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21,936円 54,840円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • スポーツ別
  • 野球
  • 練習機器
  • その他
状態
  • 未使用


製品仕様
商品名
300W 投光器
消費電力
300W(4700W相当)
発光色
昼光色(6500K)
ルーメン
48000LM
定格電圧
AC 100-240V
防水規格
IP67
本体
6063型アルミ
照射角
240°
チップ
COB製
サイズ(約)
407X371X55(mm)
寿命
50000時間
商品内容
300W 投光器 X 4

商品詳細
支払詳細
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落札前に必ずお読み下さい
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会社概要

進化版 300W LED投光器 漸く登場!300Wと省電力で、従来の2700W相当の明るさです!
IP67規格の防水仕様!照射角度は240度に達します!公園、運動、屋外や現場作業にも便利です!特に、夕暮れ時夜間作業にとても役立ちます! 虫が集まりにくいのも魅力です。


◆高品質のCOBチップ採用:
照射角度は240度に達します。高輝度寿命が50000時間に達します。省エネな製品だ!

◆優れた放熱性:
優れた6063型アルミ材質を採用、熱伝道スピードは伝統投光器の2倍以上!ヒートシンクには溝があり、空気とタッチする面積が増大します。

◆防爆耐震ガラス:
耐圧強度が高いの防爆ガラスを採用。安定丈夫な材質で、長時間に使えます。

◆IP67ラベルの防水性能:
密封性に優れ、IP67相当の防塵防水性能を実現!場所を選ばず様々な用途の照明に使えます。

◆照射角度調整可能:
回転支えを使えて、お好みに照射角度を調整できます。

◆広い使用範囲:
トンネル、掲示板、ガソリンスタンド、夜間作業、現場工事、駐車場、公園、運動場にも様々な場所で活躍します!

公園、運動、屋外や現場作業にも便利です!特に、夕暮れ時夜間作業にとても役立ちます! 虫が集まりにくいのも魅力です。



【注意事項】

防水規格IP67,雨、波など恐くなく水に浸入することもできますが、長時間に水に浸すことはダメです。

製造上どうしても細かな汚れ、傷等が発生する場合がございますが、その旨ご理解頂いたうえでの落札をお願いいたします。

取り扱い説明書等は付属していない。予めご了承ください。

必ず整備工場や専門業者にて取付けを行ってください。弊社は専門の知識を持っておりませんので、取り付けなどのお問い合わせには対応できません。

商品の仕様、デザインを改良のため止むを得ず予告なしで一部変更する場合がありますので予めご了承下さい。


規定電圧以外での点灯確認が故障の原因になりますので絶対にお止め下さい。


【保証】

当商品は12っヶ月保証となります。

お届けから1週間以内にご連絡のあった不良品の保証対応の送料は当方が負担いたします。

保証期間内の不良品ですが、交換のみ対応しております。往復送料はお客様負担となります。在庫がない時だけ返金しますので、ご了承ください。


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【お支払いの価格】

①簡単決済の場合:落札金額+送料



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◆土日は当店のお休みとなります。
  ①急な用事ができたときに発送が翌営業日になる場合もございますので、ご了承ください。
  ②入金完了のご連絡ない場合は、入金確認ができないか遅くなる可能性がございますので、ご了承ください。 

【佐川急便】

全国送料無料です。北海道+1000、沖縄、離島は別途(中継料かかりますので、ご落札後お問い合わせください)

【同梱発送

当商品は同
無料となります。

ご不明な点がある場合は  お問い合わせください。



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【注意事項

発送前にテストを行いますが、万が一商品に初期不良があった場合、商品到着日より1週間以内にご連絡頂いたら、交換のみ対応を致します。

ご入札前に、必ず商品のサイズとタイプを確認お願い申し上げます。注文した商品がお客様のお望みの商品と異となる場合やサイズが合わない場合においては、 交換返品を断り申し上げますので、必ず購入前にご確認くださいませ。

画像では判断しづらい傷、汚れ傷み等有る場合が有りますので神経質な方はご入札をご遠慮下さい。

いかなる場合でも取り付けに掛かった工賃や、破損部品の弁償などは行いません。必ず整備工場や専門業者にて取付けを行ってください。

当店では出品時に在庫がある商品を販売しております。他でも販売している為、ごく稀に僅差で在庫が無くなる場合が御座いますがお急ぎのお客様は事前に在庫状況をお問い合わせ下さい。

金額、発送方法、記載事項にご納得の上ご入札ください。


【落札後の注意点

落札後にヤフーから落札通知メールが届きます。オーダーフォームの記入をお願いいたします。
(※万が一メールが届かない場合は、迷惑メールフォルダ等をご確認の上、取引ナビでその旨をお伝え下さい。)

なお、落札後7日を過ぎてもオーダーフォームまだ届かない場合は、如何なる事情でもキャンセル扱いとさせて頂きますのでご了承下さい。

時間指定と領収書発送希望の方はオーダーフォームにご記入ください。

ご不明な点がある場合は へお問い合わせください。

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ご不明な点があれば、出来る範囲まで対応させて頂きますので落札前にお気軽にご連絡下さい。

※落札後のご相談は対応出来ませんのでご了承下さい。また、落札前のご相談でもご希望に添えない場合も御座いますのでご了承下さい。


以上の事をご理解の上、気持ちの良いお取引をお願い致します。

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【E-MAIL】:auction@do-good.jp 

【電話番号】:050-8882-4845




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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『■ROSSO/通常サイズ ポケットコイルマットレス付き/セミダブル 照明・棚付きフロアベッド [ロッソ] 狭いお部屋が広く 信頼性の国産フレーム』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、日本未入荷! 【エルメス】 サントリーニ サンダル フラット 6色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『在庫の確認必須』NEW BALANCE 997H

∟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フランス直送☆SWEET PANTS☆ロングTシャツカットソー 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。

LOUIS VUITTON◆ポルト・フォイユ・カプシーヌ_パルナセア_BLK/-/BLK

■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。

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■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

【Chloe】チューブ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(【MARK&LONA】U.N.I.T.Y Tempted Skirt | WOMEN 全2色要在庫確認)、「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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