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国内外の人気! Core 2016) 12インチ(Early MacBook 動作確認済み m7 MLH82J/A スペースグレイ 512GB 1.3GHz/8GB/SSD MacBook
国内外の人気! Core 2016) 12インチ(Early MacBook 動作確認済み m7 MLH82J/A スペースグレイ 512GB 1.3GHz/8GB/SSD MacBook
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17,600円 32,000円
MacBook 12インチ USキーボードモデル[2016年/SSD 512GB/メモリ 8GB , レビュー】12インチ型MacBookの2016年モデルは仕事で, MacBook 12 2016 Core m7(1.3GHz)モデルのCPU、GPU、SSD性能を測定 , レビュー】12インチ型MacBookの2016年モデルは仕事で, レビュー】12インチ型MacBookの2016年モデルは仕事で, Apple MacBook Retinaディスプレイ 1200/12 MNYF2J/A [スペースグレイ , レビュー】12インチ型MacBookの2016年モデルは仕事で
カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Mac
  • ノートブック、ノートパソコン
  • MacBook
メーカー·ブランド
  • Apple
シリーズ
  • Mac(Apple)>MacBook
状態
  • 傷や汚れあり
動作確認済み MacBook 12インチ(Early 2016) Core m7 1.3GHz/8GB/SSD 512GB スペースグレイ MLH82J/A
商品説明


難あり品
目立つ傷や汚れがある中古品です

動作確認済み。

状態ランクC:
本体に目立つキズ·汚れがございます。
画面中央部に若干のキーボード跡がございます。
本体にキズがございます。
画面ゴム枠にキズがございます。

付属品は写真に写っているものが全てです。電源アダプタは付属しておりません。
キーボードはJIS仕様です。

この商品はCPUに増設がございます。現状の主なスペックは以下のとおりです。

【スペック】
CPU:Intel Core m7 1.3GHz
メモリ:LPDDR3 1867MHz 8GB (4GBx2)
グラフィックス:Intel HD Graphics 515 1536MB
ディスプレイ:2304x1440
ストレージ:Apple SSD 512GB
OS:Mac OS High Sierra 10.13

【バッテリ】
動作確認時点でのバッテリー情報(参考):
·完全充電時の容量:4499mAh
·充放電回数:376回
·状態:正常
※上記バッテリー情報は、Macの累積使用時間·バッテリー性能を保証するものではございません。
ご質問をいただくことが多いため、予め参考としてMac内部に保持している情報をそのまま記載させていただいているものでございます。

※その他のスペックにつきましては、Apple公式ページをご覧ください。

中古品のため、バッテリーパフォーマンスの保証はいたしかねます。
バッテリーの修理·交換に関しましては、未確認となりますので予めご了承ください。

外的要因がなく動作がしないなどの初期不良につきましては、商品到着後1週間以内であれば
通常通り保証の対象とさせていただきます。
1週間を超えますと誠に勝手ながら初期不良での保証はできかねますので、予めご了承ください。

また、商品到着後にApple社規定の保証対象外となる行為(分解等)を行った商品は、
いかなる理由がございましても返品はお受けできません。

以上の状態にご了承いただいた上ご検討下さい。緩衝材で梱包して発送いたします。

管理番号【0502926-27459703】
ご注意
※ 値下げ交渉はお受けできません。
※ 商品の色は、ご使用のモニターによっては実際の色と若干異なって見える場合がございます。
※ 詳細なスペックは、メーカーHPをご覧ください。
※ 緩衝材で梱包して発送いたします。
複数商品を同じ日に落札すると、同梱分の商品送料は【無料】で発送いたします!
同梱割引の対象商品を同日の深夜23:59:59までに落札していて、 落札者様のYahooIDが同一であることが条件です。
 落札後の流れ
落札後は、3日以内にオーダーフォームにご入力をお願いします。
入札の取り消しや落札後のキャンセルはできません。
※ご不明な点は、お問い合わせフォームまたはお電話よりご連絡ください。
フリーダイヤル:0120-222-776(営業時間:平日 10時~19時)

 お支払い·送料·発送について
商品代金以外の必要料金
消費税
当店はストアのため、落札金額に別途消費税がかかります。

送料
基本送料は下記をご覧ください。
※離島の場合、別途中継料がかかります。


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商品の発送
入金の確認後、1~2営業日以内に【佐川急便】にて発送いたします。
※他の配送方法や業者の指定はできません。
商品のランク状態について


新 品



新古品

未開封/未使用品の新品です
付属品も完備しています
とてもキレイな未使用品です
開封している場合があります


中古美品



中古品

目立つ傷はなく、
全体的にキレイです
若干の傷や汚れなど
使用感がある中古品です


難あり品



ジャンク品

目立つ傷や汚れがある
中古品です
破損や大きな傷、
部品欠損の可能性があります

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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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引用:LOUIS VUITTON◆キーポル55_モノグラム_BRW/FL0033/M41424/PVC/BRW/ルイビトン新作 ヨウジヤマモト グランドY × ニューエラ Wネーム キャップ

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『救命救急24時 レンタル版 第3シーズン6巻セット・第4シーズン4巻セット・第5シーズン5巻セット』には、以下のように記載されています。


P696★Apple MacBook (Retina 12-inch Early 2015) 251GB 8GB★USED★<ニューポーン>

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、20SS オーラリー ライトナイロンジップシャツ 3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

■教師なし学習CASIO - 【貴重】カシオ ゲーム電卓 ボクシングゲーム BG-15T

∟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FRAMeWORK - 新品 FRAMeWORK Champion 別注 クルーネックプルオーバー 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。

IRIS OHYAMA◆炊飯器 銘柄量り炊き KRC-ID30

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 : Apple Core i5https://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 : Hermes トラベルポーチ Travelsilk MM travel cube 直営店包装

■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

STUSSY - Stussy パーカー トレーナー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(<直営店>PRADA Re-ナイロン ギャバジン ホイール スニーカー)、「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:人気☆【LOUIS VUITTON】最新作 22SS☆ ジッピー・コイン パース【中古】APPLE MacBook Pro 2010 初期化後失敗 バッテリー新品同様 ACアダプタ

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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