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【新作からSALEアイテム等お得な商品満載】 天然木 真鍮金物 ロックチェスト 道具箱 タンス 鍵付き 収納家具 真鍮鍵箪笥ME チーク総無垢 銘木家具 送料無料 世界三大銘木 手づくり 和タンス
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20,340円 67,800円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • タンス、チェスト
  • 和タンス
状態
  • 未使用
※昔の船箪笥を思わせる全ての引出しと扉に鍵が付いているタンスです。
硬く張りのあるチーク材はずっしりと重く、真鍮金具とのバランスは、まるでアンティークを感じさせます。
( ※商品詳細、送料、お支払合計金額、他ご注意点は、下記コメントをご確認ください。 )
※兆番·鍵·ハンドル全てに真鍮金具を使用しました。金物だけでも価値のある家具です。
※それぞれの鍵は、同じようで全て微妙に異なります。必ず正しい箇所·位置に差し込んでお使いください。
(※鍵もハンドメイドの真鍮製のため、開閉が多少スムーズにできない場合がございます。ご心配をいただくほどではないと思いますが、
微妙な差込や位置により開閉し難い場合もございますので、予めご了承いただきますようお願いいたします。)
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■商品名
チーク真鍮鍵箪笥Me     ( 総無垢 真鍮金物 )
■商品説明
チークの上品な風合いを活かしたチェスト。
左側の6個の引き出しには全て鍵がついています。見た目にも可愛らしく貴重品も
収納できます。右側には大き目の扉が2つありますのでやや大き目の物も収納できます。
スマートな印象ながら、大人っぽく落ち着いたカラーで仕上げることで、チークの持つ張りと硬く美しい木目の特徴を引き出していて、質の良さを十分に感じさせてくれます。また、チークは油分を多く含みますので、お使いいただくうちにさらに色味に深みが増すところも楽しみの一つです。きっとお部屋をスローダウンさせてくれるでしょう。

◇チーク材は世界三大銘木の一つとして知られ、硬さと張りがあり良質の天然油分を含むことから耐久性に優れています。特に細かな美しい木目が特徴で家具や建材など世界中で人気の高い木材です。

◇日本製のような正確さは無いかもしれませんが、1点1点出来上がるまでの殆どの製作工程を手作業で行う、インドネシア家具職人たちの手づくり製法はとても暖か味が感じられます。細かな傷、ひび割れやフシ穴、色の濃淡、また反りなどの無垢材特有の”暴れ”や修理痕が見受けられる場合がございますが、無垢材の素材や特徴、また手づくりのテイストとして工業品にはない自然の質感をお楽しみ下さい。

◇画像はサンプル画像となります。天然木や手作業での表面仕上げのため、木目や仕上がりの風合いは多少異なります。

◇鍵は、簡易的なもので、防犯目的ではご使用いただけません。

◇無垢材は人のお肌同様にデリケートな天然素材となります。長時間、直射日光や冷暖房の風のあたる場所や湿気や乾燥が著しい場所を嫌います。反りや割れ、退色、色移りなどの原因になりますのでお避けください。
■仕様
·サイズ : 横90×奥36×高さ62cm
        引出し有効内径 :横17×奥28.5×高さ13.6cm      
        引き扉部分有効内径/横41×奥33×高さ23.5cm
( ※サイズは、ハンドメイドのため多少の誤差はご了承ください。 )
·素材 : チーク総無垢材、真鍮(金物)
·塗装(表面仕上) : ミディアムブラウン塗装
·生産国 : インドネシア
■備考
この商品はその他商品と混載できません。
◇掲載画像は十分配慮しておりますが、撮影時の光の反射や光量により明るさや色彩に違いがでますことや、素材の性質上、仕入れ時の材料によっても色味に多少濃淡がございます。また、ブラウザ上ではお色を正確に再現ができませんことを予めご了承下さい。
商品はチーク真鍮鍵箪笥×1点です。その他はイメージです。
この商品はギフト包装をお受けできません。
■ご落札代金以外の必要料金(他、ご注意点など)
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▼お支払い合計金額

『 お支払い合計金額 = ご落札価格 + 税 + 送料 』


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▼送料(内税)

『 家財便 : 3辺合計161cm~200cmのBランクサイズの送料(下記)になります。 』

税込 0円(無料) (本州·四国·九州へお届けの場合)
税込 1,485円 (北海道へお届けの場合)
税込 1,782円 (沖縄へお届けの場合)

※沖縄·離島へは一部配送不可地域がございます。ご入札前にご確認下さい。

*この商品は、単独で送料が必要になります。
*配送方法=クロネコヤマト:らくらく家財宅急便(*その他の配送方法はお受けできません。)
「家財便は、開梱·設置サービスがございますが、設置サービス内容はクロネコヤマトの規定の範囲内となります。サイズをご確認の上、設置場所まで搬 入可能かどうか必ずご確認ください。また、宅急便と違い、お届けまでにお日にちがかかりますので、予めご了承ください。」

······························
▼他

·お支払い手数料(それぞれのお支払い方法に応じた手数料は、お客様負担となります。)
·代金引換(現金のみ)をご利用のお客様は、お支払い合計金額に対して下記手数料が必要になります。
~10000円(手数料=330円)/10001円~30000円(手数料=440円)
30001円~100000円(手数料=660円)/100001円~300000円(手数料=1100円)

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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『匿名送料無料 ★キン肉マン ファイブスタートイ/NSC‐CH☆ラーメンマン 幼少期【ブルークリア ver.】★未開封 即決!CCP キンケシ CONVICT』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、DOLCE&GABBANA ノルディック柄 ウール ジップアップジャケット 44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AI即▲トランスフォーマー ビーストウォーズ⇒D-21 デストロン宇宙海賊 ゴッドネプチューン▲

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

■教師なし学習アルミサッシ YKK 玄関引戸 れん樹 A13A 半外付 ランマ無し 単板

∟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緊急値下げ【4本のみ使用】apolloドライスーツ 175CM~180CM 70~75KG ブーツ28CM 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 : ◆隠しスペ-ス付き桐たんす10段◆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 : 一生物の英国製 コムデギャルソン × NPS Wネーム ブーツ空調服 セット 【電池式セット】 ジーベック 長袖 ブルゾン フード付 ポリ100% XE98018 色:コン×ベージュ サイズ:M ファン色:ブラック

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 : カイドウ

■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 : ◆キャスター付きワイド桐チェスト 3段◆

■金融

巡礼姿白衣・もんぺなど7点セット★四国霊場巡礼、お遍路さん★お買得セット★新品<サイズあり>男女兼用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(ANA(全日本空輸) - ANA株主優待券 3枚セット!)、「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:SONY - SONY BDZ-ZT1500■希少!■ジャパンアンティーク■大正時代■楢材■上部アールデコ装飾■ネームプレート/和家具/古家具/8段21杯古いチェスト/箪笥/sww7862k

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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