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大人女性の 特価ヒステリックグラマー 長袖ミリタリーSHシャツ迷彩M 長袖シャツ
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7,680円 12,800円
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カテゴリ
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メーカー·ブランド
  • HYSTERIC GLAMOUR
状態
  • 未使用
HYSTERIC GLAMOUR (ヒステリックグラマー)の2016年 長袖ミリタリーシャツです。0261AH03

●カラー:カラー:カモフラージュ(画像右側の商品です。)

●サイズ:M  サイズの目安は、肩幅約42.5、身幅約52.5、着丈約71、袖丈約60(cm)です。

●状態:新品、未使用 値札付き

●国内ヒステリックグラマーで購入した100%本物です。この機会に是非ご入札して下さい。関連用語:THEE HYSTERIC XXX ヒステリックXXXトリプルエックス THEE HYSTERIC XXX  HYSTERICGLAMOUR

○よくある「ご質問」について
1.Q:「出品商品は本物ですか?」等
  A:当ストアで扱っている商品は、「正規品(本物)」です。
2.Q:「定価はいくらですか?」等
  A: 当ストアの出品商品の多くは、限定販売商品等のレアなプレミアム商品です。
  定価についてのご質問は、他の出品者の方にご迷惑になる場合がございましたので、当方からはお答えしないようにしていますので、ご了承ください。
3.その他ご質問がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

○「掲載の画像」について
1.商品のプリント等の柄について 迷彩等の柄物の商品のについて、生地の縫製の関係で、商品一点一点柄の位置が異なります。掲載画像と柄の位置が異なる場合もございますので予め、ご了承ください。
2.サイズについて 同デザインの商品につきましては違うサイズの商品の参考画像を使用することがございます。参考画像に、この出品商品の「商品情報」のサイズと異なるサイズの表示タグが写っている場合がございますが、「タイトル」と「商品情報」掲載のサイズがオークションの対象のサイズとなります。
3.色相について 光の関係やカメラの性能等、ご覧になられるモニター等の関係で、掲載画像の色相が実物の色とやや異なることもございますので予め、ご了承ください。(傾向としましては実物より青みがかってしまうケースが多いです。)

○商品の状態について
1.商品の箱·袋(パッケージ)等商品の梱包の部材につきまして、保管上、擦れ、汚れ、しわ、へこみ等の購入時からダメージがある場合もございますので予め、ご了承ください。万一、箱(パッケージ)·袋の状態が気になる方は事前にご質問の上、ご入札ください。
2.ユーズド加工、ダメージ加工等の商品について ユーズド加工、ダメージ加工等の商品場合、新品未使用の場合でも、意図的に擦れ、ほつれ等のダメージが御座います。予め、ご了承ください。



★落札後は、まず、落札画面に表示されますヤフーストア専用「オーダーフォーム」 に、お手数ですが送付先のご住所やご希望の取引方法等をご記入お願いいたします。そちらを確認後、お取引のご案内(確認メール)をあらためて送信さし上げます。
万一「オーダーフォーム」をご利用できない場合は、「連絡掲示板」で発送先等のお取引についての必要事項ご連絡ください。

【お支払いについて】
·銀行振込
·郵便振替
·PAYPAL(We will ship internationally.It takes 3.9%+40yen fee of total price. )
·商品代引(代金引換。☆代引きにつきましては、評価が新規の方、キャンセル暦のある方はご利用いただけませんので、その他のお支払方法をお選びください。)
·オークション分割払いサービス
(お支払い総額3万円以上で、お申し込みいただけます。ご利用につきましては、株式会社オリエントコーポレーションの審査がございます。)

詳しくはこちら↓
 
·ヤフーかんたん決済でクレジットカード決済も可能ですので、急なお買い物でも安心です。


なお落札価格には消費税·送料は含まれていませんので、別途ご負担をお願いいたします。(オークションストア出品です。)

【お届け方法について】
「岡山」より、カンガルー便で、料金元払いで発送の予定です。
送料の目安は、
100サイズ以下の商品、税別600円(北海道は税別800円、沖縄は税別1500円)
アウター等で100サイズを超える場合、税別800円(沖縄は税別1600円)です。
商品代引(代金引換)をご希望の場合、送料を含む引換金額が3万円までの場合は税別500円、10万円までの場合は税別1000円、20万円までの場合は税別1500円が別途かかります。

EMSなど海外発送、また宅急便着払い等、発送方法について御希望のある場合はご入札前にご相談ください。
We will ship internationally.

★「スムーズなお取引」のため、以下の内容をご理解ご了承の上、ご入札をお願いいたします。
1.落札後2日以上「オーダーフォーム」ご記入のない方や全くお返事のない方は、落札者様の理由で「削除」させていただくことがございます。
2.代金金額ご連絡後2日以上ご入金のない方やお返事のない方は、落札者様の理由で「削除」させていただくことがございます。
3.発送のご連絡について、
ご入金確認後、2営業日以内を目処に発送させていただいています。業務の効率化上、発送のご連絡は「評価」で発送のご連絡に代えさせていただく場合がございます。
万一、2~3日(離島·遠隔地の場合は1週間程度)以上商品が届かない場合は事故の可能性がございますので、ご連絡ください。
4.不着等の場合を除き、個別に運送会社の「お問い合わせ番号」をお知らせするサービスはしておりませんので、予めご了承ください。

当ストアのイレギュラーな休業、出張等については、事前に自己紹介の欄にお知らせを載せますので、お受け取りをお急ぎの方は念のためご入札前にご確認お願いいたします。 。


★では、ご入札をお待ちしていますので、どうぞ宜しくお願いいたします!

ビッドプレミアム
メールアドレス:bid_premium@yahoo.co.jp
 
 ※お問い合わせの場合は、タイトルに商品名の記載をお願いいたします。定休日と営業時間外は、電話·メール·ご質問等のお返事ができませんのでご了承ください。  

Thank you for your atention.Thank you!


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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:宗 sou 真葛焼 宮川香斎造 掛分染付馬茶碗(共箱)☆直営店買付☆ MONCLER トリコロールアクセント オーバーシャツ

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『本物 ギリシャ コイン 3,3g/17mm #AA210.15.UW』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、HYSTERIC GLAMOUR - HYSTERIC GLAMOUR ブラックSデニムスリムPT 廃盤品AP20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AINIKE - uubo様専用です。

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IENA - かわちゃん様専用❄️おまとめページ

∟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clastellar マーメイドスカート 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

Lilas(リラ) ブレスレット美品 - K10YG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(【BALENCIAGA】BISTRO S ストラップ付きバスケット ブラック)、「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。
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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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