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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランド腕時計
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  • セイコー
  • ドルチェ
メーカー·ブランド
  • SEIKO
状態
  • やや傷や汚れあり
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この度は数ある商品の中ご覧いただき誠にありがとうございます。 
以下、商品説明·注意事項·送料等を書いてございますので最後までご覧ください。

当ストアは2店舗で出品しております。
こちらの商品は「諏訪店」の取り扱いとなります。

【状態】
使用に伴い、ベルト部分等に小傷、汚れがございます。
細かな使用感が気になる方、完璧なお品物をお求めの方、神経質な方のご入札はご遠慮下さい。

【動作】
2022年 3月8日稼働中


※クォーツの場合、出荷時に電池切れになっている場合がございます。
当ストアでは電池交換をしての出荷は致しませんので、その際は落札者様にて交換をお願い致します。
予めご了承願います。
※ソーラー/スマートウォッチの場合も出荷時に動いていない場合がございます。
恐れ入りますがお客様の方でソーラー充電/充電をお願い致します。

※検品時に見落としなどある場合がございます。写真のキズ·汚れなどは代表的なものになります。
※当ストアはリサイクルショップの為、専門的なご質問にはお答え出来ない場合がございます。
予めご了承願います。
※すべての細かい傷や擦れ、汚れ等を画像や文章にてご説明する事は出来ません
ご了承の上でご入札をご検討下さいませ
また、神経質な方はくれぐれも入札をお控え下さい。

【付属品】
◇画像に写っているものが全てです。

【配送方法】
◇レターパックプラス(全国一律:520円)
※レターパックプラスは損害保険がかけられません。
 また時間指定も出来ません。
 予めご了承下さい

【お支払方法】
◇ストア決済
·クレジットカード払い
·コンビニ決済
·PayPay残高払い
·銀行振込 (長野銀行)
  ※振込手数料は落札者様負担となります。
  ※振込み名義人が違う場合は必ず連絡下さい。

