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最新 大粒2.08ct!!! 上質天然ルビー 5658SS【1円~】新品【RK宝石】《Ruby》豪華絢爛!!! 極上ダイヤモンド ダイヤ 高級リング K18WG 総計0.66ct ルビー
最新 大粒2.08ct!!! 上質天然ルビー 5658SS【1円~】新品【RK宝石】《Ruby》豪華絢爛!!! 極上ダイヤモンド ダイヤ 高級リング K18WG 総計0.66ct ルビー
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22,000円 40,000円
カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • レディースアクセサリー
  • 指輪
  • カラーストーン
  • ルビー
状態
  • 未使用
·
【鑑別書作成:4,000円】
【ソーティング作成:2,000円】

弊社指定機関にて承っております☆
※画像·付属品の欄に記載されているものは、無料でお送り致します。
■商品説明■
◆安心の品質!!!【日本宝石科学協会】発行ソーティング付き!!!
豪華絢爛!!! 上質天然ルビー 大粒2.08ct&輝く極上ダイヤモンド総計0.66ctを贅沢に宝飾した、超高級リングをご紹介致します!!!

上質天然ルビーの濃厚且つ鮮やかなお色と、内側から溢れ出す光彩が大変魅力的なこちら!!!
加熱以外の処理をされていない上質な天然ルビーならではの輝きと色彩を、2.08ctもの大粒サイズでご堪能頂ける大変魅力的なお品でございます!!!

周囲には瑞々しい輝きを放つ極上ダイヤモンドを、総計0.66ct贅沢に宝飾!!!
極上ダイヤの輝きが、大粒の上質ルビーを引き立てています!!!

エレガントに仕上げられたデザインには、高級素材K18WGを使用!!!
ホワイトゴールドの質感が、リングの高級感を高めています!!!

こちら格安での出品となっておりますので、この機会是非お見逃しなく!!!



◆こちらの商品はお客様の希望がある場合のみ、評価をつけております。
 評価希望のお客様は、オーダーフォームの要望欄にてお知らせくださいませ。

■石名/大きさ/付属品 ◆天然ルビー
●2.08ct
【ct数の刻印あり】

◆天然ダイヤモンド
●総計0.66ct
【ct数の刻印あり】

◆付属品【日本宝石科学協会】発行ソーティング】
■素材 / 重量 ◆K18WG / 3.9g
【素材の刻印あり】
■サイズ ◆【デザイン部】
約19.3mm × 20.5mm

◆【リング】
サイズ 約14号 

◆【ブレス·ネックレス】
腕·首周り 約cm 

◆【ペンダントヘッド】
カン内径 約mm × mm 

◆サイズについて
測り方·測る道具の違いにより、号数が異なる場合が御座います。
 
■商品状態 ◆新品☆☆☆
【ブランド品·作家物は新品仕上げしております】
※店頭販売していた為、商品に小傷がある場合が御座います。
ご了承くださいませ。
■備考 ◆デザインによってはサイズ直し等できない場合が御座いますので、必ずご入札前にご質問下さい

◆サイズ変更ご希望のお客様
発送までの期間は【入金確認後、土·日·祝日を除く15日以内】の発送となります。
※鑑別機関·サイズ変更業者の繁忙により、稀に15日を超えてしまう場合がございます。
誠に申し訳ございませんが、ご了承下さいませ。

◆サイズについて
測り方·測る道具の違いにより、号数が異なる場合が御座います。
その際には無料で対応致しますので、お手数ですがご連絡お願い致します。

■料金は下記となります。
◆サイズ直し:3サイズ以内3,000円。それ以上の変更はご連絡下さい。
※デザインにより金額が変わる場合が御座います。
◆ソーティングの作成:弊社指定機関にて2,000円
◆鑑別書の作成:弊社指定機関にて4,000円
 ※稀に金額が変わる宝石が御座います。質問欄からご質問下さいませ。
◆ジュエリー土台から石を外さなければ取れないソーティング·鑑別書等は、お断りしております。
◆非加熱·パライバ等の分析報告書を作成の場合、料金が変わります。ご質問欄からご連絡下さいませ。
◆追加料金のお支払い方法:お品代をヤフー簡単決済でお支払いの場合、ヤフーのシステム上、サイズ変更·鑑別書·その他に関しては別途銀行振込となります。ご了承下さいませ。

◆質問欄にも、商品に関する説明がされている場合が御座いますので、必ず一読下さい。
◆即時対応を心掛けておりますが、やむを得ずご連絡が遅れてしまう場合がある為、当店からのご連絡には2日間の猶予を頂いております。
◆即決落札のお品は店頭でも並行して販売しており、稀に品切れになってしまう場合がございます。何卒ご容赦くださいませ。 
◆付属の鑑別書·ソーティング等には極稀にカバーのついていないもの、折れ.汚れ等が入ってしまっているものが御座います。ご了承くださいませ。
◆鑑別書·ソーティングの結果は、他機関の検査結果を保証するものでは御座いません。
 極稀に他機関と検査結果が異なる場合が御座いますのでご了承下さいませ。
◆留め具·爪の内側部分にダメージがある場合が御座います。
 ご了承下さいませ。
■管理番号 ◆5658SS


