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オリジナル W3284 コンプ エア工具 AK-HL1250E2 MAX 11L 45気圧 高圧エアコンプレッサー 送料無料!【中古品】 コンプレッサー
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20,700円 69,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • エアーツール
  • コンプレッサー
状態
  • 傷や汚れあり


 メーカー  MAX
 MODEL  AK-HL1250E2
 空気取出口  高圧パージ機構付(1個)、高圧ワンタッチ式(1個) 常圧パージ機構付(1個)、常圧ワンタッチ式(1個)
 減圧弁の圧力調整範囲  減圧弁(H):高圧0.1~2.45Mpa(約1~25Kgf/cm2) 減圧弁(L):常圧0.1~0.83Mpa(約1~8.5Kgf/cm2)
 圧力制御範囲 1.1-1.5常圧内装用  ON圧:約1.1MPa OFF圧:約1.5MPa
 圧力制御範囲 2.5-3.0高圧内装用  ON圧:約2.5MPa OFF圧:約3.0MPa
 圧力制御範囲 3.2-4.0高圧下地用  ON圧:約3.2MPa OFF圧:約4.0MPa
 圧力制御範囲 3.9-4.4高圧根太レス金物用  ON圧:約3.9MPa OFF圧:約4.4MPa
 モータ  DCブラシレスモータ 1,200W
 気筒径×行径×気筒数  1段側:60mm×25mm×1 2段側:40mm×10mm×1
 使用電源  AC100V(50/60Hz共用)
 エアタンク容量  11L
 質量  16kg



     ●新規搭載!吐出レベル自己診断機能
     ●静音へのこだわり!静音運転モードが更に便利に!
     ●マルチパワーモード切替スイッチ
     ·急速充填モードLED
     ·停電自動復帰LED
     ●各種お知らせ機能
     ·オーバーヒートLED
     ·電圧異常LED
     ·運転異常LED
     ·点検LED





 【中古品】
 本体のみの出品です。
 画像に写っている物をご確認頂きご購入お願い致します。
  
 動作確認済みです。
 起動より、最高気圧まで5分5秒。
 中古品に付き全体的にキズや汚れが御座います。
 ※トラブル防止の為にも画像をご確認頂きご購入お願い致します。
  
 送料無料、格安での出品です。




 ランク【C】
 傷·凹み·サビ·色やけ等が有り何らかのマイナス点がある商品
※マイナス点の状態は、画像でご覧下さい。

 W30.9×L60.5×H36.3cm



送料無料

沖縄や一部離島に関しては、此方から送料についてご連絡いたします。

 1. こちらの商品は工具webショップ店からの出店となります。
 お問い合わせの際は、TEL:045-832-8311 又は、メール:kauzoukougu@yahoo.co.jp まで、お問い合わせください。
 2. 「工具専門」と表示のあるものは店舗でも販売しております。
  万が一、同一商品のご購入が重複された場合は、店舗で購入された御客様を優先とさせて頂きます。
申し訳御座いませんがヤフーショッピング御利用の御客様はあらかじめ御了承頂きます様、宜しく御願い致します。

 3. 商品の取り置き期間については原則1週間とさせて頂きます。
 (1週間以上取り置きの場合は別途保管料を頂戴致します。)
 4. 中古商品について···携帯電話では全ての画像をご確認頂く事が出来ませんので出来るだけPCにてご確認下さい。
 5. 中古商品について···清掃に気を使っておりますが、清掃が行き届かない所もあるかと思います。ご理解頂きご購入下さい。
 6. 中古商品について···消耗品類に関しましては保証の対象外となりますので御了承下さい。※欠品の場合も含みます。
 7. 商品を直接引渡しの場合は、初期不良があった場合でも保証は出来かねます。ご了承頂きお引き取りお願い致します。
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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『「 明治10銭 龍図柄 明治39年 」 J35』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、7067T 【本物保証】 HERMES エルメス ヴィヴィリデ ファンタジー ハート カデナ ブレスレット/バングル レザー ブラック × ゴールド 競り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

■教師なし学習CONVERSE◆Vintage/60S/70S/PRO LEATHER/ローカットスニーカー/US11.5/BLK/レザー

∟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【SALE】希少 PG製 ジャケドロー ヴォヤージュ2000 J00/33/01 メンズ 腕時計 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。

DIOR ディオール オブリーク テクニカルファブリック ミュール

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 : 修理済み☆日立★HiKOKI★コンプレッサ☆EC1445H○満タンまで約5分40https://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 : LOUIS VUITTON - LOUIS VUITTON (ルイ ヴィトン )ブレスレットGUCCI グッチ★ギフトにも♪ティアン ペンシルセット

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 : ROBE - 1707*立体コサージュ/ブラックレース/背中あきワンピースpkS

■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 : イワタ コンプレッサー引き取り限定

■金融

2頭グラキリス 発根済 株幅約14cm 検:invisible_ink rawlifefactory spicygem パキプス コミフォラ コピアポア アガベ 塊根植物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(集英社 - 【世界の伝記NEXT】学習まんが(集英社)33冊 伝記漫画 歴史漫画 小中学生)、「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:PELLICO - NEBULONI E. ワイドロングブーツ 37中古使用品 4分半満タン★ MAX エアコンプレッサー AK-HH1270E ★ マックス 高圧専用11L

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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