一部商品カテゴリで選べない決済方法がございます。予めご了承ください。
ストア決済のヘルプはヤフオクヘルプより検索窓へ”ストア決済”と入力して検索してください。

〇ご入金は落札後3日間でお願いいたします。
〇落札金額+消費税+送料がお支払い金額になります。
〇落札後メールにてお支払い金額をお知らせします。

※注意事項※

気持ちのよいお取引の為、必ず最後までご確認願います。

【ご入札前】
■商品·入札について

  • 当ストアの商品は1点物となりますので、交換サービスはございません。
  • 掲載写真、商品説明、お問い合わせ頂き、ご納得して頂いた上で入札をお願い致します。
□入札する前に□
  • 画像は実際の商品の色·質感等、またお使いのモニター·スマートフォンなど環境によって若干見え方が違う場合がございます。
  • 品物や箱に画像に写っていない傷みや汚れ、シミ等がある場合がございます。
  • 画像や説明文は状態の悪い箇所を優先的に掲載しております。その為、全ての状態をお伝え出来ない場合がございます。
    気になる箇所、その他細かい部分についてお知りになりたい場合は入札前にお問い合わせください。
    具体的なご指示を頂ければ幸いです。(漠然としていると認識の違いが出る場合がございます)
  • 扱っている商品は中古品です。未使用として出品されている商品でも、一度は人の手に渡った新古品となりますので、完璧なものをお求めの方、神経質な方、判断基準の厳しい方、細かい部分まで気にされる方は入札をご遠慮ください。
  • 新規の方で入札をお考えの方は先に質問欄よりご一報下さい。
  • 新規の方が終了間際、または連絡なしに入札をして落札されてもお取引を行わない場合がございます。
    落札後、翌日朝までにお客様情報の入力を頂き、メッセージ等にてお取引のご連絡を頂いた場合はその限りではございません。
    心苦しいのですが新規の方によるいたずら入札が多くある為、ご協力お願いいたします。
  • 悪い評価が多い方のご入札はお断り致します。当方の判断で入札削除を行う事もございます。
  • 文章内に「落札金額×1.08(消費税)+送料がお支払い金額になります。」と表記されている商品がある場合がございます。これらについては改定後の消費税が加算されます。
■在庫について
  • 取扱商品は実店舗でも同時に販売をしております。
    店舗でご購入のあった場合には随時取り消しをさせていただいておりますが、入札のある商品、落札後の商品でも売り違いとなる場合もございます。
    予めご了承下さいますようお願い致します。
    ご心配な場合は質問欄よりお問い合わせください。
    営業時間外の場合、ご連絡が出来ない場合がございます。
  • オークションの価格は店頭価格と相違がある場合がございます。
■配送·送料について
  • 配送方法、送料については商品説明の【配送方法】へ記載しております。
    必ずご確認ください。
  • 配達日、時間指定のご指定が出来ない場合がございます。指定がある場合、事前にご質問欄よりお問い合わせください。
    運送会社へ確認の上、ご回答致します。
  • 引き取り限定の商品は発送が出来ない、輸送時の破損の恐れがある等の理由により、店頭でのお渡しとなります。
    当ストアでの梱包、発送等は致しかねます。
    落札者様が梱包から発送まで可能な業者様を手配頂いた場合のみ発送させて頂きます。
    落札後、発送してほしいとの依頼とご依頼を頂く場合がございますが、発送は受けかねますのでご了承願います。
■お支払いについて
  • 商品説明欄 【お支払方法】 ◇Yahoo!かんたん決済の記述がある場合がございますが、決済方法はストア決済となります。
    お支払い方法は下記となります。
    • クレジットカード払い
    • コンビニ決済
    • PayPay残高払い
    • 銀行振込
  • 一部カテゴリでクレジットカード、PayPay残高払いが選択できません。
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  • ストア決済のヘルプはヤフオクヘルプより検索窓へ”ストア決済”と入力して検索してください。
  • 送料更新が必要な商品について
    お支払い方法によって送料更新でのお手続きが変わります。

    【クレジットカードの場合】
    お客様の方で何かすることはございません。
    当ストアで送料更新致します。
    但し、オーソリが通らない場合は取引メッセージにてご連絡いたします。
    他の決済方法に変更等のご相談をさせて頂きます。
    ※オーソリが通らないケース
    カードの利用上限を超えている等が原因となります。
    送料更新後の金額で決済、その後、更新前の注文がキャンセルとなります。
    一時的に決済金額が増えるため、利用金額上限に近い場合、オーソリが通らないことがございます。
    オーソリが通らない原因についてはカード会社へお問い合わせください。

    【PayPay残高払いの場合】
    十分な残高があることをご確認ください。
    送料更新後、新たに決済、その後、更新前の注文がキャンセルとなります。
    一時的に決済金額が増えますが、最終的には送料更新後の決済金額となります。

    【コンビニ決済·銀行振込の場合】
    送料更新後、メッセージにてご連絡いたしますので、その後お支払いください。
    コンビニ決済の場合、新たに支払い番号が発行されます。

■取扱店舗について
  • 当ストアは長野県伊那市·諏訪市に2店舗ございます。商品説明内に記載がございますのでご確認ください。
  • お電話でのお問合せ、引き取りなど場所が異なりますので、当ストアのホームページをご確認いただき、お問合せをお願い致します。
■お問い合わせ·対応について
  • お問い合わせ、各種対応は10:00~18:00までとなります。
  • 定休日等で対応が遅くなる場合がございます。ご迷惑をお掛け致しますがご了承願います。
  • 当ストアはリサイクルショップの為、専門的なご質問にはお答え出来ない場合がございます。

商品説明、写真、上記注意事項をよくご確認頂き、ご納得頂いた上で入札をお願い致します。
入札をされた場合、「商品状態、お取引について納得された」と理解させて頂きます。

