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【レビューを書けば送料当店負担】 電磁フライヤー フライヤー
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20,700円 69,000円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • フライヤー
状態
  • 傷や汚れあり
★★★ 電磁フライヤー 中古厨房機器 ★★★
商品説明

★★★必ず最後までお読み頂きご納得頂ける方のみご入札お願い致します。★★★
電磁フライヤー
·電源:三相200V 50/60Hz
·付属品:油切板、油切網、敷き網、油缶
·特記事項:切り込みがあります画像2参照
·作動確認:作動確認済み
·外形寸法(約):W500×D600×H800(1080)mm
·素人採寸ですので、多少の誤差はご容赦ください。
当方にて動作テスト、部品チェック、分解洗浄、外装クリーニングなどを行い出荷させて頂いておりますが、中古商品の為細かい傷、へこみ、取りきれない汚れなどある場合がございます。神経質な方のご入札はお断りします。中古品の為、ご理解の上ノークレーム·ノーキャンセルでお願いします。
※ご不明な点がございましたら、ご質問からお願い致します。

お支払い·配送料金

お支払い金額は以下の通りです。
落札金額+送料=合計金額をお振込みください。
※送料のお問合せは出品者への質問からお願い致します。梱包時の大きさ等で多少の金額の誤差が出ると思いますのでその点に関してはご理解願います。
お支払い方法はヤフーかんたん決済のみです。
※当社規定の運送会社にて発送致します。「代引き」は当方では対応しておりません。
こちらの商品は家財宅急便【Cランク】 で発送します
発送について

発送業者
·西濃運輸
·ヤマト運輸
※個人様宛の大型商品(三辺合計450cm以上または90kg以上)に付きましては現地発送が不可になり営業所止めとなりますのでご了承願います。
※西濃運輸、ヤマト便、家財宅急便はついては、万が一に備えて保険をかけています。(当社負担)
※法人様、個人事業者様は商品の荷下ろしをして頂ける人員を確保できる方のみ現地にて発送致します。尚、運転手さんは荷降ろしのお手伝いは致しませんのでご了承願います。
※個人様宛で大型商品を現地発送をご希望の場合は、らくらく家財宅急便なら可能です。但し予約制のため、発送まで2~5日かかります。

·西濃運輸で個人様宛の場合は送料が割高になりますので店舗名·屋号·会社名をお持ちの方は必ずお知らせ頂きます様、宜しくお願いします。
·西濃運輸、ヤマト便は時間指定はできませんのでご了承ください
·大型商品は発送に3日~7日程お時間がかかる場合がございます
·配送中の破損につきましては、落札金額までの修理となります。
·配送による遅延等での損害賠償·営業保証などは一切できません。
·ご入金確認後、出荷前に再度動作チェック等行います。お急ぎな場合でも、ご入金いただいた当日などの発送は承れません。
·直接引取の場合、取りに来ていただく住所は大阪市住之江区(大和川付近)です。なお、商品は無梱包の状態でのお渡しになります。
※倉庫は常駐してません。当社指定時間帯のみ対応いたします。
·月曜日および木曜日の出荷業務はございませんのでご了承願います。

注意事項

·定休日が日曜日·祝日の為、日曜日·祝日の連絡や質問の回答等はできません。ご了承願います。
·商品の動作確認は商品到着後必ずご確認下さい。
·初期不良等の場合、到着から一週間以内にご連絡下さい。

※修理費用が落札金額以上にかかってしまう場合は返品/返金でのご対応となります。
※保証期間がない商品は到着後、速やかに商品のチェックをお願いします。商品到着7日以降のクレーム等は一切お受けいたしませんのでご了承下さい。また、保証期間以降のトラブルに関しましてはご容赦頂きますようお願いいたします。

·消耗品(電球、パッキン等)は保証対象外にさせていただきます。
·説明文に「ジャンク」または「現状渡し」と記載があるものは対象外です。
·お振込み確認後、商品の発送手続きに若干お時間を頂く場合も有りますのでご了承願います。
·商品のお取り置きに付きましては、ご落札日より10日までです。
·落札後7日間以上連絡が取れない場合、連絡もなく ご入金がない場合は落札者様の都合でのキャンセルの処理をさせていただきます。その際はYahooのシステム上、自動的に「悪い」の評価がつきますのでご了承ください。

                                                             

