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公式 【新品】 業務用 ステンレス製2槽シンク 750x450x800 新品厨房 ★SK034β 流し台、シンク
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15,780円 26,300円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • 流し台、シンク
状態
  • 未使用



品     名◆新品 ステンレス2槽シンク◆
商 品 紹 介
■外寸■ 幅750 奥450 高800(mm)

■内寸■ 幅320x2 奥350 高235(mm)

■バックガード寸法■

■付属品■ 蓋·菊ゴム·ゴミかご·排水ホース

■備考■ 配送にお日にちをいただいております。
     日·祝祭日を挟む際は、余分にお時間がかかりますので
     お急ぎの際はお問い合わせください。


保証期間保証はございません
状  態·ご注意点

こちらの商品は新品になります。基本、在庫を置いておりますが、店頭販売にて売り切れの場合もございます。
その際は、数日ほどお日にちをいただくこととなりますので、お急ぎの方は事前にお問い合わせ下さい。
画像にある商品·付属品以外のもの(台車·背景等の無関係なもの)は含みません
寸法は素人採寸のため、多少の誤差はご容赦願います。



そ  の  他

当店ネット部門は、経費を削減し、できるだけお安く販売できるよう必要最小限の人数で運営しておりますので、ご質問をいただいても即答できない場合もございます。また、営業時間外のご質問は、お返事までお時間がかかる場合もございますので、ご了承下さい。オークション終了間際のご質問にはお答えできませんので、お時間に余裕を持ってご質問願います。


新規ID、及び当方が評価内容に不安を感じる方が入札された場合、無条件で入札取り消し、又は落札取り消しを行う可能性がございます。
新規IDの方が入札を希望される場合は質問欄より購入の意思表示をお願い致します。



★追記がある場合が御座います。
システムの仕様により、画面一番下に表示されます。
必ず最後までご一読下さいますようお願い致します。


入札の取消·落札後のキャンセルは固くお断りします。
ご理解の上、慎重にご入札をお願い致します。


★店頭での販売も行っており、店頭販売を優先させていただいておりますので、予告なく販売を終了する場合がございます。ご入札があった場合はお取り置き致しますが、万一、ご入札のタイミング等で販売の行き違いがあった場合は、取り消し処理をさせていただきますので、その際は、申し訳ございませんが、ご容赦願います。

★その他ご不明な点などございましたら、お気軽にお尋ねください。



◇◆下記の文を全て読んでからのご入札をお願い致します。◆◇
【セイノースーパーエクスプレス】での配送となります


※お支払い時に発生する手数料は、すべて落札者様でご負担願います。

※振込名義が、落札者様のお名前と異なる時は、必ず事前にお知らせ下さい。
確認ができない場合、発送が行えませんのでご注意願います。

※時間指定はできませんのでご了承下さい。

※発送先の宛名は、店舗名·会社名までご記入下さい。
個人名のみの場合、運送会社の最寄りの営業所止めになる場合がございます。

※配送員は荷おろし·搬入のお手伝いできませんので、必ず荷おろしに必要な人員を確保しておいて下さい。

※荷おろしの際、万一ケガ等をされましても、運送会社及び弊社では一切責任を持つことはできません。
 ご心配な場合は、フォークリフトなどのご準備をお願い致します。

※配送による遅延等での損害賠償·営業保証等は一切致しません。
お日にち、お時間にゆとりを持ってご購入願います。

※複数ご購入の際、同一の送り先であれば、2個め以降から送料が割安になります。
まとめ買いの際、近畿圏でしたら、格安で自社便の対応も可能です。ぜひご検討下さい。






【送料】
■【3,960円】 大阪
■【4,230円】 京都·兵庫·奈良·滋賀·和歌山
■【4,890円】 愛知·三重·岐阜·静岡·岡山·広島
■【5,420円】 東京·神奈川·千葉·群馬·茨城·富山·福井·石川
         鳥取·島根·山口·徳島·香川·愛媛·高知

■【5,810円】 長野·新潟·山梨
■【6,080円】 福岡·佐賀·熊本·大分·長崎
■【7,130円】 宮崎·鹿児島
■【7,530円】 青森·秋田·宮城·山形·岩手·福島·栃木·埼玉
   (福島·栃木·埼玉は運送代理店の為、近県と価格が違います)
   (青森·秋田·岩手の一部地域は、配送不可の場合もございます)

