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大人気の 16GB SE(第1世代) iPhone docomo 【美品】SIMロック解除済み Apple 218368 判定○ アイフォン スペースグレイ iPhone
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5,614円 8,637円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 携帯電話、スマートフォン
  • スマホ本体
  • iPhone
状態
  • やや傷や汚れあり







出品中の商品は当店在庫の一部となっております。大量購入をご検討中のお客様はご相談ください。
説明文は極力簡素化して記載しております。トラブル防止の為、説明文を最後まで読んでからご入札をお願いいたします。
タイトルにSIMフリー(SIMロック解除済み)と記載の無いものはSIMフリーではございません。
通信キャリア
docomo
機種名
iPhone SE(第1世代) 16GB
カラー
スペースグレイ
IMEI(端末番号)
356605083218368
ネットワーク利用制限判定
判定○
※利用制限が掛かる心配はございませんので、安心してご使用いただけます。
OSバージョン
15.1
水没反応
ナシ
商品状態
B+ランク
状態評価レベル

セット内容
画像にあるものが全てです。
CPU
A9
RAM
2GB
ストレージ
16GB
ディスプレイ
4インチ
アウトカメラ
1200万画素
インカメラ
120万画素
FeliCa(おサイフケータイ)
-
ワンセグ
-
防水防塵
-
SIMサイズ
nanoSIM
SIMフリー(SIMロック解除)商品に関して
·SIMフリー(SIMロック解除)端末の各通信会社での使用の可否に関しては、ご契約の通信会社の方へご確認くださいませ。
※当店の商品は、SIMフリー(SIMロック解除)端末であっても、あくまで元の通信キャリアでの動作を保証するものとなります。ご購入後にご契約の通信会社が対応していなかった等の理由での返品は受け付けておりませんので、事前にご契約の通信会社の方へ確認をお願いいたします。

·SIMフリー(SIMロック解除)端末は使用前に「APN設定」が必要となります。(インターネットのプロバイダ設定のようなもの)
※APN設定の方法は各通信会社のホームページに記載がございます。
例)インターネット検索にて「LINEmobile APN設定」等のワード検索にて検索可能です。
発送


お支払い
ヤフーかんたん決済
※ヤフーかんたん決済に関しては下記よりご確認ください。
落札後の流れ
1.落札
落札後にヤフーより、ヤフーにご登録いただきましたアドレス宛に落札通知が届きます。その中に当店からの注意事項等もございますのでご一読ください。
当店はストア出品の為、オーダーフォームでのお取引となります。オーダーフォームへ発送情報等の入力をお願いいたします。
オーダーフォームへは落札通知、もしくはマイオークションの落札商品一覧より進むことができます。

2.お支払い
ヤフーかんたん決済にてお支払いをお願いいたします。

3.発送と評価
全てのお手続きが済みましたら、当店より取引連絡にて発送完了の旨と追跡番号をご連絡いたします。
上記連絡と合わせて当店より評価を入れさせていただきます。

4.商品到着
当店では出品前と発送前に一通りの検品はおこなっておりますが、万が一商品到着後に不具合があった場合は、商品到着後7日以内にご連絡をお願いいたします。
また、当店はストア出品のため受け取り連絡の必要はございません。
注意事項
●落札後のキャンセルについて●
·落札後3日以内にご連絡及びご入金をお願いいたします。
※上記期間内に確認ができない場合は、大変不本意ではございますが落札者様都合としてキャンセル(取消)をさせて頂きます。
その場合、ヤフーオークションのシステムにより、当方の意思に関わらず自動的に「非常に悪い」評価が付きますのでご注意ください。

●返品について●
·当店では出品前と発送前に一通りの検品はおこなっておりますが、あくまで中古品であることをご理解いただいたうえでのご入札をお願いいたします。
·初期不良·自然故障に関しましては、商品到着日より7日間対応致しております。万が一の際は商品到着後7日以内にご連絡を頂き、当店からのご案内後に返送をお願いいたします。
※商品到着日より7日間ご連絡がない場合は、初期不良でもご対応できませんので必ず7日以内に商品の動作確認をお願いいたします。
·商品到着後に評価を入れていただきました方は、保証期間が商品到着後30日間となります。
·上記期間以降に不具合があった場合は、各キャリア及び修理専門ショップへお問い合わせをお願い致します。
·万が一「赤ロム」や「おまかせロック」で使用できなくなった場合はご使用期間に関わらずご対応させて頂きます。
·バッテリーは消耗品のため、保証の対象外となります。
·出品時から著しく状態が異なる場合は保証の対象外となります。(割れ、破損、水濡れ等)
·格安SIM対応端末でも、キャリア元のSIMによって動作確認が行えました際にはご対応出来ませんので 予めご理解のうえご入札をお願いいたします。
·ご返金は「落札代金+送料+返送料」となります。
※ ご返金の場合、不具合商品を確認後のお振込みとなります。不具合確認前にご返金することは出来ませんので予めご了承ください。
·訳あり商品·ジャンク品·商品説明に保証対象外と記載のあるものは保証対象外となりますのでご理解のうえご入札をお願いいたします。

●その他●
·落札後のSIMロックの解除等に関して、当店では一切の責任を負い兼ねませんので落札者様責任にてお願いいたします。(SIMロックの解除の可能、不可能を含む)
·auのガラケーに関しては別途auショップにてICロック解除のお手続きが必要となる場合があります。
·SIMフリー(SIMロック解除済み)の端末に関してはタイトルに記載いたします。
他にも格安スマホやタブレットが色々!!
当店のその他の出品は下記リンクから!!

































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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『【限定、希少】GUCCI グッチ ウッド ビジュー ハート ストーン ホースビット GG ラインストーン 木目 箱 保存袋付き ネックレス』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、Unitude★POLLY MINI PHONE CROSSBODY BAG クロスボディバッグ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

■教師なし学習キャシャレルcacharelリバティープリントロングワンピース#34

∟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◇Coast◇パフスリーブ プリント ハイネックドレス (送料込) 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 : SoftBank MGAC2J/A iPhone 6 Plus 128GB スペースグレイ SBhttps://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 : 【MiuMiu】レディース★ミュウ コンフィデンシャル バッグジク (SIKU) MAN 車両運搬車 SK3934(未使用品)

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 : 国内発 ルイヴィトン ショー アップ ライン スニーカー 2色

■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 : SoftBank 【SIMロック解除済】MKQU2J/A iPhone 6s 128GB シルバー SB

■金融

在庫あり☆★RASIME★☆【ブラック】14A/S/9号/0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(GINORI 1735 オレンジルネサンス ディフューザーエッセンス)、「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:LOUIS VUITTON - LOUIS VUITTON ポシェットヴォワヤージュMM ネイビー A6238iPhone 6S A1688 iOS14.7.1 16GB バッテリ最大容量81% Docomo解除済み 美品 送料無料

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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