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『4年保証』 ダイニングチェア / カントリー調 / ラッシュシートチェア / LOTB / 直接引き渡し可 / 神奈川県 / 椅子 / 英国アンティーク / イギリス ダイニングチェア
『4年保証』 ダイニングチェア / カントリー調 / ラッシュシートチェア / LOTB / 直接引き渡し可 / 神奈川県 / 椅子 / 英国アンティーク / イギリス ダイニングチェア
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16,500円 27,500円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • イス
  • ダイニングチェア
状態
  • 傷や汚れあり
     

LOTB / ラッシュシートチェア / カントリー調 / ダイニングチェア / イギリス / 英国アンティーク / 椅子 / 神奈川県 / 直接引渡し可

商品説明+++
素朴な造りのラッシュシートチェア…
ハンドメイドされたのでしょうシンプルなデザインながらも素朴でとても愛おしい趣です。ラッシュシートチェアは昔からフランスでは一般家庭のダイニングチェアとして愛され続け、今なおFrancecountryのantiqueなインテリアがお好きな方へはもちろん世界中で愛され続けています。ご自宅のダイニングチェアに、またカフェ店舗や置いておくだけでも様になるのでお部屋のインテリアの装飾にいかがでしょうか?
コンディションはvintageの為、傷、擦れ等ございます。また若干のガタつきはございますが使用以上には問題ありません。予めご了承の上お買い求めください。

【商品名】
vintageラッシュシートチェア(LotA)

【実寸サイズ(約)】
W405 × D415 × H905(㎜)

<コンディション>
経年による擦れ、傷等ございます。破損個所につきましては画像をご参照ください。
*アンティーク·ヴィンテージ品でございますので傷、汚れ等につきましてはご理解ください。
*神経質な方、完璧を求める方のご入札はご遠慮下さいませ。
*神奈川県寒川町の倉庫にて保管をしているのでご希望であれば直接ご確認頂けます。

送付方法+++
送料は落札者様ご負担となります。元払いとなりますので商品代金と共にお支払くださいませ。
神奈川県からの発送になります。
原則東京都、神奈川県内でしたら自社便にて発送させて頂きます。その他県外の場合は「ヤマトらくらく家財宅急便」にて発送させていただきます。
送料は「ヤマトらくらく家財宅急便」で【B】+運送保険(最低で50円(2万円)3万円以上は1万円につき20円)になります。

「ヤマトらくらく家財宅急便」の送料は よりご確認下さい。
自社便でも同等の金額となります。
※月曜日の出荷·引渡し業務はお休みとさせていただいております。

※発送から到着までの日数は地域·サイズにより異なります。
※お届け日時のご指定ができない地域がございます。
※直接引取(神奈川県寒川町)希望の方は落札後、ご予約頂ければ可能です。
 尚、無梱包でのお引き渡しになりますので養生はご用意ください。
※配送方法につきましては当方にて決定いたします。
 業務を円滑に進める為、運送業者の指定はお受けておりませんのでご了承ください。
※ご自宅のエレベーターや通路、玄関先など商品の搬入が可能かよくご確認下さい。
※テーブルやベッドなど分解可能な商品は分解してのお届けとなりますので、落札者様にて組み立てください。
※組み立て作業は運送会社の有料オプションサービスをご利用いただけます。
※玄関からの搬入が出来ない場合、吊り上げ作業(2階まで)となり11,000円のオプション料金がかかります。
※家電製品の吊り上げ、家具の3階以上への吊り上げはクレーン作業となり別途オプション料金がかかります。
※記載のランクは実寸での算出になりますが契約上、別のランクでの発送になる場合がございます。
 その場合は差額が出ましてもお返しができませんので、ご理解のほどよろしくお願いいたします。
 尚、記載のランク以上の送料がかかることはございません。
※発送は入金確認後、翌日~3日要します。家財便での発送の場合、集荷には前日までの予約が必要です。
 発送日の前日15:00頃までに入金確認が出来た場合のみ発送が可能です。
 発送日当日に入金確認が出来ましても次回発送になりますのでご注意下さい。
※発送地域は神奈川県になります。