■その他■
※商品説明の追加をさせて頂く場合もございますので、最後尾までスクロール頂きご確認をお願い致します。

※質問欄も、商品に関する説明がされている場合がございますので、ぜひご一読下さい。

※携帯電話からは、追加の画像がご覧になれないので、必ずPCにてご確認の上ご入札お願いいたします。

【ご案内】

·ストアでの出品の為、取引ナビは使用できません。ご連絡はメールまたは連絡掲示板のみとなります。
·ストア(法人出品)のため落札金額には、別途消費税がかかりますのでご了承ください。
·携帯電話のメール受信設定次第では、連絡が取れませんので拒否を解除するよう設定の変更をお願いいたします。

【商品について】

·モニターや環境などにより、商品写真と実際の商品の色合いが異なる場合がございます。
·商品説明の追加をさせて頂く場合もございますので、最後尾までスクロール頂きご確認をお願い致します。
·新品商品はルースと枠を別々に仕入れて弊社にて作成しているものもございます。
·新品·新品仕上げ済みのお品も、小傷がある場合が御座います。ご了承下さいませ。

【発送について】

·当店指定業者より入金確認後3日以内(土日祝は含まず)に発送させて頂きます。
·サイズ変更/ソーティング/鑑別書作成ご希望のお客様
 発送までの期間は【入金確認後、土·日·祝日を除く15日以内】の発送となります。
 ※鑑別機関·サイズ変更業者の繁忙により、稀に15日を超えてしまう場合がございます。
 誠に申し訳ございませんが、ご了承下さいませ。

·送料は【全国一律800円】となります。
·プレゼント用の包装等は対応しておりません。ご了承下さいませ。
·稀にジュエリーケースとジュエリーのサイズが合わない場合が御座います。ご了承下さいませ。
·こちらの商品は【工藤商事(株)】からの発送となります。UL

【お取引期間について】

·即時対応を心掛けておりますが、やむを得ずご連絡が遅れてしまう場合がある為、当店からのご連絡には2日の猶予を頂いております。
·落札後3日経過して、ご連絡、ご入金がない場合は、落札者様都合でキャンセルさせて頂きます。
 その場合、Yahoo!JAPAN システム上お客様に『非常に悪い』評価がついてしまいます。

※二日以上こちらより連絡が無い場合、何らかの障害にてメールが届いていない可能性がございます。
また、基本的にお客様からのご連絡には返信をさせて頂いておりますので、なかなか返信が無い場合は、こちらにメールが届いていない場合もございます。
お手数ですが、お電話、連絡掲示板などでご連絡頂けます様お願い致します。

【同梱について】

·同梱希望は、オーダーフォームの要望欄からお知らせ下さい。
·最初のご落札日から4日間の落札商品が同梱可能です。
·お品代は必ず都度、清算を済ませて下さい。 未清算の状態での入札は取消しをさせて頂く場合が御座います。
·商品タイトル【RK宝石】以外のお品は、発送元が異なる為、同梱できません。ご了承下さいませ。

【評価について】

·こちらの商品はお客様の希望がある場合のみ、評価をつけております。。
·評価希望のお客様は、オーダーフォームの要望欄にてお知らせください。

【キャンセル·返品について】

·基本的にキャンセルは行っておりませんのでご了承下さい。
·石を外す等をしたお品に関しては、宝石という商品の特性上、いかなるお問い合わせにも対応致しかねます。ご了承下さいませ。

■新規のお客様の高額入札に関しまして、当店の判断にて入札を取消させて頂く場合がございます。

■商品タイトル【RK宝石】以外の出品物とは取引ルールが異なる場合がございますので、必ず御一読お願い致します。

■お石には留め具·爪の内側部分等の見えない箇所にカケなどダメージがある場合が御座います。
ご了承下さいませ。

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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『CHANEL シャネル サングラス 5171 リボン ココマーク ブラック 490666』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、Hermes - エルメス ベアン 2PLIS デュプリ 3つ折長財布 (12180127)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AINEWA LIFT

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celine - セリーヌ トートバッグ - ネイビー×黒

∟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LOUIS VUITTON - ルイヴィトン トートバッグ エピプラージュ 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 : 繊細で美しい ルビー ダイヤモンド リング K18 重ね付けにピッタリhttps://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。

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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 : k10ホワイトゴールド 指輪 5石 ルビー

■金融

タイバーツ 4344バーツ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(☆関税送料込☆Pasotti 赤いキリン柄 アンブレラ/雨傘)、「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。

■スパークモデル 1/43 1985 トヨタ85C #36 ルマン24h


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:【TheNorthFace】Zumu fleece hoodie▲パーカーU57 ルビー0.26ct ダイヤ0.12ct Pt900 リング 指輪  12号 3.3g

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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