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人気が高い カシオ正規保証書発行★G-SHOCK 新品 送料無料★特価 G-STEEL ブルー★プレゼントにも最適 メンズ腕時計 ソーラー電波時計 GST-W300G-1A2JF その他
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カテゴリ
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メーカー·ブランド
  • CASIO
シリーズ
  • G-SHOCK>G-STEEL
状態
  • 未使用
落札から2日以内のお支払いと商品到着から2日以内の受取連絡をお願いいたします。

商品は国内正規品で完全新品です。
付属品 メーカー保証書(1年)、説明書、ボックス、タグ

CASIO
G-SHOCK G-STEEL
GST-W300G-1A2JF
メーカー希望小売価格 44,000円

商品情報
タフネスを追求し進化を続けるG-SHOCKから、ダウンサイジングを実現し、 デザインバリエーションの幅を広げたG-STEELのNew モデルが登場します。
従来のレイヤーガード構造·機能はそのままに、ケース全体で 約90%にダウンサイジング※を実現。
モジュールの大幅な小型化によりケースのサイズダウンや薄型化を可能にし、 ミドルサイズに仕上げました。細部の仕上げにもこだわり、 衝撃に耐える樹脂製のインデックスは、表面に 施した蒸着膜をレーザーで削り、タフネスと美しさを 両立したフェイスデザインを実現。
ステンレス素材をベゼル、バンドに用いたGST-W310Dは、 メタルの硬質感を打ち出したスタンダードなデザイン に仕上げました。樹脂製のベゼルを用いたGST-W300は、 メタルバンド、ソフトウレタンバンドの2種類をラインアップ。
装着性を高める肉厚のソフトウレタンバンドは、長時間での 着用でも手首への負担を軽減します。更に、ブラックIPで精悍な表情のGST-W300BD、樹脂ベゼル×ステンレスケースの 組み合わせがカジュアルなデザインのGST-W300、ゴールド·ブルーIPがクールさを演出するGST-W300Gを加え、 バリエーションの幅を広げました。
世界6局の標準電波に対応するマルチバンド6をはじめ、 液晶部の視認性を確保する針退避機能、暗所での時刻 確認に優れたフルオートダブルLEDライトなどの実用性 も備えています。
メタルパーツと樹脂パーツの融合により、タフネスデザイ ンのバリエーションを広げたG-STEELに、ミドルサイズ に仕上げたNew モデルの登場です。

※投影面積比で比較

商品仕様
構造·性能
●ショックレジスト(耐衝撃構造)
 衝撃や振動に強い耐衝撃構造です。
●ガラス材質:無機ガラス(傷付きにくいガラスを使用しています。)
●ケース·ベゼル材質: 樹脂/ステンレススチール(IP処理)
●バンド:樹脂
●LEDライト(発光色):ホワイト
●電波時計
●タフソーラー
防水性
●20気圧防水
電波受信方法
●電波受信機能:自動受信(最大6回/日)(中国電波は最大5回/日)/手動受信
 <日本>受信電波:JJY、周波数:40kHz / 60kHz(福島/九州両局対応モデル)
 <北米地域>受信電波:WWVB、周波数:60kHz
 <ヨーロッパ地域>受信電波:MSF/ DCF77、周波数:60kHz / 77.5kHz
 <中国>受信電波:BPC、周波数:68.5kHz
 *ホームタイム設定を受信可能な都市に設定すると、都市に合わせた局を受信します。
  尚、時差は選択した都市によって設定されます。
受信電波
●ホームタイム都市(受信機能対応都市) / 受信電波
 ·東京、ソウル、台北/日本の標準電波JJY40·JJY60
 ·(ホノルル)、(アンカレジ)、バンクーバー、ロサンゼルス、エドモントン、デンバー、メキシコシティ、
 シカゴ、ニューヨーク、ハリファックス、セントジョンズ/アメリカの標準電 WWVB
 ·リスボン、ロンドン、マドリード、パリ、ローマ、ベルリン、ストックホルム、アテネ、(モスクワ)/
 イギリスの標準電波MSF·ドイツの標準電波DCF77
 ·香港、北京/中国の標準電波BPC
 ※( )内の各都市は条件が良ければ受信する場合もあります。
 ※ 電波受信が行われない場合は、通常のクオーツ精度(平均月差±15秒)で動作します。

