させて頂きます。
発送前、発送後に取引メッセージにて追跡番号をお知らせいたします。
発送手続きが完了しましたら、メールにてご連絡差し上げます。
配送中のトラブルに関しましては保証いたしかねます。
ご返品
原則返品不可。ノークレームノーリターン。
記載のない不備や破損が見られた場合に限り、商品到着後3日以内にご連絡頂けますとご対応させて頂きます。
以下の場合はご返品·ご返金お受けできませんので、予めご了承ください。
*商品状態ランクがDの商品
*ジャンク品·動作未確認品
*「1円」表記のある1円スタートの商品
*お客様都合によるご返品·ご返金
評価について
ご評価頂いた落札者様へのみ評価をお返ししております。
商品到着確認も兼ねてご評価頂けると幸いです。

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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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引用:ラクスクライン ウェディングドレス version ガンダムキャラクターズフィギュアJ3061 五大陸 イートーマス生地 シルクリネン テーラードジャケット グリーン系 AB4

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『スマートラック NSTR-467 間口900×奥行450×高さ1200mm 4段 ホワイト(a-1434744)』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、【ジーシーディーエス】ロゴバンドパ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

■教師なし学習ルイ・ヴィトン チャーリー・ライン スニーカー

∟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★FENDI★フェンディ フォース レザー アンクルブーツ★直営店★ 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 : ルイヴィトン モノグラム シャンティGM ショルダーバッグ M40647 LOUIS VUITTON 18636132https://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。

URL : 【2〜5日着可/ANTEPRIMA】ガーデン/ブローチ

■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

Saint Laurent(サンローラン)クラシックフルジップウォレット♪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(adidas - 日本代表 2002年WCレプリカユニフォーム サイズ:M 未着用・購入時タグ付き)、「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:AHKAH - ⭐️ラベンダー様専用⭐️AHKAH ビリーブ ユー ネックレス (ショート)ルイヴィトン モノグラム プチノエ M42226 バッグ ショルダーバッグ レディース☆0336

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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