【落札後】
■落札後のご連絡について
  • 取引メッセージ、メールにてご連絡させて頂きます。
    いずれかの方法でご連絡が取れるようお願いいたします。
■領収書発行について
  • 領収書発行をご希望の方は落札時に取引メッセージでその旨お申し付けください。
    店舗発行のものを同梱致します。
    但し書き、宛名、日付などご指定がある場合も記載頂けると幸いです。
    ご指定がない場合、配送先のご氏名、商品代として発行致します。
■発送について
  • 配達日、時間指定などある場合は取引ナビ入力欄、または取引メッセージでご連絡ください。
    ※定休日、配送地域によってご希望の沿えない場合がございます。
  • ご入金確認後、速やかに出荷させて頂きます。
    概ね3日以内に出荷致します。(但し年末年始除く)
  • 定休日、集荷の関係等でご連絡、発送が数日遅れる場合がございます。
■キャンセル·返品について
  • 初期不良があった場合のみ返品·返金の対応をさせて頂きます。
    詳細は「保証について」をご確認ください。
  • ご落札後のキャンセルは固くお断りしております。
  • お客様都合による返品は一切できませんのでご了承ください。
    ※サイズが違う、デザイン、素材がイメージと異なる、キズや汚れの状態が想定していたものと違うなどお客様都合の返品は対応致しかねます。
■保証について
  • 製品を正常にご使用の状態で生じた故障にのみ適用されます。
    3日を過ぎてのご連絡の場合、いかなる場合でも保証致しかねますので予めご了承ください。
    到着後、動作確認、商品の状態を確認頂き、不具合等ございましたら、分解、修理、補修など手を加えず当ストアまでご連絡ください。
    商品確認の上、速やかに全額返金いたします。
  • メーカー保証については当ストアではわかりかねます。お問い合わせ頂いてもご回答出来ない場合がございます。
 ただし以下の場合は期間内であっても保証対象外となります。
  • 誤ったご使用、不注意による故障、破損、汚れなどの場合
  • 地震、火災、落雷、水害等の災害、天変地異による故障、破損、汚れなどの場合
  • 購入品の付属品類、消耗品類(ケーブル、ディスク、マニュアル、ケース、インク、フィルターなど)
  • 使用中に発生する外観の変化(経年劣化、焦げ、色褪せなど)
  • 商品を分解、修理、補修、お直し、クリーニングしたなど到着後に手を加えた場合
  • プラモデルなど商品を組み立てた場合
  • ご購入ご本人様以外に商品を譲渡、転売されている場合
  • ご購入後、機能や能力に問題がない場合
    例:掃除機が思ったより吸引が弱い。冷蔵庫に霜がつく。洗濯機の音が大きい。テレビ、パソコンの立ち上がりが遅いなど
  • ジャンク品、ノークレーム·ノーリターン商品、返品不可の記載のある場合
■落札者の削除·キャンセル処理について
  • 落札後、3日以内にご入金が確認出来ない場合、または落札者様と連絡が取れない場合、大変申し訳ございませんが「落札者の削除」、注文の「キャンセル」処理を行う場合がございます。
    お早目の手続き、またはお取引の旨、取引メッセージにてご連絡ください。
    連絡が取れない場合、事前に予告なく落札者の削除、キャンセルを行う場合もございます。
    あらかじめご了承ください。
ご不明な点がありましたらご質問ください。
以上、ご理解の上ご入札ください。

※当ストアへのご連絡は質問欄とヤフーのフリーメールアドレスを利用しております。お問合せ、ご質問、取引についてのご連絡など御座いましたら、こちらへご連絡お願い致します。

なお、こちらのフリーメールアドレス以外のアドレスでは、お返事いたしておりません。ご理解の程よろしくお願い致します。
当店の店舗情報につきましてこちらからもご覧いただけます。

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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『(中古)ジッポー Zippo ライター Lark シルバー 2009年』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、GTX980ti GIGABYTE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AIMARC BY MARC JACOBS - ★MARC BY MARC JACOBS★シルクワンピース★ドレス★

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carhartt - ciatre ハーフジップ トレーナー

∟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Mila Owen - 大人気!!ミラオーウェン 2019年福袋 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 : ほぼ半額 セイコー Dolce 店内商品 新品 送料無料 男性 ウォッチ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。

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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

Supreme - シュプリーム ザ ノース フェイス カーゴシリーズ カーゴ ジャケ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(国内即発◆Louis Vuitton◆バンドー・モノグラム マーブルズ)、「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。

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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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