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数量は多い  ■中古 ステンレス舟形シンク・ダスト付・1100×600×785/885(mm)・厨房専門店!!(2c3338f) 流し台、シンク
数量は多い ■中古 ステンレス舟形シンク・ダスト付・1100×600×785/885(mm)・厨房専門店!!(2c3338f) 流し台、シンク
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17,600円 32,000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
  • 目立った傷や汚れなし
商品名■中古 ステンレス舟形シンク·ダスト付·1100×600×785/885(mm)
寸法

外寸 W1100×D600×H785/885(mm)
内寸 W630×D470×深さ195(mm)
ダスト W360×D470(mm)

商品概要
【商品状態】
■ダストにカゴは付属しておりません
画像にてご判断ください
■バックガードを含めた高さは885mmです。(D60×H100)

※中古品につき多少の汚れ·キズ·凹み等はあります。

※こちらの商品は送料ランク:【 F 】ランクです。下記にてご確認下さい。

■排水ホースは新品です。

■シンクのアジャスターボールですが、錆びて回りにくい商品等は溶接し
新品に交換·若しくはアジャスターボール入れ替えなど出来る限り回る様に
チェック致します。中古品ですので回りが少し固いなどはご了承ください。

■商品実寸サイズの多少の誤差は、ご容赦下さい。

■シンクの水栓·ゴム栓··蓋等は、あくまでもサービスとなりますので
 初期不良といえども、その保証は致しかねます。


■安心してすぐにご使用いただけますよう当方で点検清掃済みです。

■あくまでも使用していました新品ではない
中古品ですので使用感が御座います。
ご理解頂いたうえでご注文頂きます様宜しくお願い致します。

□ お取引について □
■連絡質問等遅れる場合もございますが極力早くお答え出来るように努力致します。
■日·祝祭日はメーカー休業の為、連絡や発送が休み明けとなります。
■ご注文後2営業日以上たっても当社より最初のメールが届かない場合は、
  お手数ですがご連絡お願いします。
■※銀行振込の場合は、三菱UFJ銀行のみの取り扱いとなります。
■※振込み手数料はお客様のご負担でお願い致します。
※ヤフーショッピング各種支払方法に対応しております。
※代引きは不可となっております。
■商品設置費等は含まれておりません。
■お支払い金額確定後、3日以内に商品代金+消費税+送料の御入金をお願い致します。
  御入金確認後の発送となります。
□ 送料と配送について □
■メーカー直送品は送料頂きません。
  ※メーカー直送品の送料無料地域に関しては、北海道·沖縄·離島は除きます。
  ※中継を挟む場合など送料が若干異なりますのでご注文後に詳細を折り返し連絡差し上げます。
    もちろんご注文前にお尋ね下さっても結構です。
■※配送については商品は軒先渡しとなります。
  ※ドライバー1名の為、到着時にお手をお借り致します(店内への搬入は行って頂けません)
□【リサイクル商品の送料について】··当社規定の運送会社で元払いにて発送致します。
 ※「元払い」のみの対応となり「代引き」は当方では対応しておりません。
※また希望の運送会社が御座いましたら御連絡下さいませ。
 リサイクル品·大型商品の場合、大阪市·大阪府内·近県ですと自社便にて
  配送·搬入設置致しますのでご連絡下さい。別途見積致します。
□ お届け日について □
■新品のお届けはご注文を受けて、ご入金確認後 通常2日-5日位となります。
  (土日·祝日の発送は致しておりません。)
■各休暇期間·週末を挟みますと配送までにお日にちがかかる場合御座います。
  時々メーカー在庫切れの場合が御座いますので、お急ぎの方は必ずお問い合わせから
  在庫確認をお願い致します。
■連休前やGW·年末などはメーカー側に注文が増える為、必ず在庫確認お願い致します。
□【リサイクル商品のお届け日について】··冷熱機全種完全整備済み、発送前にも最終テストを
  行いますので、お時間を頂く場合がございます。
  お振込み確認後、翌々日の発送です。予告なく、商品の出品を取り消す場合がございます。
  商品の保管は、  スペースが少ない為、約5日程度となっております。
■配送会社の都合により商品到着まで、日数を要する場合がありますのでご了承下さい。
□ 返品·交換について □
■発送後の商品の返品·交換は原則としてお受けできません。
  ただし商品到着時の初期不良については、商品到着後5営業日以内にご連絡下さい。
  修理·交換の対応をさせていただきます。
  (新品はメーカー保証御座いますので初期不良はメーカー対応とさせて頂きます。)
  (新品の商品を一度でも使用されたものに関しては、返品不可とさせていただきます)
■お客様の都合によるキャンセルや返品は受付致しませんので慎重なご注文をお願いします。
□ ご注意 □
■取り付けと設置方法ですが、業務用厨房機器は必ず(ガス·水道業者)に依頼して
  安全な設置を施して下さい。
■商品内容は丁寧にお伝えしたく思っていますが、デジタルカメラで撮影のため、
  お手持ちPCの表示の違いで実際の商品の色感若干違って見える事も有ります。
■ご注文内容確認後、当方の連絡先、お振込口座などの内容をメールをいたします。
※なお、携帯電話のメールアドレスですと合計金額やお振込先など重要なお知らせが、携帯電話
  の文字制限によって読み取れない場合が多いので出来るだけパソコンのアドレスの登録を
  お願い致します。
 

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品 舟形 1槽シンク 1500×600×800 ステンレス製流し台 食器洗いシンク

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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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即決# 水槽業務用にステント付きキッチン付きの二重溝手作りナノ機能集積棚全体のステンレス手洗器

引用:【MM6 Maison Margiela】パンプスリングフィットアドベンチャー 3台

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『【ASUS】 DUALシリーズ RADEON RX480 4GB-DDR5 ホワイト』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、スタージュエリー ネックレス ペンダント K10 ホワイトトパーズ 馬蹄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

■強いAIVivienne Westwood - ひろ様専用

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Sunshine Reeves バングル サンシャインリーブス

∟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celine - セリーヌ ストラップウォレット 財布 ラージ 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。

ジャンク SOLOSHOT ソロショット

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 : A2429 1槽シンク W600×D450×H800 BG150 1槽 シンク 中古 カフェ ラーメン屋 流し台 和食 中華 厨房 宇都宮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 : 水谷国一著 南滿洲鉄道株式会社調査部編『満洲金石志稿』(第二冊)昭和14年刊 中国明代の石碑調査報告書 石碑文・金石文149点掲載 満州国

■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 : 業務用 流し台 2槽シンク 高さ97幅162 奥行き70

■金融

Iwatani - イワタニジュニアコンパクトバーナーセット future fox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(【CANADA GOOSE】限定コラボ!8805MCジャケットMEN'S HYBRIDGE)、「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:Nike◇オールオーバーswooshプリントジップネックスウェット【業務用】シンク・流し台 900*750*800mm 引き取り大歓迎

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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