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【アウトレット☆送料無料】 Space Wi-Fi+Cellular 512GB 第4世代 12.9インチ Pro iPad Apple 1円~★質流れ★SIMフリー版 Gray 充電器ケーブル付 iOS15.4.1 MXF72J/A iPad本体
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22,500円 75,000円
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カテゴリ
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  • Apple
  • iPad本体
メーカー·ブランド
  • Apple
シリーズ
  • iPad>iPad Pro
製品情報
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池袋東口·越後屋質店が厳選し出品している商品です


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出品者への質問を利用してお問い合わせください。
◆ ◇ ◆ メーカー / ブランド ◆ ◇ ◆
《 Apple / アップル 》
·程度詳細
■ 中古A程度
■ 右側面の音量ボタンとApple Pencil充電用マグネットの中間部分に色剥がれを伴う擦り傷があります
■ 左上角部分に僅かに擦り傷や凹み傷があります
■ 右側面の音量ボタンに僅かに擦れ跡や汚れがあります
■ 液晶面には保護シート(ガラスと思われます)が貼られており微細な傷や擦れ跡が僅かにみられます
■ 背面やカメラレンズ部等には特に気になるような傷や汚れ等は見受けられません
■ 18W USB-C電源アダプタには極浅い擦り傷や擦れ跡等がみられます
■ USB-C充電ケーブルに僅かに汚れが感じられます
■ 箱や印刷物等は欠品しています
■ Apple IDの「探す」の設定は「オフ」です(新規アクティベートが可能です)
■ 当店にてWi-Fiでの接続、当店所有のau回線SIMでの接続、Safariでのブラウジング、YouTubeの動画再生、マップでのGPS位置情報、Siriの動作、カメラでの静止画、動画の撮影、MacとのFinderでの接続と音楽データ転送等の動作を確認しています
■ 動作確認後全てのデータを初期化し現在のOSはiOS15.4.1がインストールされた状態です
■ 通信用に対応するSIM(nano-SIM)は付属しませんのでご落札者様ご自身でご用意下さい
·商品詳細
■ アップル Apple iPad Pro (12.9インチ) 第4世代 512GB Wi-Fi + Cellularモデル Space Gray MXF72J/A SIMフリー版
■ 2020年3月に発売されたアイパッド プロ 12.9インチのアップルストア販売SIMフリー版です
■ 容量:512GB
■ カラー:スペースグレイ
■ ディスプレイ:Liquid Retinaディスプレイ IPSテクノロジー搭載12.9インチ(対角)LEDバックライトMulti-Touch ディスプレイ 2,732 x 2,048ピクセル解像度264ppi
■ チップ:64ビットアーキテクチャ搭載A12Z Bionicチップ Neural Engine
■ 対応SIM:nano-SIM(Apple SIMに対応)/eSIM
■ IMEI:352787111592941
■ その他の詳細につきましては をご覧ください
·サイズ
■ 214.9 × 280.6 × 5.9 mm(メーカー公表値)
■ 643 g(メーカー公表値)
·付属品
■ USB-C充電ケーブル/18W USB-C電源アダプタ
◆ ◇ ◆ 修 理 保 証 ◆ ◇ ◆
※ 当店独自の3ヶ月間無償修理保証付き ※
※ 当店では設定方法、使用方法等、一切のサポートはできません ※
(アップルの電話テクニカルサポート期間や修理サービス保証期間は終了しております)
·消費税
■ オークション販売につき、別途消費税 (オークション販売は総額表示の対象に含まれておりません)
■ 落札確定時の落札価格に別途消費税を加算した金額が商品価格の総額となります。
■ 詳しくは をご覧下さい。
·来店取引
■ 「店頭での商品確認」「落札後の店頭取引」が可能です。
■ 2018年11月1日に行われたヤフオク!システム変更により、送料0円の設定で表示がエラーとなる不具合が発生しております。
■ 現在「落札ナビ」「Yahoo!かんたん決済」に「ご来店お取引き」「送料0円」が設定されておりませんので、お手数をお掛け致しますが、ご来店お取引をご希望の場合には落札確定後、連絡掲示板にて「ご来店お取引き希望」とご連絡頂きますよう、お願い申し上げます。
■ 所在地、営業時間等は「 」内より「いけぶくろ質屋マップ」に移動し「越後屋質店」をご確認下さい。
·連絡方法
■ 落札後の連絡方法は、自動送信される「落札通知」に記載の通り、落札ナビのオーダーフォームからご連絡下さい。
(商品管理番号:220493H)

