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最適な価格 ◆薪ストーブ4点セット◆ストーブコンロ 焚き火台 キャンプストーブ アウトドア◆煙突付き◆折りたたみ式◆収納バッグ付き その他
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8,939円 14,899円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • キャンプ、アウトドア用品
  • ストーブ、コンロ
  • その他
状態
  • 未使用
■商品詳細

★★折りたたみ式 多機能薪ストーブです。★★

·野外での暖房器具としてはもちろん、天板の熱を利用して湯沸かしや、
 加熱調理時の調理器具としても使用できます。
·蓋を外すことで直火での料理も可能です。

■通気孔で温度や燃焼時間をコントロールできる。
■二次燃焼で薪の消費を抑えることができます、再燃焼させる構造となっているため、煙が出難い、
効率よく高火力を生み出せるのが特徴。
■耐熱ガラス窓付き、炉内が見えやすい焚き火をみるを楽しめます。
■下部トレーは引き出し可能で炉内の清掃がしやすいです。
■煙突が6段間調整可能です。
■左右に展開できる網棚がついています。
■コンパクトサイズなので持ち運び楽々。専用収納バッグ付き!

【商品仕様】

·薪ストーブ
·展開時サイズ:(約)52cm×41cm×195cm
·収納時サイズ:(約)20cm×41cm×41cm
 ※各部サイズ詳細は商品画像をご確認ください。
·材質:ステンレス
·重量:(約)9kg
·日本語説明書

【商品内容】
●本体一式x1
  煙突部品(6点)·トレー·扉·カラビナフック(3点)·ロープ(3本)
 ペグ(3本)·サービス工具·煙突接続部品·スクレーパー
●収納バッグx1
●防火マットx1
●耐熱グローブx1
●トーチバーナー x1

■使用上の注意事項
※テント内で使用される際は換気を十分に行ってください。
※燃焼後は高温になりますので触れるとやけどをするおそれがあります。
※本製品使用の際には防火手袋や火バサミなどをご使用ください。
※海外輸入商品により、軽い汚れ/ダメージ等がついている場合がございます。

■発送詳細

·こちらの商品送料は3600円(税別)となります。
但し、北海道+300円(税別)·沖縄·離島は別途+500円(税別)頂きます。

·複数個をご落札の場合それぞれに送料がかかります。
※システム上送料金額や配送方法は変更される可能性があるため、落札後の購入手続き画面を確認してください。詳細は、各商品ページをご確認下さい。
尚、お支払い金額不足の場合は再度不足分をご入金頂くこととなりますので、ご確認の上御入金下さいませ。


·こちらの商品は佐川急便またはその他にて発送致します。
·運送会社は当社指定の運送業者での発送となります。お客様が運送便の指定はできません。
·通常ご入金確認後1-3営業日で発送します。
·配送業者の状況によって、出荷予定日と実際の出荷日が前後する場合がございますが、あらかじめご了承願います。
·日時指定は運送会社の対応時間で承りますが、まれに運送業者の都合や交通事情により指定通りに届かない場合もございます。


■決済方法

UFJ銀行 、ゆうちょ銀行、イーバンク銀行 、PayPay払い 、クレジットカード、
代金引換などご利用可能です。

■代引き手数料

お支払金額1円〜99,999円までは600円(税別)が必要となります。
100,000以上の場合はお問い合わせください。


■返品、及び交換について

·当店お買い上げ商品の初期不良対応は、商品到着日より一週間とさせて頂きます。
開封未開封の状況に関係なく商品お届け後7日以内にお申し出頂いた場合に限り初期不良対応させて頂きます。

·初期不良に対する対応は、原則として商品の交換となります。但し、同機種·同等機種交換ができないときがあり、修理扱い(チャーター便商品は部品の送付)とさせて頂く場合がございます。

 尚、交換品発送処理は当社に商品が到着してからとなりますので、予めご了承下さい。初期不良期間の送料は弊社のご負担となります。

·ご購入後1週間以上経過した製品については、初期不良対応の対象外とさせていただく場合がありますので、ご了承ください。
·初期不良保証期間経過後の修理およびサービスは有償となります。故障状態により、修理できない場合がございますので予めご了承願います。

·商品到着時にはその場で開封、破損の有無を確認し、破損の場合には受け取らないか配送業者に申し出てください。
·ご購入いただいた商品は、商品自体が不良ではない限り、返品または交換はできません。 あらかじめご了承ください。
·お客様の操作ミスや誤使用による不良との勘違いの場合は、検査料、着払い送料とご返送の送料をご負担して頂く形となりますので、不良時のご返品の際は動作や不良箇所をご確認の上、まずはご連絡をお願い致します。

·箱も含めてすべてのパーツがそろってない状態(1つでも欠けていますと交換致しかねます)。 商品、同梱物、外箱等破損の場合には、別途費用を請求させていだく場合がございます。

·お客様のご使用中にキズや汚れ破損が生じた商品は返品できかねます。 加工および一度装着した商品の返品·交換には対応できません。事前の確認をお願いします。
また、商品の取付にかかわる費用等の弁済には対応できません。切断による繋ぎ変えなどをされた商品に対しての返品、交換は致しません。

·弊社は専門の知識を持っておりませんんので、取り付けなどのお問い合わせには対応できません。自信のない方は専門知識のある専門業者にご依頼される事をお勧め致しますが、工賃等かかった費用は初期不良品の場合でも、当社では責任を一切負えない事をあらかじめご了承ください。

※返送の際は、当店指定業者以外での返送は受け取りいたしませんのでご注意ください。
※万が一、製品に初期不良などありましたら、連絡掲示板の非公開投稿やメールアドレス:autogauge.jp@pioneer.ocnk.netからお願いいたします、誠心誠意対応させて頂きます。
休業日·営業時間外のお問合わせは、翌営業日以降順次対応致します。

