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2021年最新海外 [PG]USED 8日保証 電子ペン[ST03154-0063] リモコン HDMI 3400lm WXGA プロジェクター PROJECTOR LCD H670D EB-536WT EPSON ランプ316時間 本体
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16,680円 27,800円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • プロジェクター
  • 本体
状態
  • やや傷や汚れあり

ディルウィングス ヤフーショッピング店でも多数販売しております→

※当ページの一番下に詳細な写真を多数掲載しておりますのでご購入前に必ず写真にて商品状態をご確認下さい。


お問い合わせ番号
メーカー EPSON エプソン
型番 EB-536WT
商品名 LCD PROJECTORプロジェクター

ランプ316時間
仕様:WXGA 3400lm HDMI
Easy Interactive Pen ELPPNO4 青1台
Easy Interactive Pen ELPPNO4 オレンジ1台


Easy Interactive Pen ELPPNO4 青1台Easy Interactive Pen ELPPNO4 オレンジ1台


付属品
リモコン 電子ペン


状態
【やや傷や汚れあり】
やや傷や汚れがあります。
綺麗に映像が投影されることを確認いたしました。
※写真撮影上、投影した映像に色ムラが出ているように見えますが、実際は正常に表示されております。

ランプ時間
ノーマル 303H
エコ13H
Wireless LAN Unit は付属いたしません。


【保証あり】使用されていたものを入荷いたしました。基本動作の確認済みです。
あくまでも中古品としてご理解の上でご購入お願いいたします。
詳細は写真にてご確認ください。


サイズ
幅 38 cm 奥行 18 cm 高さ 33 cm
重量 約 6 kg ※あくまでもおおよその数値となります。0.5kg以下は全て0.5kgと表記しております。小数点以下は切り上げております。

WXGA 3400lm HDMI


送料
ゆうパック120サイズ送料(税込)

北海道2020円
埼玉県1530円
東北:青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島
関東:茨城 栃木 群馬 千葉 東京 神奈川 山梨
信越:新潟 長野
北陸:富山 石川 福井
東海:静岡 愛知 岐阜 三重
1590円
近畿:奈良 滋賀 京都 大阪 兵庫 和歌山1690円
中国:岡山 広島 鳥取 島根 山口
四国:徳島 香川 愛媛 高知
1800円
九州:福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 2020円
沖縄2170円
サイズは、梱包後の3辺(幅·奥行·高さ)の長さcmの合計値です。
梱包後重量25kgまで。

ゆうパック料金表(郵便局のWEBページ)


※発送に関しての詳しい情報はこちらをご確認下さい→

※商品に合わせた梱包を行って発送しております。
※弊社の判断で、運送会社を変更する場合があります。配送業者の指定は出来かねます。
※離島·山間部等も同料金です。
※代金引換は行っておりません。
※送料着払い発送は行っておりません。
※出品後すぐに梱包を行っておりますため、別商品との同梱は行っておりません。
※お客様のご要望で、梱包材を多くする場合は別途費用をいただきます。またその際に発送サイズが大きくなった場合には、そのサイズに応じた送料となります。

※弊社では、海外発送も承っております。海外発送については、こちらをご覧ください。→
※International shipping is availabe. Please checkfor details.

【直接のお引き取り(ご来店引取)について】直接のお引取りは出来ません。




動作確認担当(104)
写真担当(155)
入荷日
-VOPR


お支払いについて
【お支払い金額、ご入金先】
ご落札金額+消費税+送料

お支払い方法
詳しくはこちらをご確認ください→
·ゆうちょ銀行 〇二八支店(ゼロニハチ支店) 普通 0415491 カ)ディルウィングス
(ゆうちょ銀行お振替 記号番号10270-4154911)
·paypay銀行(旧ジャパンネット銀行)すずめ支店(店番号002) 普通 6055253 カ)ディルウィングス
·川口信用金庫 東本郷支店(ヒガシホンゴウ支店) 普通 0178096 カ)ディルウィングス
·クレジットカード
その他、各種お支払い方法がございます。
※お振込み手数料はお客様のご負担となります。

