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驚きの値段 ☆2045 ドクターエア ドリームファクトリー SBー002 S スーパーブレード 3D その他
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5,837円 8,980円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • スポーツ別
  • エクササイズ用品
  • マシン
  • その他
メーカー·ブランド
  • ドクターエア
シリーズ
  • スーパーブレード
状態
  • 傷や汚れあり
☆2045 ドクターエア 3D スーパーブレード S SBー002 ドリームファクトリー

商品説明

商品名☆2045 ドクターエア 3D スーパーブレード S SBー002 ドリームファクトリー 

商品説明



·こちらはお客様より買い取らせていただいたお品です。


·本体動作、リモコンでの電源操作確認済みです。


·付属品は、リモコン、電源コードとなります。


·本体に使用に伴う傷や汚れがあります。


·外箱に破れや汚れがあります。


~~その他、画像にてご確認をお願い致します。~~


落札後は期限までにお支払いお願いいたします。
落札後一週間以内にご連絡なくお支払い期限が切れてしまった場合は
お取引を中止させていただきます。
その際は落札者様に「悪い評価」がついてしまいますので
ご了承をお願い致します。
また終了日から13日以内にお支払いいただけない場合は
削除(非常に悪いの評価が付きます)いたします。

以上のことをご理解いただける方のみご入札をお願いいたします。


写真の物がすべてとなります。
※付属品は特に記載がない場合、画像にあるものがすべてです。付属品などの詳細は画像をご覧下さい。

当商品は「中古品」です。中古品の為に申し訳ございませんが購入年月日、使用期間などは不明です。

この商品は「160サイズ」になります、
送料は下記の「発送詳細」でご確認ください。
送料0円の店頭受け取りも可能です。

※店頭受け取りの場合、システム上 店頭でのお支払いはできません、
ヤフオクでのご入金確定後、こちらから取引メッセージにて
ご連絡をさせて頂いて営業時間内(10:30-19:30·水曜定休日)での
お渡しになりますのでご了承お願い致します。
(落札者様お支払い→ヤフー審査中となり、確定まで数時間かかることもあります。)

状態等は感じ方には個人差がございます。入札の前には必ずよく画像をご覧ください。
万が一初期不良のあった場合には、商品到着日含む一週間以内に、まず取引ナビにてご連絡下さい。
※経年劣化や使用感(傷やスレ、日焼け等)やバッテリー残量等目に見えない事象は、弊社保証対象外です。

実店舗と並行販売している商品もありますので
入札が無い状態の物は早期出品終了する場合もございます、
ご希望の商品がありましたらお早めの入札をおすすめ致します。

※★の後の数字は商品管理番号です。

販売者名:リサイクルショップ宝箱

発送元所在地:長野県塩尻市大門泉町1200-10
代表者:丸山 政男
※少数スタッフでの運営の為電話対応はしておりません。

古物商許可証:[第481201100002号/長野県公安委員会]
注意事項
オークション対応は原則、水·木曜日以外の曜日になります、
基本的に日曜日が出品終了日になります、
火曜日の午前中までに入金が確認できた場合は火曜日中の発送が可能ですが、
それ以降の場合、対応が金曜日以降になります、ご了承ください。
ごくまれに変更になる場合もありますがその際にはご容赦下さい。

記載してある以外の取引方法は対応しておりません。

-----お取引の流れ-----
1、落札者様の取引情報の入力をお願い致します。
(時間指定希望やご質問などが無ければメッセージ無しで構いません)

2、ご入力して頂いたお客様情報を元に運賃を連絡させて頂きます。

3、お支払い合計額のご入金をお願いいたします。

4、入金が確認されましたら速やかに発送させて頂きます。
(対応曜日につきましては上記の通りです。)
ご不明な点などありましたら取引ナビにてご質問ください。

---同梱発送について---
●終了日が同日の場合のみ同梱発送可能です。又諸事情により同梱発送できない場合もあります。
※必ず同梱発送の可否を確認してからご入金下さい。一方的なご入金はご遠慮下さい。

----その他注意事項----
1週間以内にご連絡のない場合、お取り引きを終了(落札者様都合にて削除)させていただきます。
●最近いたずらやトラブルが多いために、悪い評価の多い方(5%以上)は入札を取消す場合がございます。
店頭での商品のお渡しも可能です。その際は商品代金のみのお支払です。
発送詳細
長野県からクロネコヤマト発払いのみの対応になります。

商品説明欄に「ネコポス発送」とご案内があった商品の送料は全国一律390円になります。
ネコポスは時間指定できませんが、時間指定有りのコンパクト発送も可能ですので
ご希望の方は取引メッセージにてご連絡ください。


同じ運賃の地域ごとグループ分けして記載してあります。

グループ地域都道府県名
関東東京茨城栃木群馬埼玉千葉神奈川山梨
南東北宮城山形福島
信越新潟長野
北陸富山石川福井
中部静岡愛知三重岐阜
北東北青森秋田岩手
関西大阪京都滋賀奈良和歌山兵庫
中国鳥取島根岡山広島山口
四国徳島香川愛媛高知
D北海道北海道
九州福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島
E沖縄沖縄

発送サイズ 地域Aグループ 地域Bグループ地域Cグループ地域Dグループ地域Eグループ
[関東] [南東北] [北東北][中国][四国][北海道][沖縄]
[信越·北陸·中部] [関西] [九州]
コンパクト630円690円800円850円960円
60サイズ660円 770円940円1,100円1,480円
80サイズ770円 990円1,160円1,320円2,030円
100サイズ 880円1,210円1,380円1,540円2,600円
120サイズ 1,100円 1,430円1,600円1,760円3,150円
140サイズ1,320円1,650円1,820円1,980円3,720円
160サイズ1,540円 1,870円2,040円2,200円4,270円
180サイズ2,400円 2,510円2,620円2,840円4,820円
200サイズ2,840円 2,950円3,060円3,280円5,370円

※国際便は対応しておりません。

●追跡番号有 
●時間指定可能「午前中」「14-16時」「16-18時」「18-20時」「19-21時」
※ネコポスの時間指定はできません。
支払方法


ヤフオクのガイドライン変更により
2018年3月よりお支払い方法が
ヤフーかんたん決済のみになります。
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。

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専用 ドクターエアー スーパーブレードS SB-002 - rehda.com
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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『Fender Telecaster ネック フレット減りなし フェンダー テレキャスター』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、Michael Kors Ridley ソフトレザー レースアップ アンクルブー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■Unitude■ ショルダーハンドバッグ(送関税込)

∟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FEAR OF GOD ESSENTIALS ロゴ Pullover パーカー BONE 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 : ドクターエア ストレッチロールS SR-002 (10)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。

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■金融

MONCLER モンクレール カーディガン ウール ボタン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(【国内発送 関税無】CELINE セリーヌ★ロゴ バケットハット)、「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:Mammut - MAMMUT クライム ジャケット AF ウィメンズ【富士メディック/LIFE FIT/ライフフィットトレーナー/振動フィットネスマシン/FA001】健康エクササイズトレーニング体幹バランスブルブル

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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