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通販 海外限定!超入手困難!定価1,5万円が極得!イタリア製!極厚本革!象ロゴ立体!キーホルダー!バッグ用アクセサリー黒ハンティングワールド象 かばん、バッグ
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6,487円 9,980円
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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • ハンティングワールド
  • かばん、バッグ
メーカー·ブランド
  • Hunting World
状態
  • 未使用
☆前回分は、リピーター様にて、即決終了済み!!!遂に最後の1点!!!多数の御要望にお応えし、自己用予備用のデッドストック大放出!!!

☆コレクション·デッドストック大放出!!イタリア製!海外限定モデル『safari ブラックレザーカラー·コレクション!!!幻の逸品!!!
◆備考:最近販売されてる安価な中国製モデルでは御座いません。

★★★★★★★極レア!超稀少『象ロゴマーク刻印』!入手困難!生産終了!ハンティングワールド·HUNTING WORLD·イタリー製·キーホルダー·展示品·未使用·新品!!!

★★★★★★★『象ロゴマーク刻印』&刻印が立体·微細球面カーブ形状の素敵な、生産終了のキーホルダー!!!

★★★『safari today·コレクション·ブラックレザーカラー&ブラックステッチカラー&ガンメタリックブラックカラー(イタリア製·サファリトゥディー·コレクション·レザーカラー)』!!!

★★★★★とっても素敵な、イタリー製、本革高級キーホルダーです。!!!

★★★★★ショルダーバッグ·ビジネスバッグ·ボストンバッグ等、様々なバッグのアクセサリー等にもご利用頂けます。!!!!!

★★★★★★【商品詳細】
★ハンティングワールド·HUNTING WORLD·キーホルダー·イタリー製·極美!極上!展示品·新品·未使用
★ハンティングワールド海外正規取り扱い先から展示品を購入の御品。
★購入価格約15,000円前後位(◆備考:メーカー価格変動時期及び購入時期等に依り、価格の誤差が多々御座います。価格の誤差は御容赦願います。)
★イタリー製
★カラー
①レザー部分は、ブラックレザーカラー(黒色)
備考:サファリトゥディー·ブラックの本革部分の御色です。
②ステッチは、ブラックカラーのステッチカラー
③メタル部分は、ガンメタリックブラックカラー
★サイズ···全長約10cm、ロゴ直径約50mm位、最大厚み約7mm前後位(多少の誤差は、御了承願います。)
★付属品······本体のみです。

★★★★★★【程度詳細】
●①展示品·新品を購入後、未使用のまま、家庭内保管していた御品です。
●②展示上·保管上の多少の擦れ·汚れ等の、ある場合が御座います。
◆備考:裏側に、見る角度に依りましては判る程度·画像では判り難い程度の、極微細な保管上の型付き?(極微細スレ?)が多少御座います。
●メタル部分には、微細なスレ等の有る場合が御座います。
●同種複数所有しておりましたので、画像は共用利用しておりますので、実物とシワ等の位置·布部分の織目幅·ステッチ幅·御色見·微細スレ等の多少異なる場合が御座いますので、御容赦願います。
細かい事を気にされる御方は入札を御遠慮願います。
●③保管上の、使用すれば付く程度のスレ等の有る場合が御座います。
●④見逃しがある場合は、ご了承願います。
●⑤以上及び家庭保管品により、新品·未使用では御座いますが、中古品扱いとさせて頂きます。
●⑥細かい事を気にされる方は入札をご遠慮願います。

★★★★★★★★★HUNTING WORLD·ハンティングワールド社は、ボブ·リー氏により設立され、断熱·衝撃緩和に優れた、グリーン·カラーのバチュークロスのバッグ(サファリ·エクスプローラ)で、世界的に有名な、冒険·探検及びアウトドア用バッグ(キャリオールバッグ·ビジネスバッグ·ショルダーバッグ·ウエストポーチ·セカンドバッグ·トートバッグ·カメラバッグ)·ウエア(コート·ジャケット·パンツ·セータートレーナー·セーターポロシャツ·シャツ·フィッシングジャケット等)·ウオレット(長札·二つ折り財布·コインケース)·皮小物·キーホルダー·腕時計·サングラス·携帯ストラップ·携帯電話ケース等の様々な、バチュークロス&レザーグッズ等を製造·販売されてる、素晴らしいUSAブランド·メーカーで御座います。
象ロゴマークの「牙のない仔象」は、自由と蘇生の象徴を表現し、発祥の地であるアフリカに深い敬意と愛を込め、幸福のしるし、自由と蘇生のシンボルである「牙のない仔象」をモチーフにされています。ロゴデザインは、イタリアのアーチスト、ユーゴ·モチ(Ugo Mochi)によるもので、1965年から使用されています。 ロゴ·マークは、人類を冒険に駆り立ててきた未開の地や野生動物への憧れ、また、人間の知恵と力を自然や動物の保護を結集しなければならないというハンティング·ワールドのメッセージがこめられています。

★★★★★★【手続き詳細及び備考】
★★★代引きのお取り扱いは、一切、お取り扱いしておりません。
★★★定型外等の元払いのお取り扱いは致しておりません。
★★★郵送方法は、ゆうぱっくの集荷による送料着払いのみです。
★★★★★当方からの連絡後24時間以内にご返事をお願い致します。
★画像の色等が実際と異なる場合が御座いますので、気になる方は、お気軽にご質問願います。
★★★★★★★★★★以上及びUSED品扱い(及び微細スレ等の有る場合有り)の御取引をご理解の上、ノークレーム·ノーリターン·ノーサポートを条件の御取り引きです。
★落札後の、落札者の都合に依るキャンセル·返品時の場合は、返品送料(ゆうパック元払い)·返金振込手数料は、御支払い頂きます。
また、落札者の都合に依る削除手続きの為、ヤフーから自動的に、非常に悪い評価が付きますので、御注意下さい。
★評価を確認の上、取り消しさせて頂く場合が御座います。

