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大切な / 片培土器 KUBOTA クボタ 【岐阜発】● 店頭引取大歓迎 1706 / 店頭見学大歓迎 / その他
大切な / 片培土器 KUBOTA クボタ 【岐阜発】● 店頭引取大歓迎 1706 / 店頭見学大歓迎 / その他
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11,880円 19,800円
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カテゴリ
  • 花、園芸
  • 農業
  • 農業機械
  • その他
状態
  • 目立った傷や汚れなし

+++◇◇+++


 □商品情報


◆メーカー:クボタ

●機種:片培土器

●梱包サイズ:240サイズ

●仕様:

◇寸法:全長 860 x 全幅 600 x 全高 730 (mm)
◇底幅:13mm

実作業による実演での動作は未確認の状態になります。

農業特有のサビ·汚れあります。
現状にて販売させていただきます。現物をご確認いただけますと幸いです。

写真にてご確認できます品が出品内容の全てです。
※バッテリー·タイヤ·ベルト·フィルター·シールなどの消耗品·付属品の耐久性に関しては保証対象外です。

☆店頭販売も行っておりますので、即決優先とさせていただきます☆

送料についてはお問合せ下さい。

下取りも行っております!!お気軽にお問い合わせ下さい。

こちらの商品は、日本中古農機組合岐阜店の出品商品となります。
※店頭でのお引取りは、岐阜県岐阜市芋島3-7-2 「日本中古農機組合岐阜店」での対応に限ります。
※店頭引取りをご希望される場合(運送業者による郵送をご希望ではない場合)
ご落札後のオーダーフォーム、ご要望欄にて、「店頭引き取り希望(ご来店予定日)」と記載していただきますようお願いいたします。

-付属品-
写真にてご確認できます品が出品内容の全てです。
※バッテリー·タイヤ·ベルト·フィルター·シールなどの消耗品·付属品の耐久性に関しては保証対象外です。

-状態-
中古品です。
※状態は画像にてご確認いただき、ご不明点はご質問ください。
※神経質な方は入札をご遠慮ください。

-備考-
·ご不明点がございましたらご連絡ください。
·商品画像や商品説明などでご確認出来ます内容へのご質問は、返答を控えさせていただきます。
·外箱·ケースが付属している場合は、
 それらはおまけ扱いとします。
·当方の撮影環境や、お客様がお使いのモニターなどにより、
 実際の品との色合いに違いが出る場合がございます。
 色合いなどによる返品には対応致しかねますので、
 あらかじめご了承ください。
※必ず下記、注意事項をご確認ください。


 □お支払い方法

·かんたん決済
·大垣共立銀行
·店頭引き取り
·オリコショッピングローンがご利用頂けます。店頭にてカンタン手続き!
 □発送詳細
大きな商品となりますので落札者様とご相談させて頂きます。

◇運送業者による発送
◇弊社店舗での店頭引取り
◇自社配送(地域限定)
◇落札者様で運送業者を手配して頂く

上記のいずれかのお取引となります。
※店頭引取りをご希望の場合は、オーダーフォームご要望欄にて、店頭引取り希望(日時含む)の記載をお願いいたします。
※送料は落札者様ご負担でお願い致します。

◇運送業者による発送

◆梱包サイズ:240サイズ
※参考 :


※送料は上記の [ 料金一覧 ] をご覧いただき、お客様ご自身でご確認ください。
沖縄、離島を除く送料についてのご質問は一切お答え出来かねますのでご了承ください。

※配送先が沖縄などの離島のお客様につきましては、フォーム送信後の自動送信メールに反映されます送料とは別に、中継送料が必要となりますため、フォームへのご入力を当方で確認した後、中継送料を加算したお支払総額をご連絡致します。

●配送日時のご指定に関しましては「ご要望欄」よりご連絡をお願いいたします。
※お時間の指定に関しましては、「午前」「午後」のみ対応可能となります。
※商品サイズや配送地域により、日時指定が出来かねる場合がございます。
※交通状況、気象状況により、指定通りの配達ができない場合がございます。
そのほかご要望があれば合わせてご入力ください。

