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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • レディースアクセサリー
  • ネックレス、ペンダント
  • ダイヤモンド
  • プラチナチェーン
状態
  • 目立った傷や汚れなし
商品詳細
ブランド名
PT900 PT850
商品名
▼PT900 PT850 ネックレス ダイヤ 0.50 総重量約7.0g 約40cm
状態ランク
A
説明
PT900 PT850 ネックレス ダイヤ 0.50 総重量約7.0g 約40cm 中古 美品 送料無料

▼PT900 PT850 ネックレス ダイヤ 0.50 総重量約7.0g 約40cm
【素材】 トップ:PT900/プラチナ
チェーン:PT850/プラチナ
【石目】 ダイヤ 0.50ct
【総重量】 約7.0g
【サイズ】 トップ:全長 約31×10mm(トップとチェーン取り外し可)
チェーン:全長 約40cm(アジャスターなし)
【付属品】 なし
【商品の状態】 新品仕上げ済み
ハートのモチーフです

※注意
ジュエリーについて

実寸の場合若干の誤差はご了承ください。
お色はお客様がお使いの機器等により、実際のお色と多少違う場合がございます。
ジュエリーの天然石は、インクルージョン(内包物)、面傷等がある場合がございます。

【自社色石評価ランク】
(鑑別書付きエメラルド·ルビー·サファイア及び一部の色石)
A~照り、彩度、明度の全て優れている最上級品
B~照り、彩度、明度ともにバランス良い上級品
C~照り、彩度、明度の一部に満たない要素があるが、宝石としての美しさが感じられる良品
D~内包物が多い、欠けがあるなど、気になる要素があるが、ジュエリーとして楽しめるサービス品
E~宝石としての美しさが感じられない下級品(当店ではお取扱いいたしません)
喜平·コインは地金相場により、
告知なしで価格が変更される場合がございます。
あらかじめご了承ください。

【リングサイズ直し】
3万円以上のリング:サイズ直し料金無料
3万円以下のリング:一律2,000円
詳しくは をご覧ください。

その他のアイテムについて

【当店状態ランク】
N~新品·未使用品 付属品全てがそろっており、撮影、確認の為以外に出していない状態
S~新品同様な状態
A~美品 一目で分かる汚れ、キズ、傷み、変色がない状態
B~使用感あり 一目で分かる汚れ、キズ、傷み、変色はあるが、使用するには全く問題ない状態
C~使用感かなりあり 一目で分かる汚れ、キズ、傷み、変色があり、多少使用するのに問題がある状態
D~壊れ物(修理をしないと使用できない状態。)
※状態ランクの感じ方は、個人差がありますので神経質な方の入札はご遠慮ください。
商品情報でご不明な点はご入札前にご質問ください。
落札後の返品、ご質問はお受け出来ませんので、熟考の上ご入札ください。
当店では本物のみ出品しております。
落札されたお品物が万が一偽物の場合は、お支払いいただきました全額をご返金いたします。
ただしそれを判別していただいたお店、人物等をお知らせください。
お色はお客様がお使いの機器等により、実際のお色と多少違う場合がございます。

時計について
安心の6か月保証!
※6ヶ月以内に正常なご使用状態で生じた不具合、自然故障について無料で修理·調整いたします
※1円スタート商品、C·Dランク品は除く
※弊社の判断により返金対応とさせていただく場合がございます※お色はお客様がお使いの機器等により、実際のお色と多少違う場合がございます。

お取り引き詳細
※重要
お支払い方法はYahoo!かんたん決済、または代引き(ヤマト宅急便、現金のみ30万円まで)となります。
営業時間
10:00~17:30(定休日、時間外に頂いたご質問、メールのお返事は翌営業日になります。)
領収書について
【代引きの場合】宅配伝票が領収書となりますので、別途領収書を発行することはできません。
【Yahoo!かんたん決済の場合】Yahoo!かんたん決済手続き完了時の確認画面をプリントアウトして領収書としてお使いください。
※別途領収書を発行することはできません。
※注意
お支払い総額は落札金額のみになります。

※重要
店舗で店頭販売も並行して行っております。
ご入札いただきましたらすぐに店頭より取り置きいたしますが、
万が一売り切れの場合は、出品の取り消しをさせていただく場合がございますことを、あらかじめご了承ください。

当店のオークション入札中に利用停止、ID削除、評価がマイナスになったお客様の入札は取り消しをさせていただく場合がございます。
 
落札後は翌営業日に当店よりお客様がYahoo!にご登録のメールアドレスにご連絡差し上げます。
連絡メールが当店より届かない場合はお手数ですが、オークション終了画面連絡掲示板よりご連絡ください。

オークション終了後5日間過ぎましてもご連絡いただけない場合は、落札者様都合のキャンセルとさせていただきます。
この場合Yahoo!より自動的に「悪い」評価がお客様に付きます事ご承知おきください。

発送詳細
発送方法
ヤマト宅急便(代引きの場合現金のみ)の対応となります。
※一部商品はゆうパックにてお送りする場合がございます。
お支払について
Yahoo!かんたん決済の場合は、先払いとなります。
お支払い確認後に商品を発送いたします。
※金券·はがき·貨幣など一部の商品はPayPayやクレジットカードがご利用いただけません。
詳しくは をご確認ください。

代引きの場合は発送後、後払いになります。
代引き決済は30万円までとさせていただきます。
30万円以上は、Yahoo!かんたん決済もしくは口座振込でお願いいたします。
※注意
配達日の指定はオークション終了日より10日以内でお願いいたします。
定形外郵便など、補償無しの発送はいたしません。
海外発送はいたしません。
他のオークション落札品との同梱発送はお受けしておりません。

送料詳細
全国一律
無料

代引き手数料
落札金に関わらず
無料

ご注意ください!!
※重要
弊社を装い、または「弊社で落札した」と騙り、弊社商品画像を無断で使用し、他ご入札者様へ直接コンタクトを取ろうとする悪質な利用者が存在しております。

弊社とは一切関係はございませんので、疑いのあるメールにはご返信されないようにご注意ください。
万が一被害に遭われた方は、すぐに警察までお届けくださいますようお願いいたします。

なお、弊社商品画像を無断で転記して利用することを禁じます。利用が発覚した場合にはしかるべき手続きを取らせていただきます。

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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『Engineered Garments◆17FW/Liner Jacket-PC Kasha/コート/S/ポリエステル/BLK/リバーシブル』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、当店人気商品 SoBuy 全身鏡 姿見鏡 ウォールミラー壁掛け 幅4 掛け鏡 がみ/鏡 全身 BZR12-N/ナチュラル 467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AICD/高柳昌行/シオン・トミタ/フラワー・ガール/flower girl/紙ジャケット/希少/レア/廃盤/JINYA DISC/B-10/ジャンク扱い/中古品/KN3817/

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

■教師なし学習ホグロフス モックネック ハーフジップ プルオーバージャケット SE556054869401 ジャケット、上着 ジャケット、上着 S 黒 / ブラック

∟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HERMES エルメス H金具 モチーフ シルク ネクタイ 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。

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■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

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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(Gucci - グッチ GUCCI マフラー)、「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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