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【初回限定お試し価格】 ★☆G84 Vixen 天体望遠鏡 (VMC200L/GP2のセット) メーカー保証無し/取扱説明書無し ジャンク品☆★ セット
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9,300円 15,500円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • カメラ、光学機器
  • 望遠鏡
  • セット
状態
  • やや傷や汚れあり

■商品名
G84 Vixen 天体望遠鏡 (VMC200L/GP2のセット) メーカー保証無し/取扱説明書無し ジャンク品
■説明/内容
·メーカー保証無し。
·取扱説明書無し。
·動作確認無し。
·望遠鏡本体(6.65㎏)
·三脚(5.70㎏)
·望遠鏡本体と三脚の間部分(10㎏)
·画像の物が全てです。
■詳細
·長期保管の中古品。
·汚れ/使用感→長期保管品のため若干汚れ有り。
·こちらは3個口で発送致します:140サイズ×2、120サイズ×1
·新品同様をお求めの方は購入を御遠慮願います。
·画像を参照の上ご判断宜しくお願い致します。
·電化製品/陶器等、専門知識が無い為詳しいことはわかりかねます。
·長期保管で保管期間/購入日は不明の為、品質保証はできかねます。
·ご理解ご了承いただける方のみのご入札をお願い致します。
·梱包サイズ、送料は下部の発送詳細欄に記載がございます。
 ご参照のほど宜しくお願い致します。
·撮影で使用しておりますプレートホルダーや台については、付属しておりません。

■同梱について
複数落札商品の同梱についてはヤフオク機能の《まとめて取引》よりご依頼ください。
なお、ヤフオクの規定により落札後72時間以内の商品が同梱の対象になります。
また、評価が低い落札者様につきましても《まとめて取引》がご利用頂けません。
詳しくは以下にて、宜しくお願い致します。

【まとめて取引の手順】

【まとめて取引の条件

·割れ物など壊れやすい物は、破損防止の観点から同梱はできませんが、
 落札後《まとめて取引》にてご対応いただけた場合は複数個口にて発送致します。
 送料は個別対応より割引になります。
·個別取引にて同梱をご希望の場合は
 必ず送料連絡前に取引ナビにてご連絡いただけますようお願い申しあげます。
·質問欄にご依頼等をいただいた場合も、
 ミス防止の為お手数をおかけしますが落札後に再度取引ナビにてご連絡をお願い致します。

■商品の状態/コンディション
·長期保管品の為、キズ汚れ等がございます。
·当方で簡易清掃を行いましたが、取り切れない汚れがございます。画像にてご判断ください。
·こちら現状のままお渡しいたします。

~記載例~
●「ジャンク品」…通電、動作が確認できないもの。年代物。当時物。
通電して動作は確認できているが、使用を絶対的には保証できないもの。
※「ジャンク品」「現状品」に関しては、わかる範囲の不具合は記載しておりますが、
記載にない不具合があった場合でも返品は受けかねますのでご注意ください。
●「通電OK」…通電のみ確認できているもの。

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
■支払方法ヤフーかんたん決済
■発送について3コ口発送:140×2/120×1)

~発送料金~料金サイズ:140)
佐川   ヤマト   ゆうパックの順で表示。
北海道                      
1630円  1990円  1743円
東北(青森秋田岩手宮城福島山形)    
1260円  1690円  1430円
関東(東京神奈川埼玉千葉茨城栃木群馬山梨)         
1260円  1590円  1430円(東京1394円)
中部(静岡愛知三重岐阜)          
1260円  1590円  1430円
北陸信州(富山石川福井長野新潟)    
1260円  1590円  1430円
関西(滋賀京都大阪兵庫奈良和歌山)  
1360円  1690円  1517円
中国(鳥取島根岡山広島山口)       
1460円  1790円  1597円          
四国(徳島香川愛媛高知)          
1460円  1790円  1597円
九州(福岡佐賀長崎大分熊本宮崎鹿児島)           
1630円  1990円  1743円
沖縄                              
      3480円  2013円

※2022年4月18日よりこちらの送料になります。
※料金は各地方でご確認ください。
※沖縄県/離島は佐川急便では中継料がかかるため対応しておりません。
  クロネコヤマトかゆうパックをご指定ください。