·初期不良時のいきなりの「悪い·非常に悪い」での評価連絡に対しては対応できません。予めご了承下さい。


■注意事項

※下記注意事項をよくお読みになって、同意の上ご入札ください。 ご入札いただいた時点で注意事項に同意されたものとさせていただきます。

※出品中の商品は他サイトと同時販売の為、また、商品自体に問題があった場合などは、オークション終了前に出品を予告なく取り消しさせて頂く場合がございます。
※またオークション終了落札後でも同様の事態が起こりうる場合がございます。
※その際は納期等ご連絡致しますがキャンセルをさせて頂く場合もあります。

·不正な入札が発覚した場合は入札の取り消し、ブラックリストへの登録及び落札後の次点繰上げ中止を行う場合がありますので予めご了承下さい。

※落札後は早急にご購入手続きを行って頂きますようお願い申し上げます。詳細は「オークションヘルプ 落札した後の流れ(落札者)」をご参照ください。

※落札日より3日経過しご注文手続きを行って頂けなかった場合はキャンセル扱いとなり、それ以降ご注文を承れなくなる場合が御座います。
·ご購入手続き未実施が起因による、落札者削除等あらゆる処置につきまして、当方では一切責任を負いませんので、予めご了承願います。
その際、評価「非常に悪い」が付与されますので予めご了承くださいませ。

※土日祝を除き24時間以内にメールが届かない場合はご連絡ください。
また、フリーメールやケータイ等でメール未着になる場合がありますので、未着の場合はメールにてご連絡ください。※評価からのご連絡は対応出来ませんので、 必ずメール及び連絡掲示板(非公開)にてご連絡を下さいますようお願い致します。で、誠にお手数ですが連絡掲示板より非公開にてご連絡をお願いいたします。

※ ご購入後のお問い合わせ(故障·操作説明)に関して 商品交換、返品、不具合などの問い合わせは全てメールにて実施しております。 お電話を頂戴致しましてもサポート担当者が電話口におりません。 メールでのご連絡がスムーズにご対応できるかと思います。

·当店はご落札の通知、発送伝票番号の通知は、必ず行っております。お客様のメール受信設定によっては、落札通知·取引案内メール等、お送りできない場合が御座います。メールの受信設定やメールフィルタリング設定等に起因するご連絡の遅れやお取引の遅延、及びそれに伴う損害など弊社では一切責任は負いかねますのでご注意下さい。

※ご入札前に必ずご自身登録のメールアドレスのご確認と、迷惑メールフォルダ設定等、
当店メールアドレス:autogauge.jp@pioneer.ocnk.netの受信設定お願いいたします。

※ヤフーオークションのシステム利用料の締め日までにご連絡·決済等のお手続きをいただけない場合、 お取引の意志のないものと判断をし落札者都合にでお取り消しさせて頂きます。その際、「非常に悪い」が付与されますのでご了承願います。

·入札後のキャンセル又は取り消しは他の入札者様のご迷惑となりますので、いかなる場合もお受け致しません。落札後のキャンセルは一切お受けできませんので、熟慮のうえ、責任を もってご入札 下さい。

·商品加工、改造その他が見られた場合はいかなる理由でも交換できませんので、予めご了承ください。

·本商品を使用した際に発生したトラブル、事故につきまして、当社は一切の責任を負いかねます。

· 製造上どうしても細かな汚れ、傷等が発生する場合がございますが、その旨ご理解頂いたうえでの落札をお願いいたします。

·輸入商品はすべて新品ですが、輸入時の運送過程で箱の汚れや潰れがある場合も有りますので,神経質な方や気に成る方の,ご入札はご遠慮頂いてお ります。

·入荷状況により細かな仕様変更がございます。その場合、写真ではなく現物が重視されますので神経質な方は入札をご遠慮ください。

·画像はフラッシュの光やモニターの環境等により若干の お色違いが出る場合がございます。ご了承 の上ご入札下さい。 また、商品の色は実際の色と若干異なる場合があります。

■領収書について

※代金引換でのお支払いの場合は、荷物の送り状(発送伝票)が領収書となります。
領収書発行のご依頼は、必ず初回のご連絡時にお知らせください。
領収証の再発行はできませんので、ご注意ください。

■営業時間

月曜から金曜の10:00-18:00まで 土曜、日曜、祝祭日はお休みになります。
※休日·営業時間外の商品発送、及びメール返信や質問等の対応は出来ませんので、ご了承下さい。

■お取引に関しての詳細は必ずご覧になり、完全にご理解頂いてからご入札下さいますようお願いいたします。

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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『Needles◆18AW/Boot-Cut Jean Poly Twill/ブーツカットパンツ/S/ポリエステル/DI110』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、agete - アガット ブレスレット 購入証明書付き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AITOMORROWLAND - キャバン トゥモローランド caban apc サカイ ニット カシミヤ

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SHIMANO - メタニウム Mg DC 7

∟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たまぴよちゃん専用 5月18日まで 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 : Yofeil 純粋な titanium 薪ストーブ屋外のキャンプストーブ超軽量ポータブル折りたたみキャンプ調理器具セットピクニックハイキング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。

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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。

URL : 18AW ☆Gucci☆ GG MARMONT ベルトバッグ HIBISCUS RED♪

■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 : トークス(TOAKS)☆BPウッドバーニングストーブ STV-11

■金融

EPOCH - シルバニアファミリー初期 木製丸太小屋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(MCM iPhone 12/12 Proケース チェーンハンドル付き)、「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:直営店 BURBERRY コットンギャバジン パファージャケット色約37×42㎝(LL部分網) 尾上製作所(ONOE)コンロ替え網

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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