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【日本限定モデル】 極美品|DJI Ronin-SC ジンバル γM1152-2F その他
【日本限定モデル】 極美品|DJI Ronin-SC ジンバル γM1152-2F その他
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18,000円 30,000円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • カメラ、光学機器
  • アクセサリー
  • その他
メーカー·ブランド
  • DJI
シリーズ
  • Ronin
製品情報
  • スペック·価格相場を見る
状態
  • 目立った傷や汚れなし
■商品名
DJI Ronin-SC ジンバル

■参考サイト


■状態
極美品

■付属品
画像にあるものが全てです。

■動作
·当店にて検品後、動作確認済みです。
·確認時に不具合は見られず、機能面は概ね良好です。

■外観
·外観には使用に伴う僅かな擦れキズ等がございます。
·グリップが若干白化しております。

■コメント
·中古品の為、表面のわずかな擦れ等の使用感はご容赦ください。


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送料
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茨城·栃木·群馬·埼玉·千葉·東京·神奈川·岐阜·静岡·愛知·三重·新潟·山梨·長野·富山·石川·福井
900円

青森·岩手·宮城·秋田·山形·福島·滋賀·京都·大阪·兵庫·奈良·和歌山
1,000円

鳥取·島根·岡山·広島·山口·徳島·香川·愛媛·高知
1,100円

北海道·福岡·佐賀·長崎·熊本·大分·宮崎·鹿児島
1,300円

沖縄·離島
1,300円


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出品情報
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■注記
·一部の商品はYahoo!ショッピング併売中です。画像に「あすつく」などの記載がある場合もございます。
·上記の商品詳細は当店の判断基準によるものです。
·動作や外観の程度は感じ方に個人差がございます。認識の違いによるご意見はご対応いたしかねます。


■よくある質問
Q. 値引き·直接取引は可能ですか?
A. ご依頼はお受けしておりません。上記に関するご質問にもご回答いたしかねます。

Q. 領収書の発行は可能ですか?
A. 発行可能です。購入手続き画面にあるストアへの要望欄に「領収書希望」とご記入ください。
代金引換の場合、配送業者の送り状の領収書にてご対応ください。

Q. 定形外郵便などで発送できますか?
A. 不着や紛失などを考慮し、別の配送方法はご対応しておりません。下記の配送情報をご確認ください。

Q. 落札後のメールが届きません。
A. auction@re-tokyo.com 左記のメール受信設定をお願いいたします。迷惑メールフォルダ内もご確認ください。


■取引期間
·落札後の取引期間は、落札日翌日より5営業日以内となります。
·お支払いは落札日翌日より5営業日以内にお願いいたします。
·期間内にお支払いが確認できない場合、キャンセル処理をさせていただきます。
·その他取引期間を経過した場合も、キャンセル処理をさせていただきます。


■コンディションランク
【N】新品:新品の商品。検品や撮影のため、開封する場合あり。
【S】未使用品:本体が未使用の商品。検品や撮影のため、開封する場合あり。
【A】極美品:非常に綺麗な中古品。使用感もあまり見られず、保管状態は極めて良好。
【B】美品:概ね綺麗な中古品。多少の使用感は見られるものの、中古品としては概ね良好。
【C】並品:使用感のある一般的な中古品。通常使用に問題は見られないもの。
【D】訳有品:目立った傷みがある中古品。傷みによる影響が懸念されるため、当店保証対象外。
【E】難有品:一部に欠陥のある商品や動作未確認の商品。使用できるか不明。当店保証対象外。
【J】ジャンク品:動作不良などの使用困難な商品。当店保証対象外。


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配送情報
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■配送業者
ヤマト運輸、佐川急便


■出荷日
·出荷可能な商品は、最短当日~3営業日以内に出荷いたします。
·入金額の不足やご注文の内容に不備が見られた場合、次回以降の出荷となります。
·当店より商品出荷後、お届け予定日·追跡用の伝票番号をご連絡いたします。


■営業所止め
·ヤマト運輸の営業所止置きサービス、佐川急便の営業所受取サービスにご対応しております。
·ストアへの要望欄にご希望の営業所名をご記入ください。
ヤマト運輸の場合はセンターコード、佐川急便の場合は営業所番号もあわせてご記入願います。
·事前のご入金が必要となります。PayPay残高払い·クレジットカード払い·コンビニ払い·銀行振込などにてご入金ください。
·代金引換の営業所止めはご対応しておりません。


■同梱発送
·別商品と同梱希望の場合、ストアへの要望欄に同梱希望の旨をご記入ください。
·同梱希望の場合、お支払い方法はコンビニ払い·銀行振込·商品代引のみご対応いたします。
·全落札商品の内容を確認後、当店より合計金額をご連絡いたします。
·入金期限は商品落札日翌日より5営業日以内となります。期限内に合計金額をお支払いください。
·同梱対象商品は、商品サイズが同等のもの(腕時計2点など)に限ります。
同梱時に荷姿が大きくなる場合、送料が別途加算されることもございます。


■その他
·送料表の金額は消費税込となります。
·荷姿や重量などの理由でご希望の配送業者に添えないことがございます。
·天候や交通事情などの理由により配達希望日時にお届けできないことがございます。
·荷姿が大きいなどの理由により2個口以上で商品を発送することがございます。
·着払いでの発送はご対応しておりません。


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支払情報
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■決済方法
PayPay残高払い、クレジットカード払い、コンビニ払い、銀行振込、商品代引、店頭払い