※ご落札から7日以内にご入金がない場合は、ご落札をキャンセルさせていただきます。
その際にはお客様に非常に悪い評価がつきますのでご了承ください。
ご入金が遅れる場合には、オーダーフォームにご入金予定日をご記入をお願いいたします。


【領収証の発行について】
領収証の発行が可能です。
ご購入後、「宛名」「但し書き」をお知らせ下さい。
※「上様」「お品代」は承ることができません。
※お支払いいただいた総額(送料含む)の領収証を発行させていただきます。


5万円未満の場合は、商品発送時に同封させていただきます。
5万円以上の場合は、WEB発行いたしますので、お客様にて印刷をお願いいたします。

【公費払いについて】
大学などの教育機関、公的機関関係者の方からも多数ご購入いただいております。
公費払いのご対応が可能ですのでご購入後にお申し付け下さい。
公費払いに関する貴団体フォーマットの書類作成も承っております。
ご不明な点がございましたら何なりとお申し付け下さい。

【見積書·納品書·請求書に関して】
見積書、納品書、請求書等の書類発行いたします。
お客様のフォーマットでの作成も可能です。

その他、お支払いや納品に関して不明な点がございましたら何なりとお問い合わせ下さい。


お知らせ
ご入金確認後に発送手続きをいたします。
迅速丁寧にご対応させていただきます。

梱包後の形状や重量、当店の出荷状況により、上記記載以外の配送方法で発送する場合がありますのであらかじめご了承下さい。(送料は変わりません。)

「中古」の場合、どうしても小キズやスレがあり、経年により新品と同等とはどうしても違ってきます。
ご不明な点や気になる点がございましたらご入札前にご質問下さい。
ご落札後のお値引きは行なっておりませんのでご了承下さい。
下記写真にて商品細部をご確認の上ご入札いただけましたら幸いです。
セット内容につきましては、写真にうつっているものとなります。文章で記載がございましても写真にうつっていない場合は付属いたしません。
電源コードは写真に写っていましても付属いたしません。付属する場合は付属品欄に「電源コード」と記載かあるもののみです。

商品の仕様につきましては、メーカー等にてご確認いただけますようお願いいたします。
構成や電源につきましては、ご購入前に必ず写真にてご確認いただき、ご判断ください。

※ジャンク品や現状販売品など、上記状態欄に説明がある場合はそちらの記載を優先させていただきますので必ず状態欄をご確認ください。

ご購入前に返品規定をご確認ください。→

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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『【早い者勝ち卸特価】【新品即決】Pt950アレキサンドライト0.4ct/ダイヤモンド0.17ctリング 人気デザイン 宝石の王様 世界三大稀少石 CM133』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、2Dfocus 2Dハイフ 3Dハイフ 【中古】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AIL'Appartement DEUXIEME CLASSE - アパルトモン取り扱い MAURIZIO TAIUTI 2wayバック

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Nikon - 美品!!Nikon z7 ボディ ニコン

∟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NIKE - ナイキ SB ダンク LOW グレイトフル・デッド 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 : EPSON プロジェクター EB-W31|ランプ時間 高:158h 低:21h|3200ルーメン|エプソン【OA機器/中古】#Uhttps://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 : GUCCI◆グッチ/リング/8号/ICONΩ ZZA1 6210◆) 保証有 NTT アダプター PEM-DOADP 領収書発行可 同梱可

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 : 希少!未使用■岡田有希子 サンミュージック企画 特大ポスター

■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 : 【2201180606-3】 エプソン ビジネスプロジェクター EB-435W 3000ルーメン ランプ使用88時間 HDMI リモコン、ソフトケース

■金融

古塔つみ×永野芽郁 スウェット(ブラック, L)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(Nike*/AIR JORDAN ESSENTIAL フリース スウェット【送料込】)、「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。

中古 *  NEC  NP-V260W   ④   (ジャンク扱い)


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:関税込み【BURBERRY】ヴィンテージチェック&ラムスキンサンダル新品 プロジェクター 10000lm 4K対応 5G&2.4G二重周波数WiFi Bluetooth 5.1 リアル1920*1080P HD 4K対応 ズーム機能 450インチ大画面

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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