●梱包サイズや発送方法に関しましてのご要望やクレームには対応できかねますので、ご了承ください。
※同日落札のみ同梱対応いたします(サイズや商品種類違いなど、ご希望に添えない場合もございます。)


◇弊社店舗での店頭引取り
※店頭でのお引取りは、岐阜県岐阜市芋島3-7-2「日本中古農機組合岐阜店」での対応に限ります。
ご来店の際、事前のご予約が無い場合はお引渡しができない場合がございますので、ご来店日時は2営業日前までに当店にお知らせください。
原則、お引取りの際、積み込み作業はお客様の責任にてお願いしております。


◇自社配送(地域限定)
[ 配送目安一覧 ] (税別)
·岐阜県、愛知県、三重県、滋賀県···30,000円
·長野県、富山県、福井県、石川県···30,000円~85,000円


◇落札者様で運送業者を手配して頂く
お客様方で運送業者を指定·予約をしていただく。
送料については、お客様より直接運送業者にお支払いください。

軽トラック·小型トラック貸出サービス有!!

軽トラック(MT車)·トラック(積載荷重1.3t/AT車) 往復90分以内 無料で貸出を行っております。
積込作業等、ご希望があれば弊社スタッフもお手伝い致します。

※貸出希望の方は事前にご予約下さい。
※車輌を買取·回収作業等で使用している場合がございます。その場合、ご希望の日時に添う事が出来かねる場合がございます。
予めご了承ください。
 □注意事項

●落札後のお取引の連絡は原則として「取引メッセージ」で行います。
※取引メッセージでのご連絡が難しい場合はメールにて対応が可能です。
メールでのご連絡の際には [ infogifu@n-chukonoki.com ] こちらのメールアドレスにご連絡いただきますようお願いいたします。

●ご落札金額に別途消費税がかかります。

●ストアでの出品に伴い、[ 落札金額+消費税+送料=お支払い金額 ] となります。
※お支払い金額とは「 商品全体の価格 」となります。

●万が一、上記お支払い金額を超えてご入金いただいた場合、超過分が1,000円未満の場合はご返金いたしかねます。1,000円以上の場合はお振込み手数料を差し引きしご返金いたします。

●出品は画像にあるものが全てです。

●店頭販売と同時出品の商品もございます。
店頭で売却された場合は出品取り消しさせていただきますのでご了承ください。

●商品によっては保証書が同梱されている場合がございますが、記入·未記入いずれも弊社ではメーカー保証が受けられるかどうかは保証いたしかねます。
保証書に関しましては一切対応いたしかねますので、あらかじめご納得の上、ご入札ください。

●オマケと記載されているものに関しまして
特に記載がない限り、当方での動作の確認などは行っておりません。
あくまでオマケですので、ご返品等には対応致しかねます。

●お取引方法が、通常発送·自社配達·店頭引取のいずれの場合であっても、オーダーフォームのご記入をお願いいたします。

●特に断りがない限り、中古品になります。したがって、主に目立つと判断した傷や汚れは写真にて掲載しておりますが、
画像に載せるほどではないと判断した細かな状態の指摘に関しましては、主観の問題も生じるため、返品やお値引きの要望には一切お答え出来かねます。
匂いや音など主観が絡む問題の場合は、完全ノークレーム·ノーリターンとなりますので、予めご了承くださいませ。

●お使いのモニターや、当方の撮影環境により、実際の品との色合いに違いがでる場合がございます。
あらかじめご納得の上、ご入札ください。

●到着後一週間以内に万が一、動作不良が生じた場合、返品対応致します。
その際の送料は、当方にて負担させていただきますが、振込手数料や取り付け·取り外し工事にかかった費用などの諸手数料に関しましては
落札者様のご負担でよろしくお願いいたします。

●到着後一週間以内に万が一、動作不良が生じた際に、お客様ご自身での分解や修理などを行われた場合、当店での返品·修理·交換には対応いたしかねますので
あらかじめご了承ください。

●誠に勝手ながら、この一年間に悪い評価が5以上ある方、新規の方とはお取引をお断りさせていただきます。
入札·落札されても予告なく取消させていただきますのでご了承下さい。

