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人気新品入荷 O●Microsoft●Surface i5-6300U(2.4GHz)/8G/128G(SSD)/Win10/おまけ付●2 1724●Core 4 Pro Windows
人気新品入荷 O●Microsoft●Surface i5-6300U(2.4GHz)/8G/128G(SSD)/Win10/おまけ付●2 1724●Core 4 Pro Windows
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9,840円 16,400円
カテゴリ
  • コンピュータ
  • タブレット
  • Windows
状態
  • やや傷や汚れあり



★☆ タ イ ト ル ☆★

O●Microsoft●Surface Pro 4 1724●Core i5-6300U(2.4GHz)/8G/128G(SSD)/Win10/おまけ付●

☆商品の説明

メーカーMicrosoft
商品名Surface Pro 4 1724
CPUCore i5-6300U(2.4GHz)
メモリー8GB
ハードディスク128G(SSD)
ディスプレイ12.3 インチ ディスプレイ2736 x 1824 (267 PPI)
光学ドライブ---
無線LAN有り
OSWindows10 64bit
コアラベル
(エンブレムシール)
---
付属品画像の物の他には電源コード·ACアダプタのみとなります。
OS·リカバリ等は付属しておりませんので御了承下さい。
外装状態若干の擦り傷はございますが、全体的にはきれいな状態です。
商品状態·その他12インチディスプレイ、第6世代インテル Core i プロセッサーを搭載したWindowsタブレットです。
12インチの大画面に加え、画面比率は3:2でWebページや文書などが見やすくなっています。
当社にて動作確認済みです。
また、Win10 64bitインストール済みですぐに使用可能です。

仕様の詳細は でどうぞ。
Surface Pro 4 タイプカバーキーボードをお付けします。(表面の合成繊維素材の破れ·スレ、キーボードのテカリ·傷み等ありますのでおまけとお考え下さい。)※キーボードに関してはNC/NRです。

ご注意·お願い下記、お取引についてのご注意·お願いを掲載しておりますので必ずお読みの上ご入札お願いいたします。

PCの場合の保証の対象は、マザーボード、CPU、FDD、CDD、HDDとなります。(ゴム足、スロットのダミーカバー等欠品は保証対象外です。)


☆送料·発送説明

発送元福岡県
支払総額落札金額+消費税+送料
発送方法元払い(落札者様ご負担)にて
運送便については、商品に応じた運送便を選んで発送いたします。
送料送料は、 となります。
(https://osk.tank.jp/shipping_charge.html)
離島等の場合、別途中継料が掛かる場合がございますのでご了承ください。
ご注意·お願いご落札後にYahoo!オークションから落札通知メールが自動送信されます。そちらに必要事項ご記入の上ご連絡ください。こちらで内容を確認次第、お取引の詳細をお知らせいたします。

☆お支払い説明

決済方法銀行振り込み·Yahoo!かんたん決済·商品代引


ご注意·お願い
保障について

●クレームについては、初期不良(出品時に商品説明に記載された以外の不具合)のみの対応となります。保障期間は商品到着後、1週間以内とさせていただきます。
●症状を確認させて頂き、不良が認められましたら同機種または同等機種と交換させていただきます。代替品を用意出来ない場合は返金させて頂きます。
●返金はこちらに商品到着後に対応させていただきます。
●初期不良のご連絡は1週間以内にお願い致します。期日を過ぎてからご連絡頂いても対応致しかねます。
●以下の部分は保証対象外とさせて頂きます。
◇商品説明欄に記載してある不具合内容に関する部分。
◇周辺機器等との相性による不具合。
◇付属している消耗品。(バッテリー、電池、プリンターのインク、トナー等)
◇説明文にノークレーム·ノーリターンの記載がある商品(ジャンク品·動作未確認など)。
●液晶のドット抜けに関しては出来る限り確認して記載しておりますが新品でも存在するものであり、また輸送中の衝撃等によっても発生することがありますので、記載と異なる場合でも3点以内は保証対象外とさせて頂きます。
●初期不良以外での返品·交換商品のこちらまでの配送料等につきましては、お客様のご負担となります。
●入札の取り消しは、連絡の確認が取れ次第処理をさせて頂きますので、営業時間外·終了日当日や、深夜·早朝は出来ません。
●商品参考ページのリンク先は参考程度にお考えください。商品説明もしくは画像が優先となります。なお、画像はサンプルの場合がございますので、ご了承ください。