■PayPay残高払い·クレジットカード払い·コンビニ払い
落札金額+送料=合計金額

·お支払い時に発生する手数料はお客様のご負担となります。


■銀行振込
落札金額+送料=合計金額

[店名] 東日本銀行神田支店 [口座番号] 普通 0347054 [口座名義] カ)アキバリュウツウ

·振込名義人と落札者氏名が異なる場合、ストアへの要望欄にご記入ください。
·お支払い時に発生する手数料はお客様のご負担となります。


■商品代引 (代金引換)
落札金額+送料+代引手数料=合計金額

合計金額 ~9,999円:代引手数料 330円
合計金額 10,000~29,999円:代引手数料 440円
合計金額 30,000円~99,999円:代引手数料 660円
合計金額 100,000円~299,999円:代引手数料 1,100円

·合計金額が30万円以上の代金引換はご対応しておりません。


■店頭払い
落札金額のみ

[当店所在地] 〒110-0016 東京都台東区台東4-31-2 株式会社アキバ流通
[営業時間] 月曜日-土曜日 10:00-17:00
[定休日] 日曜日·祝祭日

·ストアへの要望欄に来店予定日をご記入ください。
·商品落札日翌日より5営業日以内にご来店ください。
·支払い方法は、現金·PAYPAY·LINE PAY·au PAYとなります。


■消費税
落札金額+消費税

·出品金額は消費税別の価格となります。


■領収書
·領収書希望の場合、ストアへの要望欄に「領収書希望」とご記入ください。
宛名と但し書きのご指定がございましたら、あわせてご記入願います。
·金額欄の未記入や落札商品と異なる但し書きなどはご対応いたしかねます。
·代金引換の場合、当店の領収書は発行しておりません。配送業者の送り状の領収書にてご対応ください。


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利用規約
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■当店保証規約
·いかなる不都合がございましても、当店でのご対応は返品·返金のみとなります。
いかなる不都合とは、初期不良·見落とし·検品ミス·文言記載ミス·商品型番違い·運送事故など全てを含みます。
修理対応や交換対応、代替品の用意や一部返金など、返品·返金以外のご対応は全てお受けできません。
入札された時点で同意いただきますのでご了承ください。
·返品·返金のご対応期間(当店保証期間)は、商品到着日を含めた7営業日以内です。
何か不都合がございましたら、期間内に当店までご連絡ください。
期限を過ぎた不都合は返品·返金対応できかねますのでご容赦願います。
·訳有品·難有品·ジャンク品などの商品は、当店保証期間に関わらず、返品·返金など一切の保証はございません。
·動作や外観の程度は感じ方に個人差がございます。
動作のよしあしや外観のダメージ具合など、認識の違いによる返品·返金はご対応いたしかねます。
·保証対応中にいかなる不利益がございましても当店では補償いたしかねます。


■返品·返金
·返金額は「落札金額+送料+代引手数料」となります。お支払い時にご負担された手数料は返金対象外です。
·返品時に新たな損傷や付属品の欠品など、出品時と異なる場合はご対応いたしかねます。


■キャンセル
·落札後の取引期間は、落札日翌日より5営業日以内となります。
·取引期間内にお支払いが確認できない場合、キャンセル処理をさせていただきます。
·その他取引期間を経過した場合も、キャンセル処理をさせていただきます。


■その他
·店頭での直接販売はおこなっておりません。
·商品は展示しておりませんが、店頭でご覧いただくことは可能です。質問欄より店頭確認希望とご連絡ください。
·ご質問は営業時間内にご回答いたします。営業時間外のご質問はご回答できないことがございます。

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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『SIVA スウェード レザー ライダース ジャケット M [202111]』には、以下のように記載されています。


ソニー VGC77AM 縦位置グリップ(l-4905524784855)

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、木工機械用カッター中古品 20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AIシャネル CHANEL 半袖セーター サイズ38 M P18236 - ベージュ レディース クルーネック 01A トップス

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

■教師なし学習アルミ板9mm厚 900x725 (幅x長さmm) 両面保護シート付

∟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古民具 ● 木製 消火ポンプ 幅215×奥行140×高さ1010mm ● 年代物 骨董 レトロ インテリア 火消し 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。

ZIPPO 『JU・ZO Genuine More than Real Thing 13 十三 ジュウゾウ』2002年4月製造 スカル 骸骨 金 銀 オイルライター ジッポ- 廃版激レア

■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。

【韓国ブランド】AAKE(アケ)☆ハッシュバーシティジャンパー☆

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。

場所を選ばず置ける小型タイプながら、本格仕様のタモ仏壇です

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 : DJI Ronin-SC 一眼 ミラーレス用 ジンバル スタビライザー 中古 付属品揃い 動作品 清掃済み 【d100-071】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。

URL : N.PEAL エヌピール カシミヤ シャツ 長袖 007 ジェームズボンド【領収書発行可】★Makita/マキタ 18v充電式クリーナー CL281FDFCW ロック付サイクロンアタッチメント付 [ITPF2P83QC70]

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 : green label relaxing - 最終値下げ☆新品☆green label relaxing ダウンコート

■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 : Sharan Contax I Model Mini Classic Camera Collection With Box #25773

■金融

本体T-230(黒メッキ) 3点セット キャンピングムーン(CAMPING MOON) フィールドラック グラウンドラック 折り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(スズキ - スズキ クロス YA22S 純正 ヘッドライト 右側)、「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。

◆関税込み◆ PRADA ストライプコットン シャンブレーシャツ


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:eimy istoire - レースレイヤードボリュームスカート♡eimyNikon,NPS新品未開封品のスゥエード製のカメラボディー&レンズクロス&ニコン非売品のプロストラップ新品未開封品のセット

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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