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【30%OFF】 未開封品/ブラザー MFC-J4440N 大容量インクジェット複合機 ブラザー
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • 周辺機器
  • 複合機
  • ブラザー
メーカー·ブランド
  • ブラザー工業
状態
  • 未使用
未開封品です。保証書は未記入現状渡しです。

梱包サイズは140サイズです。(まれに梱包サイズが間違っている時があります。その場合は落札後に訂正させていただきますので予めご了承下さい。)
送料は「 」でお調べください。

《重要↓》
◎トラブルが絶えませんので強調しますが、初期不良対応期間のある物は必ず初期不良対応期間内に動作確認をおこなってください。(忙しい等で動作確認できない方は入札しないでください。)初期不良対応期間を一日でも過ぎますと故障があった、付属品が足りない、等のクレームには一切対応致しませんので、それでも構わない方のみ入札してください。

◎落札時の良い評価の割合が80%台以下の方は取引リスクを考慮し、全品保証一切無しの返品不可品となりますので、それでも構わない方のみ入札してください。

◎値下げ交渉不可·配送方法の変更不可です。質問欄から交渉してくる方、記載事項を読まずに質問する方、評価の悪い方は取引が不安なので念のためブロックします。

◎休暇の日程や詳細、連絡事項は自己紹介欄に記載しておりますので必ず入札する前にご確認ください。

◎ご質問の前に最下部に記載しております「よくある質問と答え」をご覧下さい。

◎現物写真とタイトルの型番や説明文に差異がある場合、現物写真が優先となります。

◎送料を不正操作して決済された場合、取引を中止し落札者都合で削除いたします。


落札したら
◎お取り引きの意思確認のため、落札後24時間以内に発送先の登録をお願いいたします。なお48時間(新規IDと落札時の良い評価の割合が80%台以下の方は24時間以内)を経過しても登録が無い場合は落札者都合でのキャンセルと判断いたします。
◎落札後の質問や交渉ごとはご遠慮下さい。(複数回交渉を重ねる方は取引不成立と判断し落札者都合で削除させていただきます。)
◎評価は商品発送時にお入れしていますので、評価不要の方は落札されましたらすぐに取引ナビよりその旨お知らせください。(ミスで評価を入れる可能はありますので、絶対に評価不要の方は入札をお控えください。)

お支払いについて
◎支払い期限は落札日の翌日より2日間(土日祝日を含む)とさせていただきます。

発送について
◎商品の発送はかんたん決済確定日の翌日より起算して3日以内におこないますが、その間は黙ってお待ちいただける納期に余裕のある方のみ入札してください。(土日祝日はお休みのため除きます。特に休日前や休日中の落札は更に納期に時間が掛かりますので予めご了承ください。)
◎発送期限内での納期のお問い合わせはお控え下さい。
◎発送はヤマト宅急便元払い集荷のみとなります。ヤフネコ·宅急便コンパクト·手渡し等他の方法は対応できません。
◎配送伝票に記載する送り主名義は当方の名義以外に変更はできません。

商品が届いたら
◎受取連絡は商品到着日の翌日までにお願いいたします。(初期不良対応期間のある商品につきましては、受取連絡後でも責任を持って対応しておりますので受取連絡は期限内にお願いいたします。)(商品到着日より5日経っても受取連絡をしていただけない場合は、誠に遺憾ではございますが、評価を下げさせていただきます。)
◎商品の発送から受取連絡までに一週間以上掛かる方は入札をお控えください。
◎動作に支障の無い傷汚れ等·内蔵電池の消耗·液晶画面のドット抜け·緩衝材や市販で入手可能な電池の欠品は説明の有無に関わらず未チェック現状渡し(免責)とさせていただきます。

