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大人も着やすいシンプルファッション 【★04-8264】ハタヤ HATAYA 30mコードリール AP-301K タグ付き店頭展示品 コードリール
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5,318円 8,182円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 電動工具
  • コードリール、延長コード
  • コードリール
状態
  • 未使用
商品説明

【商品名、メーカー(ブランド)名】
 ハタヤ HATAYA 30mコードリール AP-301K タグ付き店頭展示品

 【はじめに】
営業時間は平日 10:00~18:00までとなります。※土日祝休業
落札後の連絡は、オーダーフォームか取引メッセージでお願い致します。
発送は佐川急便 飛脚宅配便のみです。
タイトルに「直接引取り」の文言がなければ来店対応不可です。発送のみの対応となりますのでご了承ください。
メール便やコンパクト便など佐川急便以外の発送は行っておりませんのでご了承下さい。
他商品との同梱発送はできません。あらゆる事故防止のために単品での発送となりますのでご了承ください。
商品に不良があった場合は「返品返金」にて対応致します。
交換や修理は行っておりませんので予めご了承下さい。
平日13時までのご決済確認で当日出荷致します。
(平日13時を過ぎてから決済、土日祝に決済、→翌平日に出荷)

以下、全てお読み下さい

【品番、型番、表記サイズ】

【商品について】
当ストア商品をご覧頂き有難うございます。必ず最後まで説明文をお読み下さい。
いかなる場合でも内容以外の対応は致しかねます。
入札は内容に同意されたものとさせて頂きます。
ページ下に弊社の住所·営業日·営業時間を記載しております。


こちらのお品物は未使用品です。
コンセント箇所にタグがついています。店頭展示品の為、箱は無く、小傷があります。
詳しい状態や付属品に関しては、画像をご確認下さい。
商品に関する詳細はメーカーホームページをご参照下さい。
保証の有無は確認しておりませんので無いものとしてお考えください。
ご入札は上記、または下記説明をご納得頂いたものとして進めさせて頂きます。
神経質な方や、完璧をお求めの方へはおすすめ致しません。
また、いたずら入札防止のために新規入札、マイナス評価の方の入札は予告なく削除することがございますのでご了承下さい。

【付属品】
掲載画像の内容が全てです。

【状態ランク·商品状態】※当店査定基準参考下さい。

Sランク



*弊社はリサイクルショップであり、基本的にはお客様の持ち込みの商品を販売しております。
お客様の保管状況により、新品でも箱にダメージがある場合がございます。
神経質な方にはお勧め致しかねますのでこちらへのご入札はお見送りください。

ご不明な点等がございましたらお問い合わせの後入札お願いします。
また、取り消し依頼など営業時間外はお受けできませんのでご了承下さい。
万一、誤入札であり、落札されてしまった場合は「お客様都合」での取り消しとなりますのでご了承下さい。
落札後のお問い合わせはお受けできませんので、ご遠慮願います。


【発送·その他】

【発送について】

発送は佐川急便にて行います。

*他落札商品との同梱はできません。ご了承くださいませ。

*発送の際リサイクル資材にて商品をお届けする場合が御座います。

*箱物は直接送り状を貼付し発送する場合がございます。転売やプレゼントにお考えの方は弊社の商品は不向きですので入札はご遠慮下さい。

*いかなる場合も包装、梱包に関する要望、クレームは受け付けません。


【お取引後の評価について】
評価はお客様より評価頂いた場合のみお返しいたします。
評価なき場合はこちらから評価は致しませんのでご了承下さい。

【お取引について】

ご落札後は48時間以内にオーダーフォームのご入力をお願い致します。


入力なき場合は、誠に勝手ながら「お客様都合でのキャンセル」扱いとなり、自動的に悪い評価がつきますのでご了承下さいませ。

かんたん決済は期限内にお願いいたします。期限を過ぎますと受付できませんのでご了承願います。その際、「お客様都合でのキャンセル」扱いとなり、自動的に悪い評価がつきますのでご了承下さいませ。

【故障·返品について】

ジャンク記載のある商品は一切の保証はございません。いかなる場合も返金·交換対応はできませんので入札の際はご納得の上でお願いします。

中古品の記載のある商品は基本的に動作確認を行っておりますが、稀に初期動作不良がございます。
その際は到着から3日以内にご連絡を下さいませ。
不具合が認められた際は、送料含め落札金額の返金にて対応をさせて頂きます。修理、交換は受け付けておりませんのでご了承下さい。

【領収書について】
すべての落札商品に納品書をお付けしております。
領収書はこちらでは発行しておらず、注文履歴より発行できますので必要に応じご自身で取得をお願い致します。
参考ページ→https://support.yahoo-net.jp/PccShopping/s/article/H000005938

【備考】

こちらの商品は、商品センターが出品している商品となります。
営業日、発送は土日祝を除く平日のみとなっております。
当日13時までに入金がございましたら即日発送が可能です。
例)
平日の10時に落札→13時までに入金→即日発送
平日の10時に落札→13時を過ぎ入金→翌平日発送
休日に落札·入金→翌平日発送
となりますのでご了承下さいませ。



◆当店の査定基準となりますので参考にしてください。
N新品·未使用で付属品がすべて揃っている状態
S新品同様の状態で買い取った商品
Aわずかな浅いキズ、汚れはあるが大変綺麗な状態
B多少の汚れ、キズがあり少し使用感の感じられる状態
C目立った汚れ、キズのある状態
Dかなりの使用感、汚れ、キズのある状態
ジャンク通常の中古品とは異なり、製品本来の機能を保持しているかどうかの保証ができない商品です。
ジャンク品はその性質上お客様ご自身の責任において利用していただくものであり、
その結果については、弊社はいかなる責任も負いません。
ジャンク品につきましては、商品保証·返品·返金·交換など一切出来ません。

株式会社ベストバイ 商品センター
住所〒578-0951 大阪府東大阪市新庄東5-25
電話番号06-6744-9945
営業時間10:00~18:00
定休日土·日·祝日

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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『2020年製 ダンロップ/DUNLOP ウインターマックス03/WINTER MAXX 03 215/55R18 4本セット』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、LOUIS VUITTON - ✨美品✨ルイヴィトン バンドー トランク スカーフ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AICanon - とろけるぱんだ❤️様 専用ページ

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

■教師なし学習大特価 W120サイズ 無垢材を使ったダイニングテーブル

∟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YAMAKI 70's初期 アコースティックギター IMNR様専用 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 : △△ HATAYA ハタヤ サンデーリール ドラム 温度センサー付 屋内用 100V GS-50 未使用に近い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。

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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 : 通電確認済 Cisco Wi-Fi アクセスポイント Meraki Go 屋内用 PoE対応 無線LAN デュアルバンド/802.11ac シスコ #2647

■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

Marni - MARNI marnimarket ピクニックバッグ【値下げ】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(◆正規店買付◆関税込◆PRADA◆Re-Nylon ブルゾン ジャケット)、「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:Roger Vivier ロジェヴィヴィエ Viv'Skate ラブバックルシューズ【送料無料☆彡】ROKKO DENGYO 六光電業 電線リール 4台セット 型式 DR-350 ドラムリール 通線工具 50013

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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