主な機能1
●タフソーラー(ソーラー充電システム)
●バッテリーインジケーター表示
●パワーセービング機能
 暗所では一定時間が経過すると表示を消して節電します。
●ワールドタイム:世界48都市(31タイムゾーン、サマータイム設定機能付き)
 +UTC(協定世界時)の時刻表示、ホームタイムの都市入替機能
●ストップウオッチ(1/100秒、60分計、スプリット付き)
●タイマー(セット単位:1秒、最大セット:100分、1秒単位で計測)
●時刻アラーム5本(カウントダウン機能付き)·時報
●フルオートカレンダー
 うるう年の2月29日を含めた毎月末の日付修正の必要がありません。
●12/24 時間制表示切替
●操作音ON/OFF 切替機能
●ダブルLEDライト(フルオートライト、スーパーイルミネーター、残照機能、 残照時間切替(1.5秒/3秒)付き)

主な機能2
●針退避機能(ボタン操作で時分針をデジタル表示上から-時的に移動させる機能)
 針が液晶表示と重なって見づらいときは、針を液晶表示の上から一時的に退避させることができます。
使用電池
●二次電池
連続駆動時間
●フル充電時からソーラー発電無しの状態での駆動時間
 機能使用の場合:約7ヵ月
 パワーセービング状態の場合:約18ヵ月
サイズ(高×横×奥)
●55.9×49.3×15.3mm
質量
●84.0g
装着可能サイズ
●約145~215mm

【重要】発送日の案内【必読】
①ヤフオクで落札し、配送を「超おてがる配送(ヤマト運輸)」を選択の場合
→火曜と祝日を除き、土日を含め毎日発送!【オススメ】
→商品の厚み3cm以上は宅急便、厚み3cm未満はネコポスで発送いたします。

②PayPayフリマで購入、またはヤフオクで落札し、「おてがる配送」を選択の場合
→大変お待たせしますが、発送まで3日~5日いただきます。(郵便局やコンビニ事情が悪いためご了承ください)
→商品の厚み3cm以上はゆうパック、厚み3cm未満はゆうパケットで発送いたします。

※お急ぎの方はPayPayフリマは使わず、ヤフオクから落札し「超おてがる配送(ヤマト運輸)」を選択してください。
※発送可能日の当日発送締切りは14時までのお支払い分までとなります。
※年末年始や大型連休は変わる場合があります。

◇必ずお読みください◇
●お支払い方法
Yahoo!かんたん決済
●お支払い期限
落札後2日以内にご入金が確認できない場合は、ご注文を取り消されたものとし、落札者都合によるキャンセル扱いとします。
●発送時期
※「超おてがる配送(ヤマト運輸)」は14:00までのお支払い確認で当日発送!(火曜と祝日は発送不可)
※「おてがる配送」はお支払い確認から3日~5日で発送。(郵便局やコンビニ事情が悪いためお時間をいただきます)
※大型連休などは別途定める。
●返品返金について
お客様都合による返品はできません。初期不良がある場合、商品到着後5日以内にご連絡ください。良品と交換もしくは返金いたします。
●返品送料
不良品の場合は当方にて負担いたします。
●その他
お取引について詳しくは自己紹介をご覧ください。

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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『☆新品未使用・最終値下☆ アールデック ビューポート 【 ZPV-250 】 φ114ICF』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、正方形の額縁 アルミフレーム HVL ゴールド サイズ700画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★業務用漆器ノンスリップ丸盆黒天朱8寸(約径24cm)50枚越前塗日本製新品

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★きものマーチ★吉澤友禅 吾妻徳穂 高級振袖 重ね衿付★美品 112z22

∟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【中古 送料無料】  tanico 上棚   業務用厨房機器 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 : CASIO◆クォーツ腕時計/アナログ/ラバー/BLK/BLK/箱・取説有https://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 : ALLUDE ドローストリング カシミアショートパンツエンポリオ アルマーニ 半袖 Tシャツ 3LPT60 PJ3NZ 1200

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 : BUTTERO - 【新品・未使用品】BUTTEROスエードバックジップブーツ

■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 : 激レア!【新品】カシオ Gショック Gスチール★GST-W300G-2A1JF★ミドルサイズ 電波ソーラー ブルー

■金融

新品【代引★引取可 東京発】MITSUBISHI/三菱 CM600YE2N-12F【6ヶ月保証】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(TATRAS - TATRASダウンジャケット BORBORE ネイビー サイズ2)、「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:セプテム リアンディーナ フォルテ40本G-SHOCK ジーショック GWR-B1000-1AJF GRAVITYMASTER ソーラー電波 腕時計

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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