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超人気高品質 美品 飛騨産業 キツツキ 節 リビング ファブリック ナチュラル 長椅子 トリプルソファ 3P 両肘付き 3人掛けソファ オーク無垢材 森のことば 布製
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50,400円 168,000円
【飛騨産業】3人掛けソファ 森のことば 両肘付き SN14SO(Bグループ生地) 幅194cm 国産家具-大川家具・サブスクリプションサービス, 正規品】飛騨産業 森のことば 両肘付 ソファ 1P 幅88x奥行84x高さ67.5x , 飛騨産業 森のことば ソファの人気商品・通販・価格比較 - 価格.com, 中古 飛騨産業 キツツキ 森のことば SN14W 両肘付ソファ2P  木のぬくもりを感じる2人掛けソファ(定価約25万円)(二人掛け、アームソファ)(R-057958), 飛騨の家具ソファーの通販 | ソファの価格比較ならビカム, 飛騨産業 森のことば ソファの人気商品・通販・価格比較 - 価格.com, 飛騨産業・森のことば・両肘付ソファ3P | 住賓館オフィシャル
カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • ソファ、ソファベッド
  • トリプルソファ
  • 布製
状態
  • 目立った傷や汚れなし
飛騨産業 森のことば オーク無垢材 3人掛けソファ 両肘付き 3P トリプルソファ 長椅子 ナチュラル ファブリック リビング 節 キツツキ

はじめに
この度は数ある出品商品の中から弊社商品をご覧いただき誠にありがとうございます。
入札される前に、本説明欄を必ず最後までご確認下さい。
お取引に関する重要事項が記載されております。
入札された時点で、全ての画像、文章をご理解していただいたものと判断致します。
メーカー·ブランド
【飛騨産業】
飛騨産業は日本を代表する家具産地·飛騨高山(岐阜県高山市)に拠点を構える老舗家具メーカーです。1920年設立と、1世紀近い歴史を持ち、「キツツキマークの木製家具ブランド」として、国内のみならず、世界にもその名が知られています。
伝統的な木工技術と豊富なブナ材資源を持つ地に、旅人によって西洋の曲げ木家具の技術が伝えられたことが設立のきっかけ。その後、数々のロングセラーを生み出し日本の家具文化を牽引、家具生産のリーディングカンパニーへと上り詰めました。
「飛騨の匠」の技術を今も脈々と受け継ぎながら、海外デザイナーとのコラボレーションや、昭和の名作家具の復刻にも積極的。常に時代のニーズに合った商品を提供し続けています。
商品名
森のことば ソファ(両肘付き)
商品サイズ
実寸サイズ(約)
幅194cm 奥行83.5cm 高さ68cm アーム高33.5cm 座高30cm
商品コメント
【商品詳細】
ご紹介するお品は、自然の木材が持つ本来の美しさを家具にとりいれ、自然の中にいるような木の伊吹を感じられるナチュラルな印象のソファ。
節の出方によって表情が一つ一つ変わり、木の持つ自然な個性とダイナミックさ、直線美が合いまって、お洒落でお部屋のアクセント家具としてご利用いただけます。
また、フラットで奥行きのある座面は、寝転がるほかにも、お子さまが遊んだり、ペットが飛び乗ったりするのにも最適です。カバーリング仕様なので気軽にお手入れができます。肘はサイドテーブル代わりになり、リモコンやコップを置いたりするにも便利です。
ご自宅のリビングから、ショップのインテリア家具としてなど、幅広いシチュエーションにてご愛用いただけそうです。
是非この機会に、ご検討くださいませ。

【コンディション】
使用品となります。
クッション、座面には特記すべき箇所は見られず、綺麗な状態です。
フレーム木部には、ところどころに、擦れ箇所、白濁箇所、シミ箇所などがございます。おひざ元が触れる箇所は、若干ですが、うっすらとした変色が生じております。
また、背もたれ背面の木部に、緑色のとりきれない汚れ箇所、擦れ箇所などがございます。
全体的には、目立つダメージは見られませんので、綺麗なコンディションとなります。

※清掃、撮影時に目立つ箇所は写真掲載しておりますが、同等の傷などがあるものとご了承ください。尚、商品ページの追加写真にて状態をご確認の上、ご検討いただけますよう、お願いいたします。

発送方法
ヤマトホームコンビニエンス·らくらく家財便Eランク
·岡山県からの発送になります。

·基本的に入金確認後翌日での出荷になりますが、大型商品等の場合、数日頂く場合がございます。

·着払い不可です。必ず商品代金と合わせて送料のお支払いをお願い致します。

·一部都市圏では時間指定発送が可能です。
時間指定不可の地域もございますので、ご了承下さい。
時間指定可能地域の詳細は にてご確認頂けます。

·大型商品用の配送方法になりますので、発送から到着まで最短でも3日程度日数が必要です。
遠方の場合は1週間程度かかる場合もございますので、余裕を持った納期設定をお願い致します。

·搬入に際し物理的に搬入が難しい場合の分解·組み立てや吊り上げ作業は別途オプション料金が発生致します。
その場合は落札者様にてオプション料金のご負担をお願いしております。

·一部地域、離島ではお届けできない地域がございます。

·梱包から希望箇所への設置、梱包資材の回収まで行って頂けます。
送料
※料金は最新のものを掲載するよう努めますが、更新が間に合わない場合がございます。
その場合は以下リンク掲載の最新の送料で計算致しますので、事前にご確認をお願い致します。


