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人気ブランドの 倉y1817-20 業務用 ステンレス 平棚 W1270×D300×H270 吊り棚 吊棚 棚 収納 店舗用品 中古 厨房 戸棚
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6,500円 10,000円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • 戸棚
状態
  • 傷や汚れあり
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製品名

y1817-20 業務用 ステンレス 平棚 W1270×D300×H270 吊り棚 吊棚 棚 収納 店舗用品 中古 厨房
·メーカー
·型 式
·サイズ約 幅1270×奥行300×高さ270 mm
·電源/ガス種
·状態簡易清掃済。
·保証商品到着後7日間保証
·備考
·送料ランクGランク
※本体価格とは別に送料が必要となります。
下記の送料表よりお届け先に必要な送料をご確認下さい。








※下記、注意事項は商品発送時などの詳細事項になります。

ご入札·ご落札の際は、下記内容もご了承頂いたとみなしまして対応させて頂きます。



■お知らせ
·定休日
毎週日曜日、祝祭日は定休日となっております。この間、取引ナビ等ご連絡は出来ませんのでご了承下さい。
·営業時間
9:00~18:00迄となっておりますのでご連絡等は時間内にお願い致します。
上記時間外は取引ナビや電話でのご連絡は致しませんのでご注意下さい。

■落札時の注意
落札後3日以内(当社定休日は日数に含まれません)にご連絡及び5日以内お支払い頂けない方は落札者都合でのキャンセルとさせて戴きます
★また、その場合自動的にヤフー側から[非常に悪い落札者]としての評価が付きますのでご了承下さい。
落札後のキャンセルは落札価格の20%をお支払い頂きます。


■発送時の注意
●日本通運、久留米運送での大型商品配送の場合、お近くの営業所留めとなる場合がありますのでご注意下さい。
※ご希望でありましたらご指定のご住所前での車上のお渡しは可能です。
※送料は元払いです。梱包料が含まれているため、着払いでの発送は行っておりません。

着時間のご指定は出来ません。※夜間の配送は承っておりませんのでご注意下さい。
●基本的に日曜、祝日着は出来ません
●配達の際のトラックは基本的にボックスタイプの2t車パワーゲートの無い車両にて配達しております。
●車上渡しにつきましては原則お客様がトラックの車上から商品を降ろす形となりますので、十分な人手かフォークリフトをご用意していただくようお願いいたします。
着時間の目安は9時~17時の間となっております。
 ※それ以外の時間帯の場合別途費用が掛かる場合がご座いますので予めご確認下さい。
●尚、ドライバーさんは設置場所への搬入などはお手伝いできませんのでご了承下さい。
●運送会社の指定は基本的に受け付けておりません。
●代引き、着払いは受け付けておりません。

運送会社との契約上、下記のような場合は営業所へ持ち帰らせて頂きます。
【例:荷受人4~6名必要な商品の配送時】
 ·人数不足等
 ·荷受人が4名以上いるが予想以上に重くて降ろせない等
 ·ご承諾を得た上で発送している事になりますので、荷受けできず諸経費が発生しても
  当方では負担致しかねますので、必ず必要な荷受人を揃えて頂けるようお願い致します。

※巻きダンボールとエアキャップの簡易梱包になります。
※配送中の商品の取扱い注意を促す為に、商品写真を表面に貼る場合がご座います。

■保障に関して
★【保証】については初期不良(商品到着後7日間)のみとさせて頂きます。商品到着後すぐに動作確認を行って下さい。
★商品の保障につきましては商品代金迄の保障となりますのでご了承下さい。
★製品の動作保障のみとなりますので搬入設置搬出費用等は負担致しませんのでご注意下さい。


■返品、修理等の注意
7日以内にご連絡が無い場合如何なる状況でも保障の対象外となりますので必ず不具合を確認致しましたら
 早急にご連絡をお願い致します。
  例:商品到着後7日以内に不具合を確認してはいたが、騙し騙し使っていて10日後に壊れた等の場合は、
    不具合を確認した時点でご連絡がない限り保障対象外となります。

●中古品の販売となりますので細心の注意は払っておりますが、写真、型番等で解る製品状態に対するクレームに
 おきましても、保障は致しませんので必ず質問を頂けるようお願い致します。
●保障は製品の本体のみの対応となり、付属品に関しては保障対象外となります。ご不明な場合は必ず事前にご確認を
 お願い致します。
  例:シンクの蛇口·排水、給水ホース類·ガスホース類等
●当社へ連絡無く修理、改造等を行った場合いかなる状況に置きましても、返金·返品·修理代の支払い等の
 対応は致しませんのでご注意下さい。


■値下げ交渉の注意
値下げ交渉をされた場合こちらが受けた時点で交渉が成立致します。
交渉成立後のキャンセルは前記キャンセル料金が発生致しますので値下げ交渉は慎重にお願い致します。


■商品の在庫
当社では店頭での販売をしておりますのでそちらで売約された場合、ご落札後に在庫が無い場合がご座いますのでご了承下さい。発送前点検を行う商品もございますが、その時点で不具合を確認致しましたらキャンセルとなりますのでご了承下さい。

■お取り置きに関して
原則的にお取り置きは2週間以内となっております。
落札後2週間を超過するお取り置きを希望の場合別途費用、又は落札者都合にてキャンセルとなりますので必ず落札前にご連絡お願い致します。


■評価の流れ
基本的に当方から評価をする事はございませんが、ご落札者様から評価を頂きましたらご返事としてこちらから評価をする形となっております。評価がいらない場合、当方への評価を頂かなければこちらから評価をする事はご座いませんので、評価無しでお願い致します。

■ご質問の前に
ご質問の前に商品詳細等をご覧になってからご質問をお願い致します。
ご質問の内容によってはご返答致しかねる場合もございますのでご了承下さい。
ご質問欄にて値下げのご返答は致しませんので、大変お手数ですがご希望の価格を値下げ交渉よりお願い致します。










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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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引用:国内相関込!日本未入荷★Aakasha★ マキシ パーティー ドレスVOTTEGA VENETA☆CASSETTEクロスボディーバッグ

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『SAINT MICHAEL◆Tシャツ/L/コットン/BLK/21ss visions tee』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 - 《新品タグ付》Supreme Topline Swetshort (完売品)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AICHRISTIAN DADA - 【CHRISTIAN DADA】クリスチャンダダ スウェット(新品)

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auralee super milled sweat p/o 18aw

∟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Christian Louboutin - クリスチャンルブタン サンダル エスパドリーユ 37 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 : マルゼン 業務用 吊戸棚 1500×300×800 1124https://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。

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■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

遊戯王 - オネスト プリスマティックシークレット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(CHRISTIAN LOUBOUTIN 迷彩 ハイトップスニーカー スエード関送込)、「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:★サムソナイトレッド CARITANIバックパックBLACK DQ409001★タニコー 業務用 ステンレス 吊戸棚 W120 D35 H90 cm 厨房 食器庫 W1200 棚2段 吊り戸 TX-HCB-120H

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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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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