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【限定製作】 サルート E70 ソング M  【フォークロア】 ワコール 59G PI 店舗限定商品 ブラジャー& Tバックショーツ  ♪ 70
【限定製作】 サルート E70 ソング M  【フォークロア】 ワコール 59G PI 店舗限定商品 ブラジャー& Tバックショーツ  ♪ 70
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16,080円 26,800円
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カテゴリ
  • ファッション
  • レディースファッション
  • インナーウエア
  • ブラジャー
  • Eカップ以上
  • 70
メーカー·ブランド
  • ワコール
シリーズ
  • Salute
状態
  • 未使用



オークション終了後24時間以内にお振込み可能で、
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到着日に必ず【受取連絡】をお願いいたします。
受取連絡必須








こちらは個人購入保管·素人出品ですので、
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新品未使用でも一度は個人の手に渡ったものです。少しの不具合も許せない人、完璧品をお求めの方はショップで納得して購入してください。

出品画像は、PCモニターやスマホ画面により、実物と異なる場合があります。素人撮影にご理解ください。

クレーム歴·トラブル歴 のあるIDからの入札(落札)は、 即削除させて頂きます。

商品のクレームには一切対応できません。
返品·返金不可。





+ 商品説明 +


※ サイズ·フィット感·イメージ等が気になる方は実際にお店に行かれて手に取って納得して購入してください。

※ 少しの不具合いでも許せない方、気になさる方は入札をしないでください。

※ 返品·返金·交換·クレームには一切対応できません。



初期傷 および 定形外発送事故 でのクレームはお断りいたします。

初期傷 を理解されてない方は入札をご遠慮ください。


ワコール サルート  ~ フォークロア ~
店舗限定商品

● 落札後24間以内にお振込み可能で、商品をすぐ受け取れる環境の方のみ入札をお願いいたします。
● 商品到着日に必ず【受取連絡】をお願いいたします。 
● 掲載画像は参考商品(サイズ違い)の場合あり
● ブラジャー (プッシュアップ)
● BTJ459
● サイズ : E70
● カラー : PI 
● 新品未使用タグ付き (タグが折れてます)
● ポリエステル ナイロン ポリウレタン
● 初期傷· 初期汚れ· 初期シワ 対応不可
● 自宅保管品(ペット·喫煙者·香水利用者なし)
● 保管シワ·たたみジワ あり
● 簡易包装につき、ブラカップが潰れますことをご了承ください。

● ソング (Tバックショーツ)
● PTJ459
● サイズ : M
● カラー : PI 
● 新品未使用タグ付き (紙タグが折れてます)
● ポリエステル ナイロン ポリウレタン
● 初期傷· 初期汚れ· 初期シワ 対応不可
● 自宅保管品(ペット·喫煙者·香水利用者なし)
● 保管シワ·たたみジワ あり

ブラ他サイズ、ノーマルショーツ、ローライズ、キャミソール、在庫あります。 お問い合わせください。


糸ツレ· 糸浮き · 擦れ傷 · ほつれ · 織り傷 ·染色ムラ ·折れ曲がりなどの 初期キズがあるかもしれません。
すこしでも心配な方は入札をご遠慮ください。


表裏慎重に丁寧に検品してから出品しておりますが、まれに見落としがある場合もございます。
隅々までチェックする神経質な方は入札しないでください。

撮影環境により、商品のお色が実際と違って見える場合あり。
お使いのPCモニターの画面設定により、商品画像と実物の色が異なって見える場合がございます。
少しの違いでも気になる方は入札しないでください。


購入時点からある初期傷等、状態を細かく気にされる方はご入札をお控えください。
ノークレーム · ノーリターンでよろしくお願いいたします。
送料をお安くするために簡易梱包となりますことをご了承くださいませ。

素敵なご縁を楽しみにしております。
一期一会、迅速 · 丁寧なお取引を心がけております。どうぞよろしくお願いいたします。



+ 支払方法 +  落札後24時間以内にお振り込み可能な方のみ入札をお願いいたします。


<お振込み>

● ヤフーかんたん決済

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<発送方法>

当方、すべて郵便局の窓口から発送しております。
郵便事故はまれに起こります。(これまでに定形外で、不着事故1件· 破損事故1件が発生)

