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玄関先迄納品 膨脹式救命具 ブラック コンパクトタイプ ラフトエアジャケット 自動膨張式ライフジャケット SHIMANO 桜マー 検定品 タイプA 国交省認定品 ライフジャケット
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11,673円 19,455円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • フィッシング
  • ウエア
  • ライフジャケット
状態
  • 未使用
商品名自動膨張式ライフジャケット ラフトエアジャケット コンパクトタイプ ブラック 膨脹式救命具 SHIMANO 国交省認定品 タイプA 検定品 桜マーク付
商品コードvf053u-bk
商品説明RAFT AIR JACKET ラフトエアジャケット
コンパクトタイプ·膨脹式救命具 VF-053U
TYPE A 遊漁船対応


国土交通省型式承認品(船検対応)タイプA 検定品 桜マーク付
この製品は国土交通省型式承認品、小型船舶用救命胴衣【TYPE A】取得。
小型船舶の全ての航行区域に対応しています。

シリーズ最小最軽量
コンパクトで、動作の邪魔になりにくい。
軽量なので、長時間でも快適に着用いただけます。

インジケーター搭載
ガス充填装置のセット状態が一目で確認できます。

落水センサー搭載
ガス充填装置が水分に反応して自動的に気室を膨脹させます。

調整ベルト巻取り面ファスナー搭載
フロント調整ベルトの余りが邪魔にならないように、巻取り、固定できます。
ベルトの緩みを防止する効果もあります。

■品名:ラフトエアジャケット(コンパクトタイプ·膨脹式救命具)
■品番:VF-053U
■カラー/JAN:
 ブラック/4969363530196
■適用サイズ:ウエスト回り 70~100cm
■素材:外部カバー/ナイロン100%、部分/ポリエステル100%
    気室/ナイロン100%(ポリウレタン加工)
■浮力性能(膨脹時):7.5kg/24時間以上
■交換用ボンベキット:16HR-6F
■ブランド:SHIMANO(シマノ)
注意事項
ご案内
ご落札後のお取引の流れなどの<ご案内>を記載しております。
ご入札前にご確認下さいますようお願いいたします。

お支払総額について
お支払総額は
(落札価格+消費税)x個数
+送料(北海道500円·沖縄1800円·その他地域0円/離島追加+500円)
+当店規定の代引き手数料(お支払方法で代金引換を選んだ場合)

となります。
お振込み手数料はお客様負担となります。

複数個及び複数のオークションご落札の場合は可能な限り同梱させて頂きます。

お支払方法について
下記のいずれかのお支払方法でお支払いくださいませ。

·YAHOO簡単決済
·代引き(現金)
·銀行振込(三井住友銀行/PayPay銀行/楽天銀行)
·ゆうちょ銀行振替

発送方法と送料·代引き手数料について
当店指定の宅配便は主に佐川急便で配送いたします。
ヤマト運輸·ゆうパック·福山通運に変更する場合もございますが宅配便のご指定は出来ません。

宅配便送料は
全商品送料込みです。
※ただし以下の地域の配送に関しては下記の料金を加算してお支払い下さいませ。

■宅配便送料は沖縄県1800円、北海道500円、そのた地域0円。
【離島追加送料】
+500円·沖縄県は追加なし+0円

■離島·中継地の場合、追加送料をご請求いたします。
「追加送料承諾」の方のみご落札下さいませ。


代引きの場合
お支払総額は(落札価格+消費税)x落札個数+(追加離島送料)と下記の代引き手数料となります。
お支払総額(落札代金合計+送料)が
[9600円まで] 330円
[29500円まで] 440円
[10万円まで] 660円

配達日時
配達日時のご希望がありましたら「ご要望欄」にご記入下さいませ。時間指定のご希望がありましたら午前中、12:00~14:00、14:00~16:00、16:00~18:00、18:00~21:00からお選び下さい。但し、ご指定をご希望頂いても承ることが出来ない場合もございますので予めご了承下さいませ。

出荷時期·納期について
お支払方法で代金引換をお選びいただいた方
オーダーフォームよりお届け先·お支払方法をご連絡頂いた当日または翌営業日に出荷致します。

お支払方法でyahoo簡単決済·銀行振込·ゆうちょ銀行振替をお選び頂いた方
オーダーフォームよりお届け先·お支払方法をご連絡頂いたうえで、当店でご入金·ご決済を確認した当日または翌営業日に出荷致します。

※但し、商品在庫状況及び出荷状況により出荷まで数日必要な場合もございますので予めご了承下さいませ。
※お届けご希望日のある場合はお届け日に合わせて出荷させて頂きます。

お届けまでの日数
[北海道]
当店出荷より通常、3~4日程度
[東北]
当店出荷より通常、2日程度
[関東](東京·千葉·埼玉·群馬·栃木·茨城)
当店出荷より通常、1日程度
[中部·北陸·信越]
当店出荷より通常、1日程度
[近畿·中国·四国]
当店出荷より通常、1日程度
[九州]
当店出荷より通常、1~2日程度
[沖縄]
当店出荷より通常、3~4日程度

※離島及び中継地域等は、上記日数よりプラス1日から相当日数かかる場合もございます。
※また、気象状況·交通状況·宅配便の都合等で配達が遅延する場合もございます。

お取引の流れ
(お客様)
ご落札されます。

(お客様)
まず最初にオーダーフォームにご入力·送信下さいませ。複数のご落札の場合も必ずそれぞれでご入力送信下さいませ。すべてでご入力送信頂かないとお取引の確認·連絡と発送ができません。

