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古典 956 カントリーハウス15.4万 キャビネット本棚 食器棚 ステンドグラスカップボード Burrge(ブルージュ) 三越 英国トラディショナル 美品 食器棚
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6,500円 10,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • 棚、キャビネット
  • 食器棚
状態
  • やや傷や汚れあり


商品情報
ブランド三越家具 Burrge(ブルージュ)
商品名ステンドグラスカップボード 食器棚 キャビネット 本棚
コメント三越家具 Burrge(ブルージュ)のステンドグラスカップボードです。
Burrge(ブルージュ)は、日本に数ある洋家具ブランドの中でも20年以上の歴史を有しており、
老舗百貨店の特選家具売場を飾るなど、その品質やデザインは高い評価を得ています。
ステンドグラスがはめ込まれた開き戸の中は食器を収納するのにぴったり。
棚板の高さも変えられて、見せる収納と隠す収納で使い分けられます。
また、収納力がありますので本棚や飾り棚としても使えます。
英国の伝統を今に再現した、確かな品質とそのデザインは様々な家具との調和に優れ、
長くお使いになられる気品と風格を兼ね備えています。

参考新品価格(約):154,000円
サイズ(約)幅65×奥行33×高さ175cm
材質オーク材ラッカー塗装、ガラス
付属品***
状態美品
状態コメント小傷やスレなど多少の使用感がありますが、美観を損ねるようなダメージは無く、全体的に綺麗で良好なコンディションです。画像をご参考下さい。
備考***

送料、その他注意点
お取引について
送料らくらく家財宅急便 Dランク 元払いで東京都より発送
直接の引き取り只今倉庫保管のお品物に関しましてはスタッフの調整が困難ですので直接のお引取りは対応しておりません。
発送方法ヤマト らくらく家財宅急便
商品発送入金確認後、3~5営業日以内に発送します(お盆、年末年始、臨時休業を除く)
落札後の流れ恐れ入りますが、落札後は『48時間以内』にお客様情報の入力をお願いいたします。
以下の流れでご対応ください。
【1】オーダーフォーム情報入力画面にてお客様情報を入力してください。
【2】お客様情報入力後に自動配信されるメールで合計金額を確認し、
『7日以内』にご指定の支払い方法でご入金手続きをお願いします。
·Yahoo!かんたん決済では送料が自動反映されない場合がございますので、入力漏れにご注意ください。
·複数ランクの品物はオーダーフォームで送料が表示されない場合(送料が0円表示)があります。
その際は当方より送料をご連絡いたしますが、お急ぎの場合は上記ヤマトのサイトであらかじめご確認の上、
送料も合わせてご入金お願いします。
また、同時に複数アイテムを落札された場合でも、家財便は全て1点ずつ送料がかかりますのであらかじめご理解ください。
返品について·落札後の返品は原則承っておりません。ご了承いただける方のみ、ご入札をお願いいたします。
また、サイズは実寸でおおよそになりますので多少の誤差がある場合があります。
サイズの違いや搬入不可による返品、キャンセルは一切お受けできませんので搬入などは余裕をもってご検討下さい。 
また、吊り上げ作業などのオプション代金は全て落札者様の実費となりますのであらかじめご了承下さい。
·到着時に破損していたなど、運送事故の際は保険での対応となります。
運送事故は全て当ショップを介さず配送業者からの対応となりますのであらかじめご了承ください。
(初期不良、動作不良の場合も修理対応などは致しかねます)
なお、動作不良、パーツ欠品などの場合は大変お手数ですが、弊社までご連絡ください。確認の上、返品·返金対応させていただきます。
その場合は商品到着後7日以内に連絡をお願いします。8日以降はお受けできませんのでご注意下さい。
·USED品に関しましては画像や文章など限られた情報でのお取引となります。
コンディションなど主観の違いによる返品は受け付けておりませんので、画像や説明文などご確認いただき、
ご納得の上ご入札下さい。あくまでUSED品ですので神経質な方のご入札はご遠慮下さい。
その他注意事項·落札前に迷惑メールフィルター設定をご確認の上、必ずメールを受信できるように変更をお願い致します。
発送後はヤフオク登録メールアドレスに詳細をご連絡いたしますのでご確認下さい。
·ご入金頂いてから発送、到着までに要する日数は基本的に10日以内とお考え下さい。
連休、土日を挟んだ場合はその分のお時間がかかる場合があります。
交通事情や天候などにより到着が遅れる場合がありますが、その旨ご理解下さい。
·到着希望日は都内でも発送より最低4日以上いただいております。また、時間帯指定などは指定不可地域、有料地域がございますので「必着」ではなくあくまで「ご要望」としてのみお受けいたします。
·出品物は店頭販売も行なっている物も一部ありますので、店頭販売終了や仕入れ金額の関係上、オークション終了までの時間の多少を問わず取り消しする場合があります。あらかじめご了承下さい。
·保証書につきましては新品、USED品の如何を問わず当方では対応いたしかねますのであらかじめご理解の上ご入札下さい。
(確実に有効な物に関しましては別途記載する場合が御座います)
·ジャンク品、現状出品、難有りの商品に関しましては、例外なく一切の返品を受け付けておりません。(対象商品は、各商品ページに記載します)
·一方的な悪い評価をいただいた場合、その後の対応は返品を含め一切出来かねますのであらかじめご了承下さい。
·新規の方、評価の悪い方の入札は当方の自己判断により削除させて頂く場合があります。あらかじめ御了承下さい。

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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『X 本花梨 かりん コブ輪切り クラフト・ペンブランク用材』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、ETRO(エトロ) フォークスタイル カーペットモチーフ フーディ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[22SS]送料込み◆KENZO モノグラム コットン混 セーター 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。

URL : 【引取限定】 中村敬木工 食器棚 レンジ台 レンジボード キッチンボード USED 中古

■金融

BOTTEGA VENETA★国内発送★カセット 3つ折り財布 BLACK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(【人気完売!】CELINEバーティカルカバミニ2ウェイ)、「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:Black Eye Patch(ブラックアイパッチ) ロゴ刺繍ジップブルゾン△リビング収納 サイドボード キャビネット 国産家具 大川

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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