★★★★★★★≪ご注意≫
①画像のお色が、実物と多少異なる場合が御座います。m(__)m
②画像で、程度等がわかり難い場合は、ご質問の上、ご理解して頂いた上で、ご入札願います。
③落札後に掲載内容以外の取引内容等をご希望される方が、御座いますが、落札終了後は、掲載内容以外のご要望には、一切、お受け出来かねます事をご了承願います。

★★★★★★★これ以外にも、多数出品させて頂いております。是非、その他の出品も御覧下さいませ。

★★★★★当方は、個人で、家族·兄弟·親族等と、 多数のコレクション処分·浪費癖に依る買い過ぎの不用品·家庭内の処分品を出品させて頂いております。

★★★★★個人の不用品処分·資産処分で御座いますので、消費税は不要で御座います。

★★★★★★★≪追記≫
①【販売価格、その他費用】
(1)個人の不用品·家庭内の処分品の出品で御座いますので、消費税は、不要で御座います。
(2)送料は、落札者様のご負担になります。
(3)落札後の、落札者の都合に依るキャンセル·返品時の場合は、返品送料(ゆうパック元払い)·返金振込手数料は、御支払い頂きます。
また、落札者の都合に依る削除手続きの為、ヤフーから自動的に、非常に悪い評価が付きますので、御注意下さい。
②【代金支払方法に関する事項】 
前払い方式·かんたん決済のみお取り扱い
手続き時期/オークション落札日から、2日以内(土·日·祝日含む)とさせて頂きます。ヤフオク自動記載のかんたん決済期日では有りませんので御注意下さい。
③【引渡し時期(発送時期)に関する事項】
振込み確認後、3日位以内とさせて頂きます。
万一、緊急事態等の為、遅延する場合は、メールにてその旨を御連絡させて頂きます。
④【商品の引渡(権利の移転)後におけるその引取(返還)についての特約に関する事項】
(1)商品説明と明らかに相違が有る場合及び明らかな欠陥が有る場合のみ、 返品を受け付け致します。それ以外の、一切のクレーム等は、御受け出来かねます。
但し、商品到着後、2日以内に御連絡を頂いた場合とさせて頂きます。
(2)上記以外の場合は、返品·クレーム等には応じません。
(3)返金は、御品が返送到着後、3日以内に、代金等(代金·送料の合計額のみ)を御振込みさせて頂きます。
(4)但し、土·日·祝日を挟む場合は、返金振込み手続き不可能な為、5日以内位とさせて頂きます。
⑤【送料に関する補足事項】
(1)ゆうぱっく集荷による送料着払いのみです。
⑥【備考】上記記載内容は、必要に応じて、随時、更新させて頂きます。

≪お知らせ≫
新規の方の、悪戯·悪意の入札が多数発生しておりますので、『新規の皆様方·悪い評価が5件以上有る御方·最終評価日付から、3か月以上御取り引き経験の無い御方』等は、入札前に、購入意思のご連絡を質問欄へ行ってから後に、御入札をお願い致します。
回答内容に購入意思等が、認めがたい御方の場合は、当方の判断により、削除させて頂きます。
また、ご質問欄へ、ご連絡が無い場合は、落札後でも落札者の都合の削除させて頂きます。
代理落札は、トラブル多発の為、事前に質問欄へ連絡無い場合は、落札後でも落札者の都合の削除致します。
質問欄へ、事前に希望等の連絡が無い場合は、落札後に、早く送って欲しい等のストレスになる取引は、一切致しませんので、御理解下さい。
また、説明記載が有るにも関わらず、熟読せずに聞いてくる質問等には、一切お答え出来かねます。



【【【重要事項···御取引条件】】】
①『落札後、24時間以内に、取引入力』
②『落札後48時間以内に、かんたん決済手続き完了』
③『商品到着後、24時間以内に、受取連絡入力完了』
以上が履行出来ない御方は、入札を御遠慮下さい。

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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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引用:iPhone - 【バッテリー100%】SIMフリー iPhone8 64GB ゴールドWAREHOUSE - 新品未開封 ウエアハウス ネルシャツ

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『テムコ TT-1 ピント 1/48 ストロンベッカー』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、DAIWA - Daiwaスティーズ カスタム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

■教師なし学習ポケモン - ポケカ プロモ リザードン 25thアニバーサリーエディション

∟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IENA - TAN ケーブルニットワンピース 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 : HUNTING WORLD ハンティングワールド 081501 リュック バッグ 茶色系 ブラウン系 店舗受取可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。

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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 : ★☆ハンティングワールド HUNTING WORLD  ボルネオ チャリティー ショルダーバッグ 未使用☆★

■金融

N°21 - N°21 ヌメロヴェントゥーノ チェック タイト スカート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(ボッテガヴェネタ ワイヤー ストレッチ スパイラル サンダル)、「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:【THE NORTH FACE】ブランドロゴ刺繍 ジャケット∧ |トート バッグ リバーシブル|ハンティングワールド HUNTING WORLD ボルネオ保全 チャリティー|BORNRO CONSERVATION TRUST ■J9987

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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