支払方法+++
Yahoo!かんたん決済( )
注意事項+++
【落札にあたって】
1, 落札後2日以内のご連絡、落札後3日以内(土·日·祝除く)のお支払をお願い致します。
 ※落札後3日間を経過してもご連絡を頂けない場合は、次点者への繰上げ処理(自動的に悪い評価が入ります)
  もしくは再出品させていただきます。
2, 商品の落札をきっかけとして売買契約が成立した場合には、代金を支払い、取引を完了する義務が発生します。
3, 中古品のオークション出品の為、商品到着後の返品や値引きなどの対応は、一切致しませんので神経質な方は入札をご遠慮下さい。
4, 出品商品は、店頭·オンラインサイトにて並行出品しておりますので「ご成約」の場合、
  期間内でも「取り消し」処理させていただきます
ことご了承ください。

·オークション出品期間内であれば、メールでのご質問には柔軟に対応させて頂きますので、お気軽にお問い合わせください。
·説明文や画像から確認できる内容等は質問自体に返答しない場合もございますので、
 説明文をよく読んだ上でご質問をお願いいたします。
·基本的に中古品を扱っており、掲載画像以外にもキズや汚れ、使用感などがある場合がございます。
·弊社ではトラブル防止と、ご納得の上でのご落札のため、現品の確認を強くお勧めします。
·終了直前での入札の取り消しは、一切お受け出来ませんのでご注意下さい。
·落札後の質問等は一切受けかねます、質問は事前にお願いいたします。

【入札·取消しについて】
·新規IDや、マイナス評価の多いIDでの入札があった場合は、当店での判断により、入札の取り消しを行う場合があります。
 ※購入意思がある方は、入札前に質問欄にてその旨を質問欄よりご記載下さい
·希望価格に到達しないと推察される場合、終了直前にオークションの取り消しをする場合がございます。

【付属品等について】
·新品ではありませんので、保証書や、取扱説明書·組立説明書·工具などは付属致しません。
·画像にある物が全てとなります。*一部イメージを除く

【商品状態の表記について】
·説明文中に記載のサイズはあくまで実測値でオフィシャルなサイズとは少し誤差がある場合があります。
·「展示品」とは主に住宅展示場やショールームから仕入れた商品になりますが、中古品と同様キズや汚れ使用感などがございます。
·パソコン環境により、画像と色目が多少異なる場合がございます。ご不明な点がございましたら質問欄にて必ずお問い合わせ下さい。
·オークションタイトルの検の文字以降のワードは検索用につけておりますのでご注意ください。
【キャンセル·返品について】
·搬入出来ない場合等理由の如何に問わず落札後キャンセルはお受けできません
·一方的なキャンセルに関しまして、キャンセル料を請求させて頂きます。(落札金額の50%)
 ※システム上、キャンセル(落札者都合による削除)の場合には、ヤフーから連絡が来ると共に自動的に「非常に悪い;評価」がつきます。
·万が一諸事情によりお取引が不成立に終わった場合、お客様から頂いた金額のうち落札金額(商品代金)は返金いたしますが、
 往復送料の返金、また迷惑料·代品への交換などの対応は致しかねますので予めご了承ください。

【商品保管について】
·商品の無料保管期間は、落札日から7日間となります。
·8日以上の保管をご希望の方は、有料にて承ります。金額は商品サイズにより異なります。(最長落札後1ヶ月)

     



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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『あ丶神風特攻隊 還らざる青春の遺書集  北川 衛 編  日本文華社  (昭和45年1970)』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、Apple - APPLE iPad Pro 11 WI-FI 256GB 2018 キーボード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Gucci - お値下げバックスキングッチGUCCIの折り財布です(*^^*) Gucci

∟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Hermes - 超美品 エルメス 正規品 プリュム ♡28♡coco様ご専用品♡ 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。

URL : アウトレット価格 新品 ダイニングチェア 回転式 キャスター付き 椅子 肘 ハイバック 1脚 チェアー ナチュラル色

■金融

キャッシュフロー101 日本語版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(日本未入荷 パソッティ 傘 SILVER SUNFLOWER 上品 大人な女性に)、「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。


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