■北海道·沖縄と、青森·秋田·岩手の一部地域では、船便となり配送に大変お時間がかかります(目安1週間)。
送料はお問い合わせとなります。ご了承願います。
離島·山間隔地は、別途中継料がかかります。
※○○郡などの場合、荷物の大きさによっては別途中継費がかかる場合がございますので、事前にお問い合わせ願います。

【店頭お引取の場合】
大阪府豊中市にて店頭引き取り歓迎!
■ご本人様確認の為オーダーフォームのご記入は必須です。
■お支払いにつきまして
お引き取り前の決済が必須です。
店頭でのお支払いが不可となっておりますのでご注意ください。

■店頭引き取りの場合、
破損する可能性がありますので、必ず商品を通常使用と同じ状態で積み込めるお車でお越し下さいますようお願い致します。

指定以外での積み方でお持ち帰りしていただく場合、動作·破損を含め一切の保証を致しかねます。

予めご了承下さい。
■商品出荷前に最終点検を行いますので、
ご来店数日前に予めご連絡をお願い致します。
【店舗情報】
       〒561-0808
             大阪府豊中市原田元町3-14-19
              なんでも豊中 厨房専門部
             TEL:06-6857-9001
営業時間 10:00~19:00まで(お引取は18:30まで)



【ご注意】
まとめ買いのお客様、近畿圏内でしたら別途対応いたします。複数点でもトラック1台分の配送価格で格安です。
地域や設置場所によってはお受けできない場合も御座います。
■お支払いにつきまして
こちらの商品はオーダーフォーム記入時に、送料の自動計算が行われません。
オーダーフォームのご記入後、弊社から連絡がない場合はお手数では御座いますが、ご連絡をお願い致します。
■配送に関するご注意
<西濃様の場合>基本はドライバー1人のため車上渡し(店舗前まで進入できない場合は進入可能な場所まで)となります。
搬入や、現地まで運ぶお手伝いは一切できません。

<弊社自社便の場合>搬入希望の際は、近畿圏でしたら弊社で可能な場合もございます。搬入の場合は、送料以外の費用がかかりますので、事前にお知らせ下さい。
また、搬入入口の間口を含めた搬入経路の寸法と状況の確認をお願い致します。
搬入不可だった場合のご返品はお受けできませんので、必ずご確認下さい。
階段上げ降ろしの作業がある時は事前にお知らせ願います。当日お聞きしていない場合は、軒先降ろしとなり、搬入費のご返金はいたしませんので必ずお支払前にご連絡願います。
一戸建て·マンションへの搬入はお受けしておりませんのでご了承下さい。

自社配送の場合、月末等の混み合っている時期には、ご希望日に配送できない場合もございます。
また、最終点検時に不具合が確認された場合にも、ご希望日に配送できない場合もありますので、日数にはゆとりをもってご購入下さるようお願い致します。




【支払い方法について】
Yahoo!かんたん決済 ·  ゆうちょ振替 · ゆうちょ銀行 · 三菱UFJ銀行 


【落札後の流れ】
【1】オーダーフォームへの記入のため落札時にYahooから自動送信されますメールからアクセス頂きますようお願いいたします。


■領収書の発行について。
領収書の発行は可能で御座います。
発行をご希望の落札者様は、オーダーフォームの要望欄·取引メッセージ·連絡掲示板にてお申し付けください。
上記以外の連絡方法や配送後にご連絡をいただきましても対応出来ない場合も御座います。
【2】オーダーフォームに住所等をご記入の上、1週間以内のご入金をよろしくお願いいたします。
ご入金が遅れる場合はご連絡ください。
※店舗名·事業所名がございましたらご記入下さい。個人名のみの場合、営業所止めになる可能性があり、お客様自身でお調べいただく必要がでてきますので、よろしくお願い致します。
【3】ご入金の確認後、お電話で納入についての詳細な打ち合わせをお願い致します。

