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大切な 2年保証 入浴用品 ハンドシャワー 深いトレー付き 組立設置工事簡単 浴室用品 150x150x220h 1502-F シャワーブース その他
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 建築材料、住宅設備
  • その他
状態
  • 未使用
ご好評につき完売いたしました!

※ご注文をいただきますと、約40日ほどでお届けになります。

注文数と生産量増加のため、お取り寄せ期間が60~90日になる恐れがございます。
ご了承のほどお願いいたします。


  ★下記の表示価格はすべて税込です








組立マニュアル


  組立ての詳しいマニュアルをPDFでご覧頂けます。
  こちらは自社で作成した日本語のマニュアルです。
  どうそご覧ください。

  ダウンロードは閲覧画面から行ってください。
  組立マニュアルが表示されない場合は
  ご連絡お願い致します。





弊社について
弊社でお買いいただくメリット


  ● 保証期間最長7年でも、低い価格でご提供しています
    ご購入前に他ショップと比較して頂くと保証期間の長さ等ご確認頂けます。

  ● 弊社はプロとして建築·設計の仕事もしております。
    良心的な価格で設計、インテリア、デザイン等も行っております。
    弊社建設関連のHPはこちらをご覧ください。

  ● 10年以上も弊社にて建築した建物に設置したジェットバスを活用しております。
    こちらの動画ではインテリア内で弊社商品をご覧いただけます。10年経っても故障することなく稼働しています。
    

  ● 設置方法、電気系統のご相談などどうぞお気軽にお問合せ下さい。専門スタッフがお答えします。
    各モデル設置と組み立て方法が詳しくわかりますので、お客様が組立·設置を依頼された業者様にも
    設置方法等について説明をさせて頂きます。


  ● 東京、大阪、静岡、福岡、沖縄にショールームを開設しております。
    プール、ジェットバスなど、稼働できる
展示もありますので、実際の商品をどうぞご体感下さい。
    
    

  ● 弊社では(※サイズや仕様などお好みに合わせてお選び頂けるよう、商品を種類豊富に揃えております。
    在庫もおおく揃えておりますのでご注文からお手元に届くまでスピーディーな対応が可能です。


  ● 当社は1997年設立以来、お客様に最高のサービスをご提供できるよう努力しています。
    資本金5000万円の信頼のおける会社です。


商品概要

型番

 1502-F    シャワーユニット

サイズ

 幅:1500 mm    奥行き:1500 mm    高さ:2200 mm

本体材質

  ABS  (高品質で、年月による色の劣化もなし。 ステンレスフレームは、サビに強く·耐久性もあり、末長くご使用できます。)

天面·床面色

 ホワイト

前面ドア·側面

 開きスライドドア:透明ガラス

装備


 ·マッサージ·シャワー(背中) ·天井固定シャワー ·ラジオ
 ·LEDバックライト ·ハンドシャワー部分にLEDライト ·スピーカー·電話(受話のみ)
 ·換気扇 ·水マッサージ器(足裏) ·タオル掛け·小物入れ
 ·底は滑り止め防止加工付き ·コントロールパネル ·天井固定シャワー多色照明ランプ
 ·ジェット

仕様

 ·134kg
 ·100v/50-60Hz






商品価格(225,700円)+ 送料(下記ご参考) = お支払い金額



INFORMATION

◆ 保証について ◆

◆ 実際に弊社の商品をご覧になれるショールームへどうぞ ◆

  保証対象:エンジン·部品
  (正常なご使用状態で壊れた場合に限ります。
  部品等に傷などがあった場合は保証対象外となります。)

  5年間と7年間保証の追加料金は下記の通りになります。
  保証時間:入金日より2年間。
  5年間保証:保証2年間商品価格の10%となります。
  7年間保証:保証2年間商品価格の15%となります。

  手順

  1.お客様より不具合のある部品を当社までお持ちいただき、
   修理ができない場合は、新しい部品をお渡しいたします。
   当社で確認·修理をします。
   (ご持参できない場合は、送料お客様負担の上ご返送ねがいます)

  2.修理ができない場合は、新しい部品をお渡しいたします。
   ※直接お引取りできないなどご希望がありましたら、
   お客様が選んだ運送会社(着払い)でお送りいたします。
  3.保証期間後も、壊れた部品の交換に対応致します(有償
   ※検査·修理代は部品によって異なりますので、
   以下の電話番号までお問い合わせください。
  4.ご注意:運送会社の規定により、
   商品が到着後は必ず商品の梱包状態、
   商品本体状態、部品の不足がないか等をご確認いただき、
   万が一商品に不良·部品の不足などがあった場合は
   商品到着から3日以内にご連絡ください。
   弊社ではそのような商品または部品は
   すぐに良品と交換させて頂いております。
   ですが、3日を経過した商品や、
   “1度でも使用した商品”に関しては交換の対象にはなりません。
   予めご了承下さい。
   ※不良をご確認いただきました際、
   商品及び部品のお写真をお撮りいただき、
   メールまでお送りください。

