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贈る結婚祝い REFLEX AF 【良品】MINOLTA 500mm #4178 ソニーデジタル一眼に Aマウント用 SONY ミラーレンズ ミノルタ F8 ソニー、ミノルタ
贈る結婚祝い REFLEX AF 【良品】MINOLTA 500mm #4178 ソニーデジタル一眼に Aマウント用 SONY ミラーレンズ ミノルタ F8 ソニー、ミノルタ
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13,788円 22,980円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • カメラ、光学機器
  • レンズ
  • 一眼カメラ用(オートフォーカス)
  • ソニー、ミノルタ
状態
  • やや傷や汚れあり


当店の商品をご検討頂き誠にありがとうございます。

【良品】ミノルタ ミラーレンズ SONY Aマウントにも


以下の写真はお渡しする商品の実物の写真です。
どうぞごゆっくりご確認下さい。









商品紹介

MINOLTA AF REFLEX 500mm F8の出品です。

☆SONY/MINOLTA Aマウント用です。

☆500mm超望遠ながら、驚くほどコンパクトで軽量です。

☆ミラーレンズ特有のリング状のボケも幻想的です。

☆数少ないAF搭載ミラーレンズです。


AFセンサーとミラーレンズ構造の工夫により、AF化を達成した反射望遠レンズ。

通常の屈折式望遠レンズと異なり、反射光学系のため画質低下の要因となる

色収差が基本的に発生しません。

そのため、非常に鮮鋭な画像が得られます。

フォーカスホールドボタンを装備し、操作性にも配慮。

レンズ全長も短く、超望遠ながら驚くほどの軽量·コンパクト化を実現し、

機材を軽くしたい山岳写真や動物写真など、自然の撮影に活躍します。

また、独特のリング状のボケも魅力です。

焦点距離:500mm

全長:約140mm

質量:約690g


お探しだった方、この機会にいかがでしょうか?


コンディション


■外観
·鏡胴部、薄スレ、微キズ程度で綺麗です。

■光学系
·前玉最外周部にまじまじと見ないと気付かない程度の微細な極薄い微カビが数点(3枚目写真参照)見られましたが、撮影には影響しないです。

■動作
·当店所有の機材で出品前に動作確認しています。
 AF動作良好です。
·MF時もピントリングもムラ無くスムーズに回り、動作状態良好です。

※外観は写真も良くお確かめの上、気になる点は、ご入札前にお気軽にご質問下さい。




付 属 品

·レンズ本体

·フード

·NORMALフィルター(本体に組込済)

·フロントレンズキャップ(汎用品)

·リアレンズキャップ

※付属品は写真に掲載されているものが全てです。
よくご確認ください。



ご返品について

●初期不良による返品
もちろん対応いたします。(ジャンク品/現状渡し品は除きます)
ただし、商品到着後3日以内の連絡に限り対応いたします。
商品を返送いただければ、速やかに送料含め、全額返金いたします。

※初期不良の対象は、説明文中にある瑕疵は含まれません。
シャッターやフィルムの巻上げなどの機械部分が主な対象で、外観や感覚的なものは、含まれません。
※機材間の互換性に関する問題は、全ての機種に関して把握することは困難ですので、互換性に関しての問題は、初期不良には含まれません。互換性による問題は、お客様都合の返品となりますので、ご了承ください。


●お客様都合の返品
返品に関しては、「思っていたものと違った」というお客様都合の返品も受け付けます(ジャンク品/現状渡し品は除きます)が、未開封品を開封してしまったり、商品到着時の状態に戻せない状態にしてしまったものはお受けできません。

なお、お客様都合のご返品は商品到着後3日以内の連絡に限ります。
また往復送料、振込手数料、オークション手数料(落札金額の8.8%)をご負担いただきます。

●落札後のキャンセル
落札後のキャンセルも上記オークション手数料(落札金額の8.8%)をご負担頂きます。
ただし、ヤフオクシステム上で正式に落札者様都合のキャンセルを行なう場合は、オークション手数料は不要です。






配送料金

■ヤフネコ宅急便:全国送料無料

·梱包資材には、環境に配慮し、リサイクル材を使用する場合もありますので
ご了承ください。

·運送便の指定はお受けしていません。


お支払い

■Yahoo!かんたん決済

※振込み金額は、【落札金額のみ】です。




注意事項

【コンディションに関しまして】
·商品の説明は、当方の主観的な判断になります。外観の状態については写真にてご確認の上、ご入札ください。

·万が一、商品説明に記載のない不具合がございましたら、取引ナビよりご連絡下さい。

【保証関しまして】
保証が付いている商品は期日までとさせていただきます。保証書は商品と一緒に送らせていただいています。
以下の事項は保証対象外となります。

微細な傷、ゴミやカビ、くもり、サビ、磨耗、変色、変質、劣化など/巻き上げやズームの感触、光学系の見えの良し悪し、作動速度、作動音など個人の感覚に属するもの/泥、砂、水かぶり、落下、衝突、保管上の不備、及び使用上の誤りが原因であるもの/僅かなピントの誤差/落下、水没、衝撃などによる場合。


【その他】

·落札後、何か不都合がございましたら、評価からでなく、取引ナビよりご連絡ください。

·当方の都合により、入札を取り消したり、出品の取り消しを行う場合がございますので何卒ご了承ください。

·落札者様は、このページに記載されている事全てにご承諾いただいたものとみなしますので、
入札前にしっかりご確認いただき自己責任で入札して下さい


それでは、よいお取引ができるよう、誠心誠意取り組んでまいります。
どうぞ、よろしくお願いいたします。





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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『MISSONI◆531-27159001/長袖シャツ/M/コットン/BLU』には、以下のように記載されています。


Fotodiox EF-SNE-FSN-PLT(キヤノンEFマウントレンズ → ソニーEマウント変換)電子マウントアダプター CPLフィルター内蔵

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、JR - 新大阪-東京当日発送いたします。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AIayame様専用ページ

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NIKE - NIKEAIRMAX KOKO ナイキ ココ サンダル 25

∟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NIKE - parra nike スケートボードパンツ 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。

岡山発3550297000021●シバウラ●管理機●KJ852●農用トラクター●平畝成型機●マルチ掛けロータリー●中古

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。

rukasaeto様専用①

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 : ★良品★ ミノルタ MINOLTA AF FISH EYE 16mm F2.8 (22) #9863https://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。

URL : ◆美品 NIKON ニコン AF300mm F4 ED IF #856ルイヴィトン LOUIS VUITTON 3つ折り財布 N60030 ポルトフォイユジョイ ダミエ・アズール キャンバス アズール TN2150 財布 ダミエ

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 : 選べる7色★【Bottega Veneta】ダブルノット M225

■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 : ★新品級★タムロン Tamron ソニー ミノルタマウント Sony Minolta SP 272E 90mm f/2.8 AF Di MACRO 付属品充実 #132

■金融

Plage - パーカー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(BURBERRY バーバリー チェック コットンポプリン シャツ 白)、「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。

フェンディ ヴィンテージ ロゴボーダー ニットトップス セーター レディース 黒 ×ベージュ シースルー 長袖 クルーネック VINTAGE FENDI


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:【人気】MARK&LONA Divine▲ Techne Zip Jacket★美品★ MINOLTA AF REFLEX レフレックス 500mm F8 フード・フィルター・キャップ #k12222

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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