発送について

●商品到着時はまず梱包状態の確認して頂き明らかに配送時の事故と思われるキズや割れがあった場合は速やかに運送会社にご連絡をお願い致します。事後になってからでは保険が適用されない場合もありますのでご注意下さい。
●商品の発送はご入金確認日、当日もしくは翌日です。土曜日、日曜日、祝日の場合は翌営業日の発送となります。(入金確認後、迅速な対応を心がけておりますが、発送に多少お時間を頂く場合もありますのでご了承下さい。)
●梱包費の削減に努めていますので、商品梱包に際しまして段ボール箱等の再利用等で行う場合がありますので理解頂きますようお願い致します。
●発送方法については商品の大きさや重量などによって異なりますので、その都度商品説明に明記します
●全ての商品でお引き取りが可能です。
●離島等、船便や航空便を使用せざる得ない場合は場合は別途中継料等がかかりますのでご注意ください。

その他

●営業時間月~金 09:00~18:00(土·日曜日は定休日です。)
●営業時間外及び日祝祭日のご質問、ご連絡についてのこちらからのご連絡は、平日営業時間内及び休日明けとなる場合もございますのでご了承下さい。
●休日は、土曜·日曜·祭日となっており落札日が金曜夜の場合、諸手続きが翌週月曜日以降になる場合があります。
出荷は、土日祝祭日を業務休業日とさせていただいておりますので、発送は翌月曜日以降となることをご了承ください。
●お取り置きはご本人様のみとさせていただき、基本期間は5日間までとさせていただいておりますので、それ以上かかる場合は申しつけください。
ただし、お取り置きの期間が長期にわたる場合、保管料をお支払いいただくこともございますので、ご了承ください。
●領収書は発行可能ですが、最初に送信フォームからご連絡をいただいたときのみ発行させていただいております。よって、後日、ご連絡をいただいても発行できませんのでご注意ください。
●夏季休業及び冬季休業の場合、諸手続きが大幅に遅れる事があります。
●振込の際の手数料はお客様のご負担でお願い致します。
●オークション終了後、送信フォームのアドレスをご連絡いたしますので、送信フォームに記入、送信後取ご連絡をお願いします。
●いたずら防止のため、新規ID(評価0)でのご落札の場合に限り、必ずオークション終了後48時間以内に指定の送信フォームからご連絡をお願いしております。
終了後48時間以内にご連絡のない場合は「落札者都合による削除」とさせていただき、次点落札者の方に繰り上げさせていただきます。
●「落札者都合による削除」を行った場合、オークションシステムより、「非常に悪い」(評価ポイント-1)がつきますので、ご了承ください。
なお、評価ポイント1以上お持ちの方は72時間以内に指定の送信フォームからご連絡をお願います。
また、いたずら防止の為、オークション終了日当日に取得されたIDでのご入札はご遠慮ください。
そのIDからのご入札は発見次第、入札の削除をさせていただく事があることをご了承ください。
以上、スムーズな取引にどうかご協力をお願い致します。

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人気新品入荷 O●Microsoft●Surface i5-6300U(2.4GHz)/8G/128G(SSD)/Win10/おまけ付●2 1724●Core 4 Pro Windows

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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O●Microsoft●Surface Pro 4 1724●Core i5-6300U(2.4GHz)/8G/128G(SSD)/Win10/おまけ付●1

引用:未開封 プラネットトイズ 未来少年コナン ブライダル・セット 絶版 ソフビ人形シリーズ フィギュア ラナ ジムシィ ダイス ゲーム 宮崎駿Supreme Camp Cap テリー スペルアウト キャンプ キャップ

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『【質Shop天満屋】【必見】シャネル ラビットファー×スエード ラパン トートバッグ ポーチ付き』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、FRAMeWORK - フレームワーク インターシャプルオーバー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AIPlayStation Vita - 【SAZA様専用】PSVITA PCH-2000 ソフト付き

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Apple - docomo iPhone6 128GB ゴールド

∟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IENA SLOBE - SLOBE IENA 新品★OKグラフィックロゴBIG スウェット★ 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 : 中古 動作品 Microsoft マイクロソフト surface pro 4 Core i5 6300U 8GB SSD 256GB model:1724https://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。

URL : NIKE WMNS Air Max Axis RF AV7590-001

■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

2020年スノービュー(レフィル付き)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(今年の流行colorをチェック!!【MONCLER】Berretto con pon-pon)、「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。

B 七宝繋ぎ文円鏡 高麗時代 遺跡発掘品 金工 副葬品 本物 朝鮮半島


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:新作【Nike】逆スウッシュがカッコいい★★Nike Air Sesh731■使用時間 523時間■Surface Pro 4/Windows11/美品

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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