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6,015円 9,254円
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カテゴリ
  • ファッション
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製品情報
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状態
  • 未使用



※重要※落札いただく前に必ずご確認ください。
ITEM DETAILS
ブランド名DOUGHNUT(ドーナツ)
商品名DOUGHNUT ドーナツ リュック MACAROON
商品説明·香港の若手デザイナーチームが立ち上げたバックパックブランド「Doughnut(ドーナツ)」は、そのカラフルな見た目と可愛らしいデザインのプロダクトから、誰からも愛されるスイーツ「ドーナツ」にあやかって名付けられた遊び心あふれるブランド。
·角がわずかに丸みを帯びたシンプルなフォルムに、フロントポケットの飾りベルトやファスナー引手など、随所にフェイクレザー素材を使用して、デザインにこだわった可愛らしい外観。
·ブランドコンセプト「Pack Your Dream」(夢をつめて出かけよう)のロゴパッチが配置されたフロントポケットは、スナップボタン式で開閉がカンタン!程よくマチがあり、スマートフォンや文庫本など小物がいろいろ収納できる♪
·メイン収納開口部はダブルファスナー式でラウンド型に大きく開き、小物の出し入れがラクチン。内部にはメッシュ生地で中が見えるファスナーポケットなど、収納ポケットが多数!
·メイン収納内部背面側には、クッション性のある生地を使用したPCポケット付き!ノートPCやタブレット端末を収納できるので、インスタ女子にもオススメ!
·リュック外側両サイドの深さのあるオープンポケットには、折りたたみ傘やペットボトルを収納可能。さらに内部両サイドにも水筒やペットボトルを立てて収納できるポケット付き。
·シンプルな単一カラーから、2色の生地を切り替えたバイカラーのデザインまで、豊富なカラーバリエーションの中から、自分らしいお好みの1色がきっと見つかる♪
素材[本体]ナイロン90%·合成皮革10%
[裏地]ナイロン100%
生産国中国
サイズ[縦]約38cm [横]約28cm [マチ]約11cm
[ショルダー]約43cm~約80cm(調節可能) [持ち手]約31cm
※サイズは当店平置き実寸サイズです。実際の商品とは多少の誤差が生じる場合がございます。あらかじめご了承ください。
重量約660g
注意点※お手入れの際は、湿った布できれいにしてください。
※洗濯はしないでください。
※ドライクリーニングはしないでください。
※漂白剤を使用しないでください。
※アイロン掛け、タンブラー乾燥はしないでください。
※カメラやモニターの性質により、画像と実物の色の違いがある場合がございますのでご理解願います。
 
●商品について
ご覧いただいている商品は「タイトル」通りの商品になります。
(商品は1枚目の画像となります)
また、タイトルの☆印の後ろがサイズやカラーになります。

 例: 〇〇〇〇〇〇〇〇〇 ☆Mサイズ☆ブラック
 例: ☆Lサイズ☆ホワイト 〇〇〇〇〇〇〇〇〇
  
〇の部分は商品により異なったり、また検索用ワードが表記されている場合がございます。
 こちらにSサイズや白のような記載や、別カラーの画像があっても、ヤフーオークションの特性上、カラーやサイズは、お選びいただけませんので、よくご確認の上落札お願いします。
 
商品画像は当社運営店舗のBACKYARD FAMILY PayPayモール店での商品ページ画像と共通となっております。
 落札される商品は、あくまでも商品画像の1枚目が該当商品となります。
 
他のサイズやカラーに関しては、在庫がある場合にはオークション出品しておりますので、タイトルをご使用の上検索してください。
 在庫がない場合には、オークション出品がされません。商品が入荷次第出品いたします。
 また、入荷時期に関しましてのお問い合わせにはお答えできかねますこと、予めご了承くださいませ。
 
お届けする商品は当社運営店舗のBACKYARD FAMILY PayPayモール店でお届けしている商品と同様、未使用品となります。
●複数購入ご希望について
複数購入に関しましてはヤフーオークションのシステム上対応しておりません。
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当社システム上、同梱での発送は対応しておりません。また、まとめての購入に伴う値引き等の対応はしておりません。
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当店では、在庫管理を日々徹底して行っておりますが、姉妹店と在庫を共有·販売しているため、同一商品に注文が集中した場合など、商品ページでは購入可能となっている商品に関してまして、在庫が欠品することがございます。
その際には、速やかに返金手続きをさせて頂きます。
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※午前9時以降にお支払い頂いた場合は翌日の発送になります。

配送は、宅配便·メール便のいずれかになります。配送業者や配送方法はお選びできません。
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●発送後について
発送完了後メールにてご案内させていただきます。
発送完了後、取引情報に関しましては、個人情報保護の観点から削除いたします。

発送完了後、定型文にて、取引に関する評価させていただいております。
※弊社への評価は、ストアのため特に必要ありません。
商品到着後、万が一商品に不備がございましたらご連絡ください。速やかに対応いたします。

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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。

GIVENCHY◆ローカットスニーカー/ロゴ/レザー/39/ブラック/黒

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引用:タW0214◆(1)【H131,5cm×W67,5cm】×2枚◆ビンテージ◆モールガラスの古い木枠ガラス戸◆建具引き戸サッシ古民家再生店舗什器K笹1UNDERCOVER ジャックパーセル型 M≒27コンバース ジャックパーセル ㎝位 黒革 JUN TAKAHASHI アンダーカバー JackPurcell CONVERSE

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『美品・送料無料【Pigeon】ベビーカー/ランフィ/リノン/RB1LZ★ピジョン』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、新品 hannes roether ハネスルーザー バンドカラー チェックシャツ ドイツ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

■教師なし学習ブリキのおもちゃ 置物 アンティーク ヴィンテージ 水上飛行艇 American Nostalgia シー・プレーン 送料無料(一部地域除く) toy77480

∟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『大珍品・檀木製・人物故事紋・筆筒擺件』置物・古賞物 ・中国古玩 ・中国古美術0214235 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 : ■ Nordace 多収納 USB充電ポート付 リュック ベージュ系 レディース メンズ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 : 累積売上総額第1位!【MONCLER 21春夏】8-10歳_GREGORIUS_REDランチェスター CD 戦略名人 竹田陽一 全8巻 9時間分 ランチェスター経営 不況に強い弱者の戦略

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 : Apple - iPhone 11 (PRODUCT)RED 64GB SIMフリー レッド 赤

■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

神の雫 DVD-BOX TVドラマ 特典ディスク 亀梨和也 田辺誠一 仲里依紗 内田有紀 戸田菜穂 田口浩正 佐々木希 古谷一行 亜樹直 KAT-TUN 即決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(MAISON KITSUNE' - 美品 MAISON KITSUNE コットン 半袖シャツ サイズ39)、「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。
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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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