らくらく家財宅急便料金表

※サイズは縦·横·高さ(cm単位)の合計です。
※ 地域により、時間指定をご利用頂けない場合がございます。
※ 下記のいずれかに該当する場合には、お届けまで日数をいただいております
3辺合計が350cm以上、最長辺が180cm以上、天地が定められたもので横幅が100cm以上
天地が定められたもので高さが180cm以上、100cmを超える辺が2辺以上、Fランク、Gランク
地域都道府県SS
~80cm
S
~120cm
A
~160cm
B
~200cm
C
~250cm
D
~300cm
E
~350cm
F
~400cm
G
~450cm
北海道道北·道東エリア\2,268\2,916\4,752\7,992\15,498\23,274\35,370\46,818\59,670
函館エリア\2,052\2,700\3,996\6,588\12,690\18,090\28,890\37,206\48,438
札幌エリア\2,268\2,916\4,644\7,776\14,850\21,870\33,426\45,522\58,158
東北青森\1,944\2,592\3,780\6,264\12,258\1,7118\28,134\34,614\45,198
岩手\1,944\2,592\3,672\6,048\11,070\16,254\25,110\32,562\42,498
山形·宮城\1,836\2,484\3,564\5,832\9,666\15,282\23,598\29,862\39,582
秋田\1,994\2,592\3,780\6,156\11,718\16,578\25,758\33,534\44,010
福島\1,728\2,376\3,456\5,616\9,342\14,310\22,518\29,322\37,530
関東茨城·栃木\1,728\2,376\3,456\5,400\9,018\13,230\20,898\27,594\35,586
群馬·埼玉·東京
千葉·神奈川
\1,728\2,376\3,348\5,292\8,694\12,150\19,170\25,866\33,642
山梨\1,512\2,160\3,240\4,644\8,262\11,286\17,550\24,138\32,022
信越新潟\1,728\2,376\3,456\5,400\9,018\13,230\20,898\27,594\35,586
長野\1,512\2,160\3,240\4,644\8,262\11,286\17,550\24,138\32,022
北陸富山·石川\1,512\2,160\3,132\4,536\7,938\11,070\16,794\23,598\31,266
福井\1,512\2,160\3,132\4,428\7,614\10,854\16,470\23,274\30,402
中部三重·岐阜\1,512\2,160\3,132\4,320\7,398\10,746\16,254\22,950\29,646
静岡\1,512\2,160\3,132\4,536\7,938\11,070\16,794\23,598\31,266
愛知\1,512\2,160\3,132\4,428\7,614\10,854\16,470\23,274\30,402
関西滋賀·奈良·京都
大阪·兵庫·和歌山
\1,512\2,160\3,132\4,320\7,398\10,746\16,254\22,950\29,646
中国岡山·鳥取\1,512\2,160\3,132\4,320\7,398\10,746\16,254\22,950\29,646
島根\1,512\2,160\3,132\4,428\7,614\10,854\16,470\23,274\30,402
広島\1,512\2,160\3,132\4,536\7,938\11,070\16,794\23,598\31,266
山口\1,512\2,160\3,240\4,644\8,262\11,286\17,550\24,138\32,022
四国徳島\1,512\2,160\3,132\4,428\7,506\10,962\16,578\23,274\30,294
香川\1,512\2,160\3,132\4,428\7,722\11,070\16,794\23,598\31,050
愛媛·高知\1,512\2,160\3,132\4,536\8,046\11,286\17,118\24,030\31,914
九州福岡·佐賀·大分\1,728\2,376\3,456\5,400\9,018\13,230\20,898\27,594\35,586
長崎·熊本\1,728\2,376\3,456\5,616\9,342\14,310\22,518\29,322\37,530
宮崎·鹿児島\1,836\2,484\3,564\5,832\9,666\15,282\23,598\29,862\39,582
沖縄沖縄\2,376\3,672\4,860\8,316\15,714\24,030\37,530

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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『☆ 即決 HP i3-4170 3.7GHz/8G/500G/マルチ/Win10 ProDesk 400 G2.5 SFF』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、ZOTACとMSIのRTX3060, GIGABYTE RTX3070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Saint Laurent - サンローラン SAINT LAURENT ボディバッグ ボディバッグ 【中古】 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。

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■金融

LOUIS VUITTON - ダミエ ルイ ヴィトン ( N60017 )長財布 ポルトフォイユ・ブラザ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(大人気!!ギフトにもおすすめ☆ GUCCI ファッション雑貨)、「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。


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