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肌触りがいい グッドイヤー 激安販売 オールシーズンタイヤ ASSURANCE 新品 4本セット 100H 225/60R18 オールシーズン ウェザーレディ WEATHERREADY グッドイヤー
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30,300円 101,000円
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メーカー·ブランド
  • グッドイヤー
シリーズ
  • ASSURANCE
製品情報
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サイズ
  • タイヤ幅 225ミリ、偏平率 60%、リム径 18インチ
状態
  • 未使用
★注意事項★必ず事前にお読みください!★
※通販限定価格です。
※一部商品を除き、北海道·沖縄·離島は別途送料が発生致します。
詳しくは商品説明内→「送料他」箇所をご確認ください。
※メーカー取り寄せ商品です。
必ず事前に在庫·納期確認をお問合せにてお願い致します。
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事前にご了承ください。

オールシーズンタイヤ 激安販売 グッドイヤー ASSURANCE WEATHERREADY ウェザーレディ オールシーズン 225/60R18 100H4本セット 新品
■商品説明■
【ホイール詳細】ホイールは付属しません。
【モデル·シリーズ】ホイールは付属しません。
【ホイール詳細】


別途料金にて各種新品ホイール組み込みも可能です。
ご質問やお見積りは「商品についての問合わせ」にて承っております。


【タイヤ詳細】グッドイヤー ASSURANCE GOODYEAR
WEATHERREADY ウェザーレディ オールシーズン

【本数】4本セット
【インチ】18インチ
【タイヤ幅】225mm
【扁平率】60%
【検索一例】
GOODYEAR 冬·夏タイヤ兼用 225/60-18
【荷重·備考等】100H

4本セットの販売価格です。
【数量1】注文で上記本数の購入になります。
希望数量でご注文ください。

※サイズによりイメージが異なります。
メーカー取寄せ商品です。
出品中でもメーカー欠品している場合がございます。
必ずご注文前に在庫·納期確認を「商品についての問合わせ」にてお願い致します。
【送料他】【本数】4本セット

本州·四国·九州は1本につき【1,100円】の送料が掛かります。
北海道は1本につき【1,650円】の送料が掛かります。
沖縄、離島はお客様様負担着払いでのお届けとなります。

こちらの商品は代引きでのご決済が不可となっております。   

★【必ず】事前の在庫·納期についてのお問合せ·ご確認が必須となります。
※事前に在庫·納期ご確認なしでご注文された場合、まれに欠品や長期納期などにより、商品のご用意ができないケースが発生する可能性もございます。
その場合、代替え提案など含め、可能な限り納得の頂けるよう、尽力させて頂きますが、そういった事象を防ぐ為にも、必ず事前のお問合せ·ご相談をお願い致します。
※事前在庫·納期ご確認なしでの欠品·長期納期によるキャンセルとなった場合は、【お客様都合キャンセル】とさせて頂きます。
上記ご確認必須事項となりますので、ご理解·ご容赦ください。

メーカー直送商品を除き、佐川急便元払い発送のみです。
※沖縄、離島は着払いでの発送となります。
発送方法の変更は一切受け付けておりません。
在庫がある商品は入金確認後、概ね2~4営業日程度を目安に発送させて頂きます。
取り寄せ商品は入金確認後、概ね2~3営業日程度を目安にメーカー発注させて頂きます。

記載車種は検索用一例です。車種·状態によって加工など必要な場合がございます。
純正ベースでのマッチングアドバイスは可能ですが、カスタムマッチングに関しては通販の特性上、現車確認が出来ないためお近くの専門店にご相談の上、お客様にてご判断願います。

ナットや備品等の同梱発送は出来ません。
付属品や保証書など本文に記載がないものは基本的に付属いたしません。
お届け先が法人様·業者様の場合着時間帯のご指定は不可となります。
事前にご了承ください。
お取引きに関するご確認必須事項となります。
本説明文を必ず最後までご確認後、ご納得頂いた上でご落札ください。

★【必ず】ご落札前の在庫·納期についてのお問合せ·ご確認が必須となります。
※「個数」は出品数であり、在庫数ではございません。

★【合計金額·送料について必ず事前にご確認ください】
一部商品を除き、北海道·沖縄·離島は別途送料がかかります。
一部商品を除き、基本送料の設定があり、商品ページに記載がございますが、商品によっては送料が異なる場合がございます。
また、正しい送料を含んだ合計金額は自動計算されません(0円表記など含む)ので、ヤフオクから届く初回自動送信メールには正しい送料を含んだ合計金額が記載されません。
オーダーフォームご記入後に、送料を含めた正しい合計金額および、納期等をメールにてご案内致しますので、【必ず】在庫·納期·合計金額をご確認·ご納得の上、お支払い手続きをお願い致します。
※当店からの連絡が届くまでは、お支払いをお控えください。
かんたん決済手続き完了した場合、ヤフオクのシステム仕様上、一切のキャンセル·変更は不可となります。

★合計金額確認不足にて追加支払いが発生する場合、銀行振込になりますので、ご落札者様に振込手数料のご負担がございます。
また、納期にも遅れが生じる場合がございますので、ご注意ください。

★繰り返しになりますが、【必ず】当店からの合計金額·納期などの連絡をお待ち頂き、ご確認·ご納得の上、お支払いください。
※重複する内容となり恐縮ですが、上記記載させていただいているにも関わらず、「未確認だった」「見落としていた」などの理由から、トラブルになるケースが多発している為、記載させて頂いておりますので、ご理解·ご容赦ください。

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その場合、代替え提案など含め、可能な限り納得のいくお取引きを進行できますよう、尽力させて頂きますが、そういった事象を防ぐ為にも、必ず上記事項をお守りください。
※事前在庫·納期ご確認なしでの欠品·長期納期によるキャンセルとなった場合は、【ご落札者様都合削除】とさせて頂きます。
上記確認必須事項となりますので、ご理解·ご容赦ください。
また、ご落札者様都合削除となった場合、ヤフオクのシステム仕様上、自動的に「非常に悪い」の評価がご落札者様に付きます。
※当店にて意図的に付けるものではございません。
事前にご了承ください。
ただ、その後、当店にて別商品をご落札→取引完了いたしましたら、評価の上書きコメントが可能です。

★領収書の発行は致しておりませんので、ご希望を頂いても対応できません。
事前にご了承ください。


宜しくお願い致します。

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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『走行中 テレビ 視聴 可能 VOLVO XC60 2011/03 ~ 2017/10 テレビ キャンセラー 動画 鑑賞 code dev TVC RTI - Navigation System』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。

三衛門ぐい呑み 今泉今右衛門 中里太郎右衛門 酒井田柿右衛門


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、kebozセットアップ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

■教師なし学習フェイクファージャケット 3色展開

∟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Canon - ★新品未開封★キヤノン PIXUS TS6330 A4インクジェット複合機 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。

URL : ダイキ工業 悪魔さん 未開封品ダイネーゼ レザージャケット 肩肘わきスエード調DAINESE

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 : 200☆MINN KOTA ミンコタ 27 Lbs Thrust Turbo 35 船外機★3L-919

■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

POLO RALPH LAUREN - 新品未使用/RalphLauren/ラルフローレン/カバーオールジャケット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(PRADA 【直営店】新作 Re Nylon ショルダーバッグ ★完売前に!)、「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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