ご入金後、4日経過しても弊社から連絡がない場合、お手数ですが取引メッセージ·連絡掲示板またはお電話にて、ご連絡下さいますようお願い致します。
★落札後★
落札後、3日間オーダーフォームのご記入やご連絡がない
         又は
落札後、1週間ご入金がない場合(土曜·日曜·祝日を除く)購入の意思がないものと判断しキャンセルの対象となります。

■キャンセルの場合
ご連絡が無い場合、落札者様のご都合の場合など、
いかなる場合も落札金額の1割をお支払いお願いします。

ヤフーのシステム関係上、

自動的に落札者様にマイナスの評価が付きます。
予めご了承をお願い致します。
★Yahooからのメールが届かない場合★
·落札後の商品ページからオーダーフォームにアクセス頂き、ご住所等をご記入下さい。

·ご不明な場合は、
取引メッセージ·連絡掲示板またはお電話にてご連絡下さい。
※ご連絡の場合、迅速な対応のために商品名·オークションID·ヤフーIDを お伝え下さいますようお願い致します。

【連絡掲示板は、落札商品ページに御座います。】


【 保証内容·返品交換について 】
■商品到着後、必ず梱包を解いていただき、万一の破損等がないかご確認願います。
後日、ご連絡いただいても対応出来ません。

■記載内容にない欠品や初期動作不良·破損以外の返品·返金は一切受け付けておりません。

■海外でのご使用につきましては一切保証致しかねます。

■お客様のご都合による返品·交換は一切受け付けておりません。

■保証について■
·保証期間は、商品到着日を含め1ヶ月間となります。保証期間内にご使用されずに期間が過ぎた場合の保証は一切致しませんので、必ず保証期間内に動作確認を行って下さい。
·保証期間内の故障の場合、修理による保証になります。新品との交換には応じることができません。
·保証金額は、本体代金が上限となります。
·商品の不良や故障·遅配等により生じた売上保証や食材等の賠償などは一切行いません。
·保証期間内に故障が発生した時は、必ず弊社へご連絡下さい。
·弊社にご連絡いただかずに、お客様側で修理·部品購入等を行った際には、期間内であっても保証対象外となり、修理代·部品購入代各種を弊社でご負担することはできませんので、必ず事前にご連絡いただきますようお願い致します。
·万一、商品不良·故障が生じた場合のご返金対象となるのは、商品代金+送料となり、お客様でご依頼いただきました搬入費用·設置·接続費用は保証対象とはなりませんので、弊社では対応致しかねます。

フィルターやパッキン等の消耗品は、保証の対象外とさせていただきます。

■モニターや撮影環境などによって、実際のお色とは多少異なる場合が御座います。
その際のご返品はお受けできませんので、予めご了承をお願い致します。

業務用 ステンレス製2槽シンク 750x450x800 厨房 SK034β(流し台
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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『超入手困難!復刻限定!定価約13万円が極得!伊製バチュー!小銭入&カード入等19!財布機能&ハンドル付セカンドバッグ黒x茶ハンティングワールド』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、Snow Peak - 【新品未使用】4w1h ホットサンドソロ 燕三条キッチン研究所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

■教師なし学習アクアズーラAQUAZZURAレースアップパンプス

∟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売りきり価格!発送可能!正規品 リファカラット リファ 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。

洋画ち38 即決 注目すべき人々との出会い 思想家グルジェフの自叙伝を演劇界の巨匠ピーター・ブルックが映画化 ドラガン・マクシモヴィッチ

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 : ◇BA2809|1槽シンク ステンレス W500×D600×H800(BG950)mm 中古 業務用 厨房用 流し台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。

URL : 芋焼酎原酒40度 天地神明 本格芋焼酎 神楽酒造(宮崎県)720ml×4本

■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 業務用ステンレスシンク マルゼン BS1-046 一槽シンク 1槽シンク 流し台 幅450x600 店舗 厨房●送料込

■金融

Balenciaga - BALENCIAGA バレンシアガ 長財布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(★送料・関税込★NIKE★CRATER IMPACT★25-29cm★スニーカー★)、「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。

VIPCAR VIPワゴン 創刊号 当時


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:【国内発送】シャネル ピアス ピンク引き取り限定 ステンレスシンク 流し台 流し台シンク

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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