(当店)オーダーフォームの入力事項を確認いたします。


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(お客様)
商品をご確認してください。(商品違い·個数不足·不良品でないか)(商品になにか問題がありましたら7日以内に当店までご連絡下さいませ。)

代引きの場合はこれでオークションが終了です。(よろしかったら当店への評価をお願いします。)


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(お客様)
お支払総額
(落札価格+消費税)x個数
+送料(北海道500円·沖縄1800円·その他地域0円/離島追加+500円)
+当店規定の代引き手数料(お支払方法で代金引換を選んだ場合)を
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商品をご確認してください。(商品違い·個数不足·不良品でないか)
(商品になにか問題がありましたら7日以内に当店までご連絡下さいませ。)

これでオークションが無事終了です。ありがとうございました。(よろしかったら当店への評価をお願いします。)

補足 (ご案内·ご注意事項)
★オークションが終了しましたら、オークション終了ページに「オーダーフォーム」がございますのでご入力·送信下さいませ。(すべてのオークションにつきご入力送信頂かないとご落札の確認及びお取引が始められません)
お取引をスムースにすすめるため、できるだけ落札後2日以内にご入力下さいませ。
★「オーダーフォーム」にはお客様情報入力欄。ご希望のお支払方法記入欄等がございます。

☆代引きの場合は「オーダーフォーム」よりご連絡後、迅速に発送させて頂きます。
☆その他のお支払方法の場合はヤフーからのメールとは別に当店からお支払総額のはいったメールを差し上げますので、必ずご確認して頂き、お振込をお願い致します。

★お振込み手数料はご負担くださいませ。
★商品は入金確認後に発送させて頂きます。

★ご確認されずに入金される方がいらっしゃいますが不足の場合は再度ご入金して頂くことになりますのでご注意くださいませ。特に消費税分·送料·追加離島料金が不足している場合が多いです。

またオーダーフォームにご入力なしにご入金されるとお届け先等がわからず大変困りますので特にご注意くださいませ。


★24時間以内にメールが届かない場合は受信拒否等メール着信のエラーが考えられますので、連絡が必要な場合は取引メッセージ欄またはお電話にて当店までご連絡下さいませ。メール未着の場合でもご決済が完了しましたら商品を発送させて頂きます。

ご注文確認のメールが届かなくても、落札が完了して、オーダーフォームよりご入力·送信が正常に完了された場合は、ご注文内容·お客様情報は当店まで届いています。当店でご入金·ご決済が確認次第商品を出荷させて頂きます。

★連絡が必要な場合は取引メッセージ欄またはお電話にて当店までご連絡下さいませ。

返品·交換について
☆未使用品·未開封品に限り、商品到着後7日以内にメールまたはメッセージ欄でご連絡のうえ返品·交換承ります。
お客様都合の返品は送料(発送時送料相当額+返品時送料)·返金手数料等はお客様ご負担でお願いします。
但し、わけあり品·在庫処分品·1万円以上の商品は返品不可とさせていただきます。

当店起因の返品(誤品配送·初期不良品)についても商品到着後7日以内にご連絡のうえ送料弊社負担で返品交換等させて頂きます。


(ライフジャケット国土交通省認定桜マークつき·ライフベスト·フローティングベスト各種·小型船舶用法定備品·マリン用品·釣具·釣り用品·偏光サングラス·レジャー用品·雑貨·防災用品·アウトドア·キャンプ用品·腕時計·ライフジャケットの定期点検)


〒646-0217和歌山県田辺市城山台7-10-1
TEL0739-26-4608 FAX0739-26-4638
当店へのメール info8@aquabeach.jp

アクアビーチ ヤフオク!店
アクアビーチヤフー店(YAHOOショッピング店)
ライフジャケットと釣り具販売店【アクアビーチ本店】

お問い合わせはお気軽にどうぞ。

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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。

ハンク・アーロン 直筆サインボール

ダイワ ライフジャケット 桜マーク タイプA

引用:即決 HMV特典バインダー付き YOASOBI THE BOOK 2 CD+特製バインダー 完全生産限定盤 新品未開封畦地梅太郎『山のぬくもり』木版画  ed.A.P. 鉛筆サイン、版上印 額、箱付き 1978年制作

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『ライダースジャケット レザージャケット 本革 羊革 革ジャン メンズファッション 野球服 S~4XL黒 /XLサイズ』には、以下のように記載されています。


カルティバ 撃投

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、★激安!★TAG HEUER タグ・ホイヤー6000 ブルー文字盤★美品★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AI(OT-9821)【中古】 端座位保持テーブル パラマウントベッド KF-890 しったん ベッドテーブル 介護ベッド リハビリ ベッド机

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HiKOKI(旧日立工機) ロール釘打機 NV50A1(中古品)

∟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ブロンズ レトロ 腕時計 メンズ レザーストラップ 50メートル防水 手巻き機械式腕時計 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 : ブラック FREE(ウエストサイズ ~140cm) シーウルフ 救命胴衣 ライフジャケット 自動・手動膨脹式 タイプA 国土交通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。

URL : 【LOEWE】ドローストリング トラウザーズ (デニム)署名サイン本◎隈研吾『建築家、走る』◎初版本

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 : No.18 ポップマートブライス 専用 カスタムアイ

■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 : ▲リバレイ RBB ロックショアシューティングベスト(riva-153362)

■金融

【中古】ヤマハ inpres 19 インプレス UD+2 フェアウェイウッド TMX-419F 【3W】2005012857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(シャネル カバンリュック型 値下げ可能)、「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。

Paul Smith☆テクニカルウール トラックジャケット


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。
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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