らくらく家財便Eランク

¥36,245 道北·道東
¥36,025 札幌
¥35,805 沖縄
¥31,955 函館
¥29,425 青森
¥28,655 秋田
¥26,235 岩手
¥25,575 宮城·山形
¥24,805 福島
¥24,035 茨城·栃木
¥22,935 群馬·埼玉·千葉·東京·神奈川·新潟·宮崎·鹿児島
¥21,285 長野
¥19,525 富山·山梨·静岡·長崎·熊本
¥17,875 石川·福岡·佐賀·大分
¥17,105 福井·岐阜·愛知·三重
¥16,885 徳島·香川·愛媛·高知
¥16,775 滋賀·奈良·和歌山·山口
¥16,555 京都·大阪·兵庫·鳥取·島根·岡山·広島
落札後の流れ
【1】お客様のお届け先情報を入力して下さい。
※到着希望日や領収書等のご指定がございましたら、ご要望欄よりお申し付け下さい。

【2】お届け先情報を弊社で確認し次第、送料を含めた合計金額をご連絡しますので、確認し決済をお願い致します。

【3】ご入金を確認後、翌日以降発送手続きを行います。
※基本的には翌日発送を心掛けておりますが、大型商品の場合や業務地と別倉庫に保管してある商品等、日数を頂く場合がございます。
予めご了承下さい。

【4】発送完了後、お問い合わせ番号·到着予定日をご連絡致します。

【5】商品到着後、商品に問題が無ければそのままお取引完了になります。
※商品説明欄·画像に掲載の無い異常がある場合はメールもしくは取引メッセージでご連絡下さい。
評価欄でご連絡頂いても確認が遅れますので、ご遠慮下さい。
注意事項
入札された時点で、画像、文章をご理解していただいたものと判断致します。

■近頃誤入札による落札キャンセルが相次いでおります。
その場合は落札者様都合での入札削除となり、落札者様に自動で「非常に悪い」評価が付きますので、予めご了承下さい。

■商品の説明·写真の掲載は最大限詳細に伝わる様努力しておりますが、商品到着時に説明·画像に無い異常が見られた場合、ご連絡頂ければ返品·返金でのご対応が可能です。
その際にご返金させて頂くのは弊社にお支払い頂いた商品代金+送料のみとなります。
別業者に支払った取付料金等は一切保証できかねますので、予めご了承下さい。

■評価に関しまして、近頃評価を希望されないお客様が多数いらっしゃいます。
勝手ながら当店から落札者様への評価はご依頼のある方のみとさせて頂いております。オーダーフォーム備考欄にご記入ください。
評価からのご連絡は確認が漏れる場合、遅れる場合がありますので、ご協力をお願い致します。

■個人的な主観に基づく返品はお受けできません。例)音、匂い等の返品に関しましてはお受けできません。

★出品商品について

■新品表記がない場合は中古品となりますので特に神経質な方や完品をお求めの方のご入札はご遠慮ください。また古い商品も多数ございますので、小傷等はご紹介を割愛させていただく場合もございます。予めご了承ください。

■モニター環境などにより実際の商品と色味が異なる場合がございます。

■検)の後につく言葉は類義語として記載しております為メーカー等を保障する物ではありません。

■付属品は写真に写るもので基本的はすべてとなります。

■質問にもなるべくお答えしたいと思いますが終了直前ですと間に合わない場合もございますので予めご了承下さい。

■商品の落札後、直接商品のお引取りも対応いたします。

商品の取り置きは落札日より2週間までとさせて頂きます。2週間以上の保管には別途1日毎に300円の保管料が発生致します。ご了承ください。

発送方法は当方指定の配送方法に限らせていただきます。
(経理一本化の為ご理解お願いいたします。)
尚注意事項をお読みの上落札後に他の配送方法をご希望される事はおやめください、予告なく落札者キャンセルとさせて頂く事がございます事、ご理解の上入札をお願い致します。
お問い合わせ先
何か商品、お取引に関してご不明点がございましたら、下記までご連絡下さいませ。
-------------------------------
■ライフスタイルギャラリー ヤフオクストア
■TEL:086-441-4414
■Mail:auction@lifestylegallery.jp
■営業時間
11:00~19:00
■定休日
水曜日/年末年始/その他不定休
管理番号
Y201113718
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。

カマヤミニ 弱 1000個+数十個

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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『【廃盤レア】美品 DANNER ダナー LIGHT 3 ライト 3 セダー 33223 アウトドア 登山 タウンユース 靴 024944013』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、サンリオ - 大人気☆レア♡ローソン限定♡40周年ぬいぐるみ♡マイメロディ♡キティ♡キキララ♡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みか様 計3点分

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RRL - ダブルアールエル カーゴパンツ RRL

∟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snidel - snidel クロシェマーメイドスカート 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。

YVES SAINT LAURENT rive gauche◆ブーツ/43/BRW

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。

URL : レトロ・アンティーク|日本電信電話公社|電話器(ダイヤル式)/黒|601-A2新品同様 SIMフリー iPhone6S 16GB ゴールド 中古本体 即日発送 スマホ Apple 本体 白ロム あすつく 土日祝発送OK

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 : BALENCIAGA☆22SS☆人気!!カゴールサンダル

■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 : アウトレット送料無料!3人掛けソファ・展示品

■金融

DAIWA - ダイワ エアスプールII 2510PE ゴールド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(限定 GUCCI GGスプリーム ニューウェブ コインウォレット)、「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。

AVIREX アヴィレックス 6182229 ミリタリー モンスターパーカー


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:【HERMES】スニーカー 軽量 スポーツに◎値下 福岡発 手渡し歓迎 飛騨産業 HIDA 森のことば ソファ Oak ナラ材 無垢 激重 定価30万円程 北欧家具好きにも 節つき 即決新品の半額

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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