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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • ショートパンツ
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サイズ
  • メンズ
  • L
状態
  • 未使用
MF87032-936408-129
商品説明
ブランドMATSUFUJI
アイテムショートパンツ 新品 定価29700円 M211-0402
カラーグレージュ

※色は実物を見て判断したものを記載しております。発売時のカラー展開は把握しておりませんので、メーカー公式のカラーとは異なる場合もございます事をご了承くださいませ。
性別タイプメンズ
表記サイズ3
実寸サイズウエスト:約78cm
股上:約32cm
股下:約19cm
ワタリ幅:約34.5cm
裾幅:約31.5cm
※記載以外のサイズが合わないことを理由とした返品はできませんので、 記載部分以外で実寸サイズの気になる箇所があれば必ず購入前にご質問ください。
品質表示表地:綿100%
部分:綿100%
季節·シーズン春夏
状態【参考ランク】S

【全体の印象】
新品未使用品です。




※保管時にできた折りジワ、繊維付着などはご容赦下さい。
仕様フロント:ジップ
ポケット:あり
透け感:ややあり
裾:シングルステッチ
裏地:なし
定価29700円
付属品等タグ
その他※モニターの発色の具合によって実際のものと色が異なる場合があります。
質問などありましたらご遠慮なくどうぞ!


【参考ランク詳細】

 S 新品·未使用品·タグ付きのままなどの商品(保管時にできた折ジワなどはご容赦ください)
 A 使用感があまり感じられず、全体的に程度がとても良い商品
 B 傷·ほつれ·汚れなどのいずれかはありますが、それほど目立たなく使用上特に問題がない商品
 C 多少目立つ使用感·傷·ほつれ·汚れのいずれかがある商品
 D 使用感が多く、全体的に目立った傷や汚れなどのある難有り商品

 ·ランク付けに関しての 考えには個人差がございますので、あくまでも参考程度のランクとお考えください。
 ·ユーズド加工物や、元々風合いのある素材を使用していると思われる商品は、 それが使用によってのダメージか判断ができかねるため、ランクを表記していない場合がございます。
  その場合は記載した現物の商品状態をご参考のうえ入札をご検討くださいますようお願い申し上げます。
 ·汚れ、傷、ニオイなどにつきましては細かくチェックしておりますが、ごく小さな物は見落とし等もあり 全て記載できませんので、完璧を求められる方は入札をお控えください。

【SHOPPING INFORMATION】

【梱包について】 基本はビニール袋による簡易二重梱包です。保護が必要な商品はダンボール、エアクッション等の緩衝材も使用します。

【返品について】

 お届けした商品がご落札の商品と異なる場合や、記載の実寸や状態が商品説明と著しく異なる場合は返品をお受け致します。
 上記に該当する場合は必ず商品到着後2日以内にご連絡の上、5日以内に商品が到着するようご返送ください。
 期限を過ぎたお申し出に関しては一切返品をお受けできませんのであらかじめご了承ください。

【返品の対象にならないケース】

 ·色、質感、サイズ感などがイメージや想像と違った等の場合
 ·レディース、メンズの確認間違いや、その他の確認不足によって生じた理由の場合
 ·参考ランクに対する見解の相違が理由の場合
 ·見落としによるわずかなスレ、シミ、小傷、ほつれ、ニオイ等が理由の場合
 ·実寸サイズの違いが5%以内の誤差の範囲であった場合
 ·ボタンの緩みや保管時のシワなどが理由の場合
 ·使用上支障のない部分(箱、付属品、品質表示タグ等)のダメージ、汚れなどが理由の場合
 ·外見で判断しかねる裾上げや、お直し、洗濯による縮み等が理由の場合

【その他】

 ·おおむね18時以降の時間帯は質問等の回答ができませんので、終了日の商品はお早目の質問をお願い致します。
 ·新規IDの方や、評価内容に不安があると判断した場合は、予告なく入札を取消す場合がございます。
 ·商品をお受け取り頂けずに当方へ戻ったのち、連絡が取れないまま1カ月が経過した場合、商品は当方で再販売、もしくは処分致します。

【プライバシーポリシー】

 落札者様の個人情報につきましては、最大限の注意を払って管理致します。頂いた個人情報は商品の発送に必要な場合に限り利用させて頂き、
 法令に基づき開示を求められた場合を除き、第三者に譲渡または公開することはございません。

【サイズ計測部分】

【トップス】

 着丈 : 背中側の襟下(首の付け根)から裾までの数値
 肩幅 : 背中側の両肩の肩先(付け根)から肩先までを直線で測った長さ
※伸縮性のある素材の場合でも平置きの状態で伸ばさずに計測
 身幅 : 背中側の両袖の付け根下(脇の下)を直線数値
 袖丈 : 肩先から袖先まで
 裄丈 : 後ろ身頃の中心から肩を通って袖口まで

【パンツ】

 ウエスト:直線で計測したウエストの2倍の数値
 股上 : ウエストの前の部分から股の縫い目までの数値(※正式には前股ぐりという部分になります)
 股下 : 股の縫い目から裾までの数値
 ワタリ幅:太股の付け根部分を横に伸ばし一番広い部分を計測(※股の縫い目の交差する部分からではありません)
 裾幅 : 裾部分を直線計測した数値

【スカート】

 ウエスト:直線で計測したウエストの2倍の数値
 ヒップ幅:ウエストから約18センチ下の部分を水平に計測した数値(ヒップ幅を測る位置は商品によって多少変わってきますので大体の目安とお考え下さい)
 着丈 : ウエストから裾までを直線計測した数値
 裾幅 : 裾部分を直線計測した数値

【計測方法および誤差について】

·採寸はスタッフが平置きで1点ずつおこなっております。丁寧におこなってはおりますが、多少の誤差が生じる場合もございますので、計測値の5%以内の誤差に関しましてはご容赦くださいますようお願い申し上げます。
·ローライズのパンツはウエストサイズというより腰周り、骨盤周りのサイズになりますのでご注意ください。

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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『GK石川橋●新品即決253 OMNIX GOLF◆キャディーバック◆レインボー◆BK/GD◆組み立て式◆オムニクスゴルフ◆目立つ!』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、CASIO - 電子辞書 EX-word XD-G4800 高校生向け ケース付き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静流様

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miiiko8様 デコパーツ

∟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FOXEY - Foxey ベルフラワー リネン スカート 38 美品 デイジーピンク 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 : ファセッタズム FACETASM ■ 21SS 【 KGO PT M13 】 REPAIRED SHORTS 再構築 リペア ミリタリー ショーツ ショート パンツ 21473https://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 : 魔力終了宣告/Spell-Stopping Statute 遊戯王 旧アジア版 PSA8 激レア レリーフ/アルティメット  1st TLM【0706】跳ね上げ収納ベッド [Free-Gate][フリーゲート]マルチラススーパースプリングマットレス付きSS[セミシングル][深さレギュラー](4

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 : クロックス クラシック ラディアントクロッグ パールホワイト M5/W7 新品未使用タグ付き

■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 : Supreme Mesh Script Water Short 21SS 水陸両用 パンツ 水着 ショートパンツ ロゴ 海パン ネコポス可 シュプリーム ズボン DM3955■

■金融

me(ミー/イッセイミヤケ) 半袖カットソー -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(【BY FAR】バイファー Lily リザード風レザー ミュール ☆送料込)、「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。
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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