   ●東京ショールーム
  東京都江戸川区西一之江4-9-36 エクセル西一之江 1F
 (TEL 03-5879-6925)
  営業時間: 9:00-18:00 休業日: 祝日のみ

   ●大阪ショールーム
  大阪市平野区西脇3-1-11 ローズハイツ 1F
  (TEL 06-6770-5790)
  営業時間:月~金 9:00-18:00 定休日:水曜日

   ●福岡ショールーム
  福岡県福岡市博多区井相田2丁目11-26 シャトーポルテ 101号室
  (TEL 092-586-7520)
  営業時間:月~金 9:00-14:30

   ●静岡ショールーム
  静岡県藤枝市岡部町内谷930-2
  (TEL 054-631-6987)
  営業時間:月~金 9:00-17:00

   ●沖縄ショールーム
  沖縄県那覇市曙1丁目17番1号
 (TEL 098-953-2902)
  営業時間:月~金 9:00-16:00


メール:yahoo@salemarket.jp

当社は1997年設立で今年23年目になります。
(資本金5,000万円)安心してご購入くださいませ。


※出品の商品はショールームに展示していない場合がございますので、
ご来場の前に商品の有無につきまして
お電話またメールにてお問い合わせください。

◆ あなたの健康のお役にたてる情報 ◆

◆ 注意項目 ◆


弊社の商品は花粉症対策の一つになれて、
アレルギー症状が緩和される可能性もあります。


弊社取り扱いのジェットバスでは、
30分のマッサージが100円(電気代、水道代込みの概算)で
ご使用頂けます。


※ 全商品のカタログもこちらからご覧いただけます。
カタログの配信につきましてはメール、
またはお電話にてお問い合わせください。


お問い合わせ

  サポートサービス

  TEL: 03-5879-6925
  メール:yahoo@salemarket.jp


  ※お電話が繋がりにくい場合は、
  しばらくしてもう一度お掛け直し下さい。



 商品は保護フィルムを貼り製作されていますが、多少の汚れ、
 色むら、小傷、成型ミスがある場合があります。
 神経質な方のご注文はご遠慮下さいませ。
 ノークレーム·ノーリターンでお願いいたします。
 お客様のご都合による返品はお受け致しておりません。
 十分にご検討の上、、ご注文くださいますよう、お願い申し上げます。
 初期不良の場合は、商品到着後3日以内にご連絡いただいたもののみ、
 確認後対応させていただきます。
 ※破損品につきましては回収できませんので、
 お客様でご処分をお願い致します。

 万一商品到着時に明らかな梱包の異常(木枠の破損·箱の潰れ等)
 があった場合、商品は開梱せず、すぐにご連絡をお願い致します。
 また、破損の状況を画像にて弊社に送っていただきますので
 宜しくお願いいたします。

 ※末永くお使い頂くために···

 ·組立時には、コーキング等を施してください。
 ·本品は出荷前に漏水検査をおこなっており、
 検査時に使用した水がパイプ内に残っている場合がありますが、
 異常ではございません。


※Yahoo!かんたん決済で支払いがあった後に
お客様ご都合でキャンセルの際には、
キャンセル料をご請求させていただきます
(商品により商品価格の5~10%になります)。

※商品の出荷があった後にキャンセルはご対応致しかねます。
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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引用:VANS - VANS オールドスクール 24cm海のハーバリウム 受注製作

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『【真作】木村光年【月下帰漁図】◆絹本◆共箱◆掛軸 w01132』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、ロリンザー19インチ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SHARP - 【新品/未開封】プラズマクラスター7000搭載 FU-L50-W

∟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ZARA - ZARAカットワーク刺繍ワンピース 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。

イケダンMAX Blu-ray BOX シーズン3(中古品)

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。

URL : 【真作保証】鈴木マサハル「フィレンツェ」油彩サムホール/厚塗り人気作家

■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

URBAN RESEARCH - かぐれ ウールスムースVネックワンピース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(【★日本未入荷★】HERMES クッション 2色)、「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:おしゃれエレガント♪★GUCCI★Ophidia デニムショルダーバッグ新品 未開封 三菱電機 表示器 GT1675M-STBD

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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