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日本最大の 美品 46327 カーキ トートバッグ ミニ ハンドバッグ 本革 レザー 金具 トリオンフ サークルロゴ ヴィンテージ セリーヌ CELINE レア品 ハンドバッグ
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16,255円 27,091円
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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • せ/そ
  • セリーヌ
  • かばん、バッグ
  • ハンドバッグ
メーカー·ブランド
  • CELINE
状態
  • 目立った傷や汚れなし



商品説明
※必ず最後まで説明文、注意事項を読んでからのご入札でお願いします。


他にも多数出品中! からご覧ください。

■ブランド / モデル
CELINE / セリーヌ

■実寸サイズ
●縦: 約 21 cm

●横: 約 25 cm

●幅: 約 13 cm

若干の誤差がございますが、ご了承ください。

■素材
レザー

■カラー
カーキ

■デザイン
●形状: ハンドバッグ
●シリアルナンバー: M13

■付属品
なし

■コンディションレベル
AB

■コンディション詳細
●外側: B
·傷小、擦れ、色むら

●内側: AB
·擦れ


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コンディションレベル設定の基準

レベル状態説明
N新品·未使用新品かつ未使用のお品
S極美品数回使用された程度の美品(保管キズ、小傷)
A美品少々のキズや汚れはあるが程度良好の美品
B一般的な使用感ありキズや汚れはあるものの、程度良好なお品
C使用感大使用感があり、キズや汚れ等があるお品
Dジャンク品かなり色濃く使用感があり、キズや汚れが目立つジャンク品



お取引詳細

■支払総額
落札金額(消費税込み) + 送料

■支払方法
yahooかんたん決済

■発送方法·送料
[ 東京 ] 1,150円 (東京)
[ 北海道 ] 1,590円 (北海道)
[ 北東北 ] 1,260円 (青森、岩手、秋田)
[ 南東北 ] 1,150円(山形、宮城、福島)
[ 関東 ] 1,150円 (茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、神奈川、山梨)
[ 信越 ] 1,150円 (新潟、長野)
[ 北陸 ] 1,150円 (富山、石川、福井)
[ 東海 ] 1,150円 (静岡、愛知、岐阜、三重)
[ 近畿 ] 1,260円 (滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)
[ 中国 ] 1,370円 (鳥取、岡山、島根、広島、山口)
[ 四国 ] 1,370円 (香川、徳島、愛媛、高知)
[ 九州 ] 1,590円 (福岡、佐賀、大分、熊本、長崎、宮崎、鹿児島)
[ 沖縄 ] 1,920円 (沖縄)
○発送業者の指定はお受けしかねます。
○落札後、当方より合計金額などのご連絡はありませんので、オーダーフォーム入力、ご入金手続きを宜しくお願い致します。
○発送には1~3営業日程お時間を頂く場合がございますので、日時指定は余裕を持ったお時間をご検討下さい。
○発送に関してのご要望はオーダーフォーム入力よりお願い致します。
○環境に配慮し、ダンボールを発送に用いる際には、状態が良好な再利用品を使用しております。
○同日に落札した分に限り、複数点ご落札した際には同梱発送を承っております。お気軽にオーダーフォームよりご連絡ください。

■返品について
お客様都合での返品は一切承っておりません。
万が一「不良品」「商品違い」がございました場合には、商品到着より2日以内にご連絡下さい。商品が未使用の場合に限り、迅速に返品·返金のご対応を致します。

■お取引の流れ
当店ではお客様のご住所等のご連絡を、オーダーフォームにて受け付けております。
落札後、そちらから送付先、お支払い方法など必要情報のご入力をお願いいたします。

■ご注意事項
Yahooにご登録のメールアドレスに最初のご案内が届きますので、受け取れるように受信設定をご確認ください。
○当店が出品するオークション参加条件としまして、落札後48時間以内のオーダーフォーム入力·72時間以内の入金を完了できる方に限らせて頂きます。
完了していない場合、落札者都合の削除対応をさせて頂きます。その際には落札者様にはYahooから自動で「非常に悪い」という評価が付きます事をご了承下さい。
○お客様のご要望で早期終了や即決·入札の取り消しは致しておりません。
○新規のご入札者様、マイナス評価が多いご入札者様の入札参加はお断りさせて頂いております。入札されても当店の判断で入札を取消させて頂く場合がございます。
○落札者様の一方的な返金·減額要求にはお受け致しかねます。
○商品の状態やランクに関しましては当店独自のランク付けを致しております。必ず画像をよく確認してからの入札でお願いします。
○商品のお色に関しましては、ご覧になっているモニターや設定によって見え方が変わります事をあらかじめご了承下さい。
○顕著な汚れや目立つキズは撮影しておりますが、掲載上限の都合上、微小な部分については撮影しきれていない場合がございますので何卒ご容赦ください。
○においに過敏な方は入札をお控えください。
○付属品の状態につきましての記載は省略させていただいております。付属品の状態を理由とした返品対応はお受けしておりません。気になる点がある場合には必ず入札前にご確認、お問い合わせください。
○返品·返金の場合には送料はご落札者様ご負担として、またご入金いただいた商品金額からシステム手数料を差し引いた金額をご返金いたします。
○神経質な方や中古品に完璧を求められる方のご入札はご遠慮下さい。
○落札された後に落札商品への質問等は一切お答えできませんので、ご質問は入札前にお願いします。
○当店では納品書を添付しておりません。ご希望のお客様は落札後にオーダーフォームのご要望欄からその旨をご記入お願い致します。
○ご入札いただいたお客さまは、上記ご注意事項すべてを読み、同意いただいたものとみなします。

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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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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『SOUTH FIELD  サウスフィールド  SF6009-OT 8人用アルミワンアクション型タープ 新品 色 ネイビー キャンプ アウトドア 海』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、Miller Anderson/Bright City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IDOLY PRIDEひこくじ景品まとめ売り

∟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♪IDnet即決♪ 竹に草花模様織出し袋帯 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

ねんどろいど 星のカービィ カービィ ノンスケール ABS&PVC製 塗装済み可動(新品未使用)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(K18 18金 ブレスレット タイガーアイ ネックレス45cm)、「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:Nissy Naptime 5分袖パーカー ホワイト Sセリーヌ ハンドバッグ マカダム トリオンフ レザー茶 スピーディ@M11 2

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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