ゆうパケット発送·レターパック発送に補償は付いておりませんのでご注意ください。
万が一、事故が発生しましても、受取連絡は必ずお願いいたします。
万が一、普通郵便で不着·破損の事故が起こっても当方に責任はございませんので、返金いたしません。
補償のない発送方法を選択された落札者様はそのことを十分にご理解ください。
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● 簡易書留  670円 (手渡し·追跡可能·補償あり)
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● おてがるゆうパック お見積り(手渡し·補償あり·追跡可能)


+ 出品者より +



<ご注意>

■ 新品未使用品でも、ほつれ·糸ツレ·織り傷·染色ムラ·印刷にじみ·縫製不具合·初期汚れ などの初期傷がある場合がございます。

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■ 間違えました·等の理由での入札削除·キャンセルはお受けしておりませんので、慎重なご入札をお願いいたします。

■ 当方のオークションは、自動再出品設定の日にち間隔をあけておりません(翌日または翌々日終了に設定しております)。

■ 入札できる=その時点で健康·環境的に支障なし、と解釈させていただきますので、

■ 落札者様ご本人やご家族の 急な病気· 入院· 出張·等の理由でのお取引遅延·キャンセルはご遠慮ください。

■ まれに落札してから、いま海外で、、これから出張で、、と連絡してこられる方がいらっしゃり大変迷惑しております。

■ 旅行中、出張中、体調不良、等で、すぐにお振込&受け取り ができない方は絶対に入札しないでください。

■ スムーズなお取引きが出来ない人、意味不明な人はご遠慮ください。

■ 当方の出品説明文を最後までお読みになり、ご理解·ご了承頂けない方、
時間的に余裕のない方、精神的余裕のない方、読解力のない方は、入札をお断りいたします。

■ お取り置き不可。 まとめて取引き不可。

■ 値引き交渉不可。お値引き交渉コメントはスルーさせて頂きます。

■ 梱包方法や商品サイズによってはまれに、送料に差額が発生する事がございます。が、その場合、請求·返金はいたしませんのでご了承下さい。

■ 発送は、お振込み確認後の翌日~3日以内(土·日·祝日を除く)とさせていただいております。

■ お振込み日当日の即日発送には対応しておりませんので、お急ぎの方は入札をご遠慮くださいませ。

■ 出品にあたり表裏慎重な検品を行っておりますが見落としている可能性があります。

■ 新品未使用でも一度は個人の手に渡ったものです。少しの不具合も許せない人、完璧品をお求めの方はショップで納得して購入してください。

■ 隅々までチェックをしてクレームをつけたり商品状態の細かい所まで気になる方は入札をしないでください。

■ オークション=双方合意のお取引と考えております。出品説明文に記載してあるお取引内容に納得された上での入札をお願いいたします。

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■ 落札後いきなり、「何日までに欲しい」等のご要望には対応できません。

■ 当方ショップではございません。 店頭購入より リスクが高くなることをご理解ください。

■ いかなる理由があっても、返品· 返金· 交換·クレーム 等には一切対応いたしません。

■ ご不明なことがございましたら、必ず、ご入札前にお問い合わせください。 落札後の質問には答えいたしません。

■ ご案内 および ご連絡 が深夜·早朝になることがあります。 それを非常識と感じる方は入札しないでください。

■ 土·日·祝日のご連絡と発送は行っておりません。

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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『ブライトリング BREITLING スーパオーシャンヘリテージIIクロノグラフ U13313121B1A1 ブラック 自動巻き メンズ 腕時計 中古』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、【DIOR】CD NAVY METAL & PEARL ピアス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AICharles&Keith★サイドジップ アンクルブーツ

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

■教師なし学習大人気★【Coast】フリルスリーブ ジャンプスーツ

∟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速達発送★パッチワーク花柄キルトカバー2点セット シングル 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 : リズシャルメル、lise charmel しっかりとしたレース地と小花刺しゅうが美しい dance des lianes 70E(FR85E)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。

URL : ★ボッテガヴェネタ★ ストレッチ サンダルUSA製 1900年代初頭 アンティーク 牛 COW 天使 エンジェル STERLING シルバー製 メンズ スプーンリング 指輪 15号/14926

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 : 【DSQUARED2】ロゴ チェック マルチポケット ブルゾンジャケット

■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 : ベルギー、プリマドンナ PRIMADONNA 綺麗なお色、70E(FR85E) 1枚ブラ

■金融

MARNI マルニ トートバッグ バイカラー SHMQ0000A3P3572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(☆人気☆Alexander mcqueen The four ring' クロスボディバッグ)、「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:Supreme - Supreme®/Stone Island®ワコール サルート 螺旋階段 G70 RE 赤 P-UPブラ 新品タグ付

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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