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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 建築材料、住宅設備
  • 内装
  • バス、浴槽
  • 浴室暖房乾燥機、サウナ
状態
  • やや傷や汚れあり
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商品説明
注意事項
発送詳細
支払方法
落札後、倉庫にお越し頂いての引き取り歓迎!
USED品、動作保証品。

■特徴■
メーカー:ヘルシーサウナ
製品名:一人用サウナ
年式:2013年製
電源:100V

≪動作確認≫
通電、ボタン反応確認しております。
120℃設定にて110℃を確認しておりますので
動作保証品として出品いたします。

格安のこの機会に是非ご検討ください。

付属品
画像に写るものが全てとなります。

商品の状態
USED品ですので小傷等御座います。

画像にてご確認お願い致します。

サイズ·寸法
外寸:H181.5×69×80cm
内寸:H152×62×70cm
座面:W61×38.5cm
座面高:43cm

発送方法
西濃運輸最寄り支店留め
196-80-90-400
弊社提携便
181.5-69-80-350

動作確認の有無
あり
(上記記載)
保証の有無
あり
(初期動作不良の場合)


商品説明
注意事項
発送詳細
支払方法
商品は特に記載がない場合写真に写っている物で全てとなります。
使用、取付に必要なパーツがある場合は落札者様でご準備お願い致
します。
台車などの商品に直接関係のない物が写っていても商品には含まれま
せん。
 
動作確認の有無について
あり···特に記載がない場合、一連の動作をチェックしています。
あり(通電)···通電など一部の動作をチェックしています。
なし···全ての動作をチェックしていません。
 
保証に関して
あり···商品到着日を含めまして3日以内にご連絡お願いいたします。
     返品などの対応をさせて頂きます。
     3日以上経過いたしますと対応致しかねます。
 
なし···ジャンク/現状扱いになります。無保証ですので返品の対応致
     しかねます。
商品の状態など文章では伝わりづらく、当方認識と落札者様認識と相違等が発生した場合
また、商品説明に特に記載がない場合であっても、当方の現状出品は全てジャンク品扱いとなります。
現品/現状渡しが優先となりますので、ご理解の上落札いただきますようお願いいたします。
 
冷蔵庫や冷蔵ショーケース、製氷機、ワインセラーなど冷媒を使用している機器は、設置後すぐに電源を入れられると故障の原因となります。
設置後は冷媒安定のため、数時間(できましたら半日)程度電源を入れられないようにお願いいたします。
 
バッテリー·電球などの消耗品やメーカーが消耗品としている物
に関しましては保証対象外です。
なお不具合による工賃や作業代、営業補償などは対応致しかねます。


商品説明
注意事項
発送詳細
支払方法
送料は元払のみで着払いには対応しておりません。
お客様都合による発送方法の変更はできません。


■ゆうパック■
※料金表の金額は一個口のものです。複数口の場合はその分必要です。
送料は元払のみで着払いには対応しておりません。
25kg~30kgのお品はプラス520円の重量過料がかかります。

■ヤマト家財便■
発送予約が必要なため当日発送はできません。
発送からお届けまでに一週間前後必要です。
また、Dランク以上の大型商品につきましては運送会社との兼ね合いもあり希望日に添えない場合もございますので予めご了承ください。
※重量が100kgを超えるとプラス料金が発生致します。

離島への発送について
下記のサイズを超えると商品説明欄に家財便の表記があっても
西濃運輸などでの発送となります。

高さ:180cm以内
幅:100cm以内
奥行:100cm以内

※万が一運送事故があった場合、
賠償及び賠償金額の上限は運送会社の規定に従うこととなります。
ご了承ください。

■西濃運輸■
基本的には、法人·個人問わず最寄り(またはご希望)の支店留となります。

※万が一運送事故があった場合、運送保険は適用されませんので
当方では対応いたしかねます。ご了承ください。
西濃運輸は運送保険が一切適用されませんので
破損や凹み等の事故があった場合、保証等の対応が不可能となります。
以上のことをご理解いただいた方の入札をよろしくお願いいたします。

支店留以外の発送について
基本的には、トラック荷台上渡しとさせていただきます。
荷降ろしにはリフトが必要となりますので、荷卸しならびに設置場所までの移動はお客様の方でお願い致します。
※個人宅への配送は割高になります。

※商品のサイズによっては、西濃運輸の判断で支店留となる可能性があります。
その場合は支店までお引き取りお願いします。

送料やお届け先までの配送の可否については入札前に質問からお願いします。


■弊社提携便■
弊社提携便です。発送予約が必要なため、基本的には毎週金曜日の発送となります。
現地までの配送が可能となります。
原則軒先下ろしとなり、お客様と要打ち合わせ後の搬入となりますが、時間指定はできません
規定により配送不可(細道·急斜面等·搬入不可)と判断される場合は、お届け先の最寄りまでの配送となる可能性がありますので予めご了承ください。

また、発送できない地域もございますので、必ず入札前に、質問欄よりお問い合わせ下さいますようお願い申し上げます。(その際は、郵便番号をお知らせ下さい。)
※離島への発送はできません。

発送可能地域
九州···福岡/佐賀/長崎/熊本/大分
中国···鳥取/島根/岡山/広島/山口
関西···滋賀/京都/大阪/兵庫/奈良
東海···岐阜/静岡/愛知/三重/和歌山
北陸···福井/石川/富山
関東···東京/神奈川/埼玉/千葉/群馬/栃木/茨城
信越···長野/山梨/能登半島(輪島/珠洲/七尾市等)

冬季間配送不可地域
·北陸(富山·石川·福井県全域)
·長野、山梨県全域
·群馬県北部、栃木県北部
·静岡県北部
·神奈川県箱根地域
·岐阜県北部
·京都府北部
·和歌山県山間部
·兵庫県北部
·島根県全域
·鳥取県全域
·岡山県北部
·広島県北部
·山口県北部
·その他降雪地域

※これらの地域で雪による配送の遅れや場合により
お届けができない地域がございますので予めご了承ください。


こちらの商品案内は 「」 で作成されました。

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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『本物 新品 純正 フランクミュラー 5850用 ベルト FRANCK MULLER 艶あり ホワイト 5081』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、室内建具 LIXIL 引分け戸 W3253×H2023 (3220) P-LGJ 「Palette」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【大蓮セット】仏具込み・桐材・ミニモダン仏壇【縁福15号 マルーン色】送料無料 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 : 多機能シャワーで快適バスタイム!おすすめミストシャワー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

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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(L'Appartement DEUXIEME CLASSE - ★新品★ SENSI STUDIO/Oversize BF Shirt)、「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。
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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