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割引 HP 13.3インチ 軽量 ProBook カメラ カスタマイズ可 メモリ8GB SSD256GB 2.3GHz i5 Core 第6世代 Windows11 Windows10 G3 430 13インチ~
割引 HP 13.3インチ 軽量 ProBook カメラ カスタマイズ可 メモリ8GB SSD256GB 2.3GHz i5 Core 第6世代 Windows11 Windows10 G3 430 13インチ~
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15,273円 25,455円
カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • ノートブック、ノートパソコン
  • HP
  • 13インチ~
メーカー·ブランド
  • 日本HP
シリーズ
  • ProBook>400シリーズ
状態
  • 目立った傷や汚れなし
トラブル防止の為必ず最後までお読み頂きご納得頂いた上でご入札下さい。
特に注意事項、お取り引き手順等を読んで頂いていないお客様が増えています。
お手数では御座いますが必ず全てお読み頂いた上でご検討下さい。

商品情報
注意事項·落札から5日間経過してもお支払いの確認が出来ない場合は落札者様都合の削除とさせて頂きます
 落札者様都合の削除となった場合システム上自動的に【非常に悪い評価】となりますので
予めご了承下さい。

·他店舗でも出店、出品していますので売り切れとなり予告なく削除する場合やご購入後にキャンセルとさせて頂く場合が御座いますので予めご了承下さい。

·傷、凹み、色むら等はなるべく画像で映るようにしていますが見落としている場合が御座います。
 当ストアの商品は殆どが中古品となるため、完全完璧を求められる方や神経質な方のご入札はご遠慮下さい。

·如何なる理由であれ入札の取り消しは行っていません。よくお考えの上ご入札ください。

·当ストアの営業時間は平日10:00~17:00となります。営業時間外のお問い合わせは翌営業日に回答させて頂きます。
 また年末年始、GW、夏季休業、等の連休に関してはストアカレンダーもしくは自己紹介ページに記載させて頂いていますのでご一読下さい。

·商品保管場所と営業所が異なるためお電話でのお問い合わせは受け付けていませんので予めご了承下さい。

·傷やへこみといった状態に関する以外の商品ページに記載のない不備については、誠意を持って対応させて頂きますが、
 必ず到着日から7日間以内にお問い合わせ頂けますようお願い致します。
 7日間過ぎた商品に関しては如何なる理由であれ返品対応は致しかねますので予めご了承下さい。
 その為商品がお手元に届きましたら必ず商品のご確認をお願い致します。
 また商品ランクは当ストアの主観になりますので、購入者様の見解と差異が生じる場合が御座います。
 購入者様とのランクの見解による返品には対応致しかねますので予めご了承ください。
お取引手順1.落札後オーダーフォームへお取り引き情報を記入下さい。
2.送料含めた合計金額が表示されますのでご指定頂いた方法でお支払い下さい。
3.入金確認後オーダーフォームにご記入頂いたメールアドレスへ入金確認メールを送信
させて頂きます。
4.発送が完了しましたらオーダーフォームにご記入頂いたメールアドレスへ発送完了メールを送信させて頂きます。
以上でお取り引きが完了となります。
当ストアでは基本的に取引メッセージや連絡掲示板での連絡は行っていませんので、必ず有効なメールアドレスをご記入下さい。
発送方法当ストア指定の発送方法とさせて頂いています、その為配送業者の指定は承っていません。
郵便局留めや営業所留めに関してはトラブル防止の観点から承っていませんのでご了承下さい。
商品の同梱は商品同士の加圧により故障に繋がる可能性があるためお断りさせて頂いていますのでご了承下さい。
商品内容< メーカー > ···· HP
< 型番 >··· PROBOOK430G3
< OS > ··· Windows10 Pro 64bit(Windows11に変更ご希望の場合は下記をご参照下さい。)
< ソフト > ··· Microsoft OneDrive(最新エクセル·ワード·パワーポイント)
< CPU > ··· Core i5(6200U)-2.3GHZ
< メモリ > ··· 8GB
< SSD > ··· 256GB
< グラフィックス > ··· Intel HD Graphics 520
< 解像度 > ··· 1366×768
< ディスプレイ > ··· 13.3
< 液晶のシミ、状態 > ··· 画像にてご確認下さい。
※目視による確認のため見落としがある場合が御座います。
< バッテリ状態 >··· 充電駆動可能
※バッテリに関しては保証対象外となります。
< 光学ドライブ > ··· なし
< サイズ > ··· 326×234×21(最厚部、突起部含まず)mm
< 重量 > ··· :約1.5kg
< その他 > ··· 無線LAN、Bluetooth、カメラ
< 付属品 > ··· 画像に写っている物が全てとなります。
上記以外は全て未確認となります、気になる点はご質問欄よりお問い合わせ下さい。
最後の画像にACアダプターが写っていない商品はACアダプターが付属しませんのでご確認頂いた上でご検討ください。