初期不良対応について
◎初期不良(記載済み不具合を除く)が発生した場合は返品対応のみとさせていただきますので、商品到着日より5日以内(理由を問わず延長不可です。期限を短縮するようなズルは致しませんが延長も致しませんので、動作確認は責任を持って期限内におこなってください。)にご連絡のうえ10日以内にご返送ください。商品を先にご返送いただき確認後速やかにご返金いたします。
◎初期不良対応の終了を持ちまして、商品に対する当方の責任期間は終了するものと致します。初期不良対応期間終了後に故障があった、付属品が足りない、等のクレームには一切対応致しませんので、それでも構わない方のみ入札してください。
◎ 付属品は未チェック現状渡しです。(過去にケーブル等が非純正品と入れ替わっていることありましたが、こちらでチェックが困難なため)
◎保証は動作のみで外装状態の保証はありません。
◎説明文にジャンク·無保証·現状渡し等の記載がある物は説明に無い不具合等があった場合でも一切保証はありません。また出品時の動作確認の内容につきましても保証はいたしません。ジャンク·無保証·現状渡し品はリスクを負える方のみ入札してください。
◎修理·交換·値引等はおこないません。
◎インク·電池(内蔵電池を含む)·オプション品の補償はいたしません。
◎メーカー保証期間中の物はメーカー対応とさせていただきます。


その他
◎出品物は出品代行品や二次流通品(未使用·未開封品はメーカー保証が有効な新品とは異なります)となります。購入日や使用歴等は不明となります。また特に記載の無い場合は、無形のメーカー保証、また保証書の有無·ユーザー登録·ソフトウェアライセンス·ダウンロード等の権利関係は未チェック現状渡しとなります。(ワンオーナー品ではありませんので権利関係は無いものとお考えください。)
◎中古品につきましては全機能の動作確認はおこなっておりません。
◎開封された未使用品につきましては、簡単な動作確認がおこなわれている場合がありますので予めご了承ください。また小傷等がある場合もありますので完璧な物をお求めの方は入札をお控えください。
◎製品の性能·仕様·付属品一覧·対応状況等につきましてはご自身でお調べください。(ご質問いただいても回答しておりません)また商品に関するサポートは一切できません。商品知識の無い方は動作確認ができずトラブルの原因となりますので入札をお控えください。
◎何らかの理由で取引不能となった場合、こちらの判断で取引を中止し代金支払済の場合は返金対応にて事態の収束とさせていただきます。


よくある質問と答え
Q1.購入日·使用期間を教えて下さい。
A.出品物はワンオーナー品ではありませんので不明です。

Q2.○○で使えますか?
A.対応機種や仕様は把握しておりません。なお誠に恐れ入りますが、動作確認をしていただく都合もありますので商品知識が無い方は入札をお控え下さい。

Q3.値下げ·送料込み·発送方法を安い○○にできませんか?
A.全てお断りしております。送料を含めた総額でご予算に合わない場合は入札をお控え下さい。

Q4.即決できませんか?
A.即決価格の設定の無い物はできません。

Q5.入札の削除をお願いしたいのですが?
A.他の方と競い合いが生じて無ければ、こちらで気づき次第削除いたします。なお、他の方と競い合いが生じている時に削除しますと、次点の方が繰り上がって迷惑を掛ける恐れがありますので削除はお断りしております。落札後に落札者都合で削除いたしますのでご了承ください。また、オークション終了間際の依頼には対応できない場合がありますので、入札は責任を持っておこなって下さい。(入札者の評価の内容によっては出品者の判断で入札を削除する場合はあります。)

Q6.領収書の発行はできますか?
A.はい、電子領収書をご用意いたしますので落札後に取引ナビよりお宛名と但し書きをお知らせください。(PDFファイルをダウンロードしていただきますのでメールアドレスの通知は不要です)(紙に印刷したり郵送はおこなっていません。)


(2022年 4月 18日 14時 01分 追加)
箱に画像3の傷みがありました。

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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『CASIO◆クォーツ腕時計/デジアナ/黒/ブラック/GA-2100-1A1JF』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、【関税・送料込み】Naked Wolfe☆ブラック レザー 厚底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

■強いAI【HERNO】REVIVAL A-SHAPE ダウンジャケット ニット 直営店手配

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【関税送料込】Naked Wolfe スニーカー 厚底 シューズ 靴 ロゴ

∟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BOTTEGA VENETA 547259 VO0B9 4508 二つ折り財布 (新品) 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。

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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。

URL : 新品未開封 子機1台付 brother PRIVIO(プリビオ)MFC-J739DN

■金融

EQT Support Primeknit スニーカー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(NIKE - エアアクアリフト 白 アクアエアリフト エアリフト)、「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:Canon - 専用です。【美品/総印刷枚数わずか2,958枚/全額返金保証付】ブラザー プリンター A3 インクジェット複合機 MFC-J6983CDW(A2299)

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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