大変恐れ入りますが、当店定休日(毎週 水·木曜日/年末年始·夏季休業)は
ご注文確認のご連絡、及びメールの送受信を始め一切の業務が行えません
ことをご了承くださいますよう、宜しくお願い申し上げます。

 当店ではご落札確定後2日以内の をお願い致しております。

 Yahoo!かんたん決済のお手続き可能期限は となっております。


Yahoo!かんたん決済について  お支払方法によって上限がございます。それぞれの項目をご確認ください。
インターネットバンキング 1回につき900万円が上限です。
Yahoo!マネー/預金払い Yahoo!マネーの利用限度額内でのご利用となります。
預金払いの場合は、Yahoo!マネーの限度額が上限になります。
本人確認後の限度額は1日50万円までとなりますが初期設定は10万円に設定されていますので、
10万円を超える支払いには設定変更が必要です。
詳しくはYahoo!にお問い合わせください。
クレジットカード ご利用のクレジットカードの利用限度額内でのご利用となります。
カード限度額についてはカード会社にお問い合わせください。
ジャパンネット銀行 当店は「ヤフオク!ストア」につきご利用いただけません。
コンビニ支払い コンビニ支払いがご利用いただける金額は、送料、かんたん決済手数料を含め30万円未満です。
銀行振込 当店は「ヤフオク!ストア」につきご利用いただけません。
Tポイント Tポイントでのお支払いは、他のサービスでのご利用と合わせ1か月10万ポイントが上限になります。

12.9インチiPad Pro Wi-Fi 512GB - スペースグレイ(第4世代) [整備済
APPLE iPad Pro (2020) - Tablet, Wi-Fi + LTE, 12.9 pouces, 4e génération
APPLE iPad Pro (2020) - Tablet, Wi-Fi + LTE, 12.9 pouces, 4e génération
APPLE iPad Pro (2020) - Tablet, Wi-Fi + LTE, 12.9 pouces, 4e génération
jabeastore.com | APPLE iPad Pro (2020) - Tablet, Wi-Fi + LTE, 12.9
jabeastore.com | APPLE iPad Pro (2020) - Tablet, Wi-Fi + LTE, 12.9
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【アウトレット☆送料無料】 Space Wi-Fi+Cellular 512GB 第4世代 12.9インチ Pro iPad Apple 1円~★質流れ★SIMフリー版 Gray 充電器ケーブル付 iOS15.4.1 MXF72J/A iPad本体

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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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未使用 未開封  アップル Apple iPadミニ 64GB 第6世代

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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『OFF-WHITE◆キャップ/ブラック/オレンジ/コットン』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、ARIZONA FREEDOM - 正規品 アリゾナフリーダム バングル インディアンジュエリー ネイティヴ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

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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

■教師なし学習過ぎ去りし時を求めて

∟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BURTLE - バートル リチウムイオンバッテリー エアークラフト ファンユニット 新品未使用品 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。

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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。

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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

iRobot - ゆず様専用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(MICHAEL KORS メンズ スナップ小銭入れ付 折財布 JA4)、「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:SHIRT DRESS WITH JACKET INSERT美品 *AppleCareあり* iPhone12 128GB ブルー Softbank ネットワーク利用制限保証 【専0214-500-0215東】清

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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