< コメント > 
OfficeはMicrosoft OneDrive をインストールしていますので、オンラインOfficeで、エクセル、ワード、パワーポイント等が利用可能です。
オフラインでも使えるofficeも下記オプションにてご用意していますので是非ご検討下さい。
商品はクリーンインストールの初期状態です。
その為一部ドライバ等のインストールはWindowsアップデート、もしくは手動でのインストールが必要となる場合がありますのでお客様ご自身で対応をお願い致します。
記載以外の不具合があった場合でも(ジャンク品を除く)お客様で交換、修理等の加修を行った場合は
発生したパーツ料金の返金は受付できませんので宜しくお願い致します。
商品の特性上、同梱での発送は受け付けていませんのでご容赦下さい。
領収書が必要な方はご購入後にご連絡下さい。

下記はオプションとなります。
Windows11に変更 ··· +2000円
※対応ドライバに関しては当ストアでは回答致しかねますのでご了承頂いた上でご検討下さい。
※スペックによってはWindows11に変更不可の場合も御座いますのでインストール可否に関してはお問い合わせ下さい。
Windows10·11デュアルブート ··· +10000円
※Windows10·11のOSインストールとなるため記載している容量よりも空き容量は少なくなります。
Windows10再セットアップ用USBインストールディスク ··· +3000円
Windows10自動再セットアップ用USBインストールディスク ··· +4500円
Windows11再セットアップ用USBインストールディスク ··· +4000円
Windows11自動再セットアップ用USBインストールディスク ··· +5500円
office2019インストール(ライセンス認証済) ··· +7000円
メモリ増設(+4GB) ··· +4500円
SSD512GBへ変更 ··· +13000円
互換ACアダプター(社外品新品) ··· +5000円
純正ACアダプター ··· 別途お問い合わせください。
無線マウス(3R-KCWMS03) ··· +1500円
有線マウス(3R-KCMS01UBK) ··· +1000円
バッテリー新品交換 ··· 別途お問い合わせください。
記載以外の容量増設に関してはお問い合わせください。
オプションをご希望の場合は発送まで1日~3日(休業日を除く)程度
お時間がかかってしまう場合が御座いますのでご容赦下さい。

PC初心者の方、スペックでは良く分からない方
·〇〇〇がしたいけど、どういうスペックを選べばいいか分からない
·持ち運び用のPCが欲しい
·持ち運びはしないけど場所を取らないノートPCが欲しい
·ハイエンドゲームがしたい
等どんなことでも構いません。
ご質問頂ければ安価で最適なPCをご提案させて頂きますので気軽にご質問ください。
商品ランク商品ランク【 A
N ··· 新品未使用
S ··· 新品同様品(使用頻度が少ない)
A ··· 中古品としては綺麗な商品
B ··· 一般的な中古品
C ··· 使用感のある商品
W ··· 訳アリ品、又はジャンク品(記載以外の不具合もある場合が御座います)

※商品ランクは当ストアの主観で御座います、購入者様との見解に差異が生じる場合が御座いますので予めご了承下さい。
 傷、へこみ、色むら等は画像にてご判断頂き、完全完璧を求める方の入札はご遠慮ください。
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割引 HP 13.3インチ 軽量 ProBook カメラ カスタマイズ可 メモリ8GB SSD256GB 2.3GHz i5 Core 第6世代 Windows11 Windows10 G3 430 13インチ~

割引 HP 13.3インチ 軽量 ProBook カメラ カスタマイズ可 メモリ8GB SSD256GB 2.3GHz i5 Core 第6世代 Windows11 Windows10 G3 430 13インチ~

割引 HP 13.3インチ 軽量 ProBook カメラ カスタマイズ可 メモリ8GB SSD256GB 2.3GHz i5 Core 第6世代 Windows11 Windows10 G3 430 13インチ~

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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『Yapp-C502S 九谷焼 恵比寿大国の図 手塩皿 豆皿 3寸皿 5枚』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、2割引【キウイ】メンズ 長袖プルオーバー グリーン M KIWI7SW01M213-24 edit of KIWI エディットオブキウイ ゴルフ @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AIロイヤルアンバー 本琥珀 15.7g モザイク オーバル 帯留め

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

■教師なし学習表札 おしゃれ 送料無料 陶器 陶板 戸建 おすすめ 泉椿魚 和風 凸文字 重厚感 川田美術陶板 Z7 いぶし銀

∟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【中古】ミズノ MIZUNO SURE DD フェアウェイウッド EXSAR 【5W】2005257807 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。

4127 古いノリタケ火鉢 柿の図(手描き画付け) /オールドノリタケ 日陶 手あぶり

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。

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■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 : NIKE - 27.5 国内正規品 NIKE 1972 QS

■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 : ●1円/hp ProBook 430G3/Core i5 6200U 2.30GHz/500GB/4GB/13.3インチ/Windows7 Pro/第6世代

■金融

LP4609-DONALD FAGEN THE NIGHTFLY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(Apple - 美品 iPhone 11 Red 64GB docomo SIMロック解除済)、「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。

★BALENCIAGA★ベルベットフリップフロップ


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:新品未開封 SHODO 仮面ライダー エグゼイド ゲンム ビルド セット【即配】13.3型FHD液晶搭載薄型モバイル!HP EliteBook 1030 G1 SSD256G 8G m5-6Y54 カメラ Win10

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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