~発送伝票~
通常、発送伝票にはオークションIDを記載しております。
発送連絡時には追跡番号も記載しております。


◆トラブル防止のためのお約束◆
↓↓以下を必ずお読みになり、同意された方のみ入札ください↓↓
~入札をされました時点で、以下に同意されたと解釈いたします~

① 新品同様をご希望の方、特に神経質な方のご入札はお控えください。
② 商品は基本、画像の物が全てです。欠品などは画像にてご判断の上、
画像に無い欠品部品などは落札者様でのご用意をお願い致します。
③ お使いの閲覧環境のディスプレイの色合いにより、
実際の商品は画像と違った色味である可能性がございます。予めご了承ください。
④ 「綺麗」「汚れ」「臭い」などの感じ方には個人差がございます。
記載の情報はあくまで目安としてください。保証致しかねます。
⑤ 商品知識に乏しい物は、できるだけ動作を確認し、画像を多めに載せております。
中古品の場合は新品との比較が困難なため、コメントも主観となります。
⑥ 落札後に商品の詳しい動作を確認する事はご遠慮願います。
ご不明点は必ず入札前に質問欄よりお問い合わせください。落札後の対応は致しかねます。
⑦ 万が一初期不良が認められる場合は対応させていただきますが、
輸送中のトラブルかの判断が落札者様にてつかない場合は、
まずは運送会社まで速やかに問い合わせください。
尚、何らかのトラブルで止む無く返金の対応となってしまう場合は、
落札金額+送料以上のご返金は致しかねます。
⑧ 設置に関する費用等は負担致しかねます。
予めご理解ご了承を頂いた上、ご入札をお願い致します。
⑨ 大型商品を発送する場合、運送会社の都合により少し時間がかかります。
⑩ お取り置きは1週間ほどが限度となります。特別なご相談がございましたら、
入札前に質問欄よりお問い合わせください。入札後の対応は出来かねます。

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
◆以下注意事項をよくお読みください◆
(落札された方はこちら同意と見做しますのでご理解のほど宜しくお願い致します。)

落札後の【交換·キャンセル·返品·クレーム等はお断りさせて頂きます。
ご不明な点がございましたら必ず入札前にご質問くださいませ。 
現状渡し/ジャンク品についてはノークレームノーリターンでお願い致します。
梱包時、リサイクルダンボールや梱包資材を使用する場合があります。
◆専門的な知識を問う質問や終了間近の質問にはお答えできない場合がございます。
◆ご入金は、お支払金額確定後ヤフーかんたん決済の期限内にお願いいたします。


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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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Vixen  ビクセン ガイド鏡 D60mm F420mm  リング【バンド】 セットです

引用:HERMES☆ベレー帽 《カブール・クリケティス》マリン帽 ギフトにRICOH - RICOH インクGXカートリッジ6個まとめて【推奨期限切れ】

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『【新品未使用品】iPhone12 64GB ホワイト SIMフリー』には、以下のように記載されています。


■VIXEN ビクセン 天体望遠鏡 R200SS DG NEWTONIAN REFLECTOR D=200mm f=800mm 動作未確認@180(6672)

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、OLYMPUS - オリンパス tough TG-850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

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∟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グランデュエル [体験版] 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 : h459 ☆ Vixen ビクセン VMC95L 天体望遠鏡 鏡筒ユニット 口径95mm f=1050mm 三脚付き ファインダー セット 天体望遠鏡 宇宙 天体 天体観測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 : 溶接 キャブタイヤケーブル 延長用 青15m 両端ジィント セット ウエルダー 〔法人様お届け〕たまごっち Tamagotchi Bandai 20th アニバーサリーモデル 非売品

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 : 【棚030121-18(2)】ニッショウMSD-50実体顕微鏡ジャンクパーツ 双眼鏡筒

■金融

TIGER - mu様専用です。 タイガー 炊飯器 業務用 6合~2升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(★パリシャネル★【CHANEL】プリンテッドココマークエスパ)、「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。

参考:【Awake Mode】 スカート 送料込み★望遠鏡 ニュームーンライト 未使用

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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