●ご落札後、「 2営業日以内 」にご連絡いただけない場合や、「 3営業日以内 」にご入金いただけない場合は、
落札者様都合による悪い評価をつけさせていただきます。
必ず手順通りご連絡をお願い致します。

●評価が不要の場合は当方への評価に評価不要と記載してください。ご要望通り対応させていただきます。

●火曜日が定休日です。
·ご連絡は「月、水、木、金、土、日曜」で行います。
·発送は「月、水、木、金」で行います。
·入金の確認および発送は平日にのみ行います。
※火·土日祝日は発送作業および入金確認は行っておりません。

●オークション終了後すぐにご入金いただきましても
梱包および配送業務には、2営業日~14営業日ほどいただくことがございますので、予めご了承ください。

●見落としや気付かない箇所もあるかも知れませんが、ノークレーム·ノーリターン·ノーキャンセルをお守りいただき、入札をお願いします。

●説明文 記載通りの状態となります。
当店の気付かない点、説明不足を含め、現状渡しとさせて頂きます事を十分に御理解·御了承いただき、ご入札ご検討くださいますよう、よろしくお願い致します。

●取り付け軸寸法など、ノギスを使用していない箇所はスケール測りとなりますので多少の誤差が生じます。あらかじめ、目安として御理解くださいますよう、お願い申し上げます。

●当店はメーカー専門店ではございませんので専門的ご質問を頂戴いたしましてもお答えできない場合がございます。お客様にて、メーカーに直接お問い合わせ頂きますよう、お願い致します。
お手数おかけいたします事を、深くお詫び申し上げます。

●保管中に、状態が変化する事もあるかもしれませんがその際は、現状を優先させていただきます事をご了承下さいますよう、よろしくお願い致します。

●説明文·注意事項等を、全て読んで頂いてからの御入札の程、宜しくお願い致します。

●当店で未確認·実演を行っていない商品でも、中古品と記載させて頂いている場合がございます。

●消耗品·現状渡しの中古品という事を、稀にご理解頂けない落札者様がおられます。
商品内容·説明文を全てご確認頂いた上、ご入札のご検討を宜しくお願い致します。


 □ストア·店舗情報

◇ヤフオクストア 「日本中古農機組合」
·お問い合わせ
メール:infogifu@n-chukonoki.com
担当者:小出
·定休日
火曜日

◇実店舗「日本中古農機組合 岐阜店」
岐阜を中心とした農機具·工具の買取は「日本中古農機組合」へお任せください!
日本中古農機組合は、トラクター·コンバイン·田植機·耕耘機·工具などの買取を行っています。
店舗向かい側にレンタカー店舗もございます。

·住所
岐阜店:岐阜県岐阜市芋島3-7-2

·営業時間
08:30~17:30
火曜定休

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No.219.006.006

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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『秋田 ① 共立 動力散布機 DMC6101 肥料 背負式 20L 散粒 散粉 動散 農薬 薬液 動噴 リコイル 混合 中古品』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、コムデギャルソン オム テーラードジャケット カモ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AInest Robe◆オーバーオール/サロペット/リネン混/麻混/アイボリー

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

■教師なし学習スタッドレスタイヤ グッドイヤー ICE NAVI 8 アイスナビエイト 235/40R18 95Q XL 4本セット 送料無料

∟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#wpc ピンクハウス PINKHOUSE ブルゾン 黒 グレー ボア リバーシブル ジップアップ 重ね着風 レディース [659397] 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。

★マルヤマ:MGC600:ウィングモア:畔草刈機:畔草刈り機:畦草刈機:畦草刈機:芝刈り機:ロータリーモア:6馬力:MGC600:HIKOUSEN

■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。

URL : ★★★ 稀少 昭和 本吉農機製作所 丸本式人力唐箕 サイズ:50×100×高さ110cm ★★★

■金融

骨董品 中国 清朝時代物 赤絵 菓子バチ 五彩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(nano・universe - 【新品未使用】西川ダウン/ラクーンファーロングダウン)、「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。

[KIRSH] UNI MIDDLE CHERRY KNIT JA [CREAM]


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:サントリー - サントリー白州700ml ×2本ロビン水田溝切り機 CH231

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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