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まとめ買いでお得 PLUG コーディング ON/OFF デイライト model All PO536 カイエン ポルシェ DRC CAM CodeTech 2 OBD 消灯 ランプ Cayenne Porsche その他
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20,900円 38,000円
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カテゴリ
  • 自動車、オートバイ
  • カーオーディオ
  • その他
状態
  • 未使用
【商品名】
PLUG DRC ※出品画像はイメージです。

【商品状態】
新品·未使用品

【適合車輌】

ポルシェ カイエン PO536 All model

※2020年4月28日デリバリー分より適合
※2018年以降モデルのデイライト標準装備車

【商品説明】
PLUG DRC!は、デイライト標準装備車に ON/OFF 項目を追加し任意でのON/OFF が可能となります。
また、テールランプおよびナンバー灯が点灯している車両は消灯となります。
技術的な作業は一切必要無く、車両の OBD2 ポートに差し込むだけ。
ランプがグリーン点滅からイエロー点灯になったら完了です。元に戻したい場合は再度 挿入するだけ。
今度はグリーン点滅からブルー点灯になったら完了です。
本製品の内部に DIP スイッチを内蔵し、リカバリーモードを搭載しております。
万が一の際に対して本製品を挿す前の車両状態に戻す事が出来る機能です。

●リカバリーモードについて:本製品をインストールする前の車両状態に戻すことができる機能です。

●あらたに追加された車種やソフトウェアのアップデート等がありますので、購入される前に適合をご確認下さい。
●本製品は車両の車体番号にて管理しています。別の車両には使用できません。
●一部の車両で適合しない場合がございます。
●車両の設定画面にデイタイム·ランニングライトの項目が追加されます。設定画面からチェックを外しデイライトが消灯できることを確認して下さい。
●車両のコンピュータのアップデートによって対応できない場合があります。
●本製品を購入後1年以内に車両ソフトウェアがバージョンアップした場合、対応でき次第無償にて製品のソフトウェアをアップデートさせていただきます。
 尚、ソフトウェアのアップデートサービスが終了した製品につきましては購入後1年以内でも保障対象外とさせていただきます。
●本製品の適合している車両でも、予告無く変更された車両仕様により本製品をインストールすることができない場合があります。
 それに伴う発生した工賃·部品などの費用はお客様ご負担となります。
●本製品はコーディング変更や他社の製品による同等の変更に対して使用すると、正常にインストールできない場合がありますので併用しないでください。
 保証の対象外となります。
●製品のご購入日より1年保証となります。

【備考·注意】
·※出品画像はイメージです。実際の商品と異なる(仕様変更等により色·形が変わる)場合があります。
·お急ぎの方は在庫確認お願いします。確認無しのキャンセルはお受けできません。

【発送について】
発送業者:
ヤマト運輸 ※配送時期や、メーカー直送の都合により、運送会社が異なる場合がございます。

発送方法:
(1)元払い(銀行振込、Yahoo!かんたん決済)

送料:
ヤマト60サイズ(※状況により配送業者が変更の場合、送料変更有り)



【※入札に関するご注意(必ず内容のご確認の上、入札ください)】
·日曜、祝日は基本的にオークションのお取引は行っておりません。
·長期休暇などの場合は自己紹介欄に記載しております。
·落札後、1週間以内にご連絡がない場合、入札を取り消すことがございます。
·商品到着後1週間以内に検品、フィッティング(電装品は点灯の確認)をお願いいたします。
·商品到着後1週間を過ぎた場合、初期不良であっても、保証外となります。
·商品保証が有る商品でも、不備に対する商品以外の代金(工賃、移動費など)の保証は一切行いません。
·取り付け後の商品は保証の対象外となります。
·落札者様理由(適合間違いなど)の場合、キャンセルは行えない場合がございます。
·実店舗での同時に販売やメーカー直送品も御座いますので、ご注文時に在庫が切れている場合がございますので
 お急ぎのお客様は、お手数ですが、必ず一度お問い合わせください。

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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『ワンフェス ドラゴン胸像 高木アキノリ ガレキ GK WF 未組立 はるきくりえーしょん ワンダーフェスティバル Dragon Bust』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、Supreme - Supreme × TNF Denim Dot Shot Jacket Mサイズ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AIMEDICOM TOY - KAWS GONE カウズ ゴーン MEDICOM TOY メディコムトイ

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Apple - 香港版iPhone11pro スペースグレイ256GB 美品

∟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New Balance - 27.0cm SLAM JAM NEW BALANCE M991 スラムジャム 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 : ▼新品 トヨタ ヴィッツ 90系 社外カーオーディオ TV DVDプレーヤー CD MP3 MP4 VCD [D3-246]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 : ■ アーク溶接機 MIG-200額装源氏物語 土佐光起 (Tosa Mitsuoki) (1617~1691) 木版画 源氏物語 No15 夕顔 初版 幕末  一流の摺師の技をご堪能下さい!

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 : S45C丸棒 150x1448 (Φmm x長さmm)在庫は150Φmmまであり。

■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

【即日発送】Logicool G913 tkl テンキーレス Black リニア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(Dior スニーカー《BASSA B27》ホワイト 日本未 直営店)、「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:限定コラボ!GUCCIxDISNEY★ドナルドダック フェドラハット即納A3 2013年9月~2021年4月 IID CTC-102II TVキャンセラーキット テレビキャンセラーキット 日本製 アウディ AUDI

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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