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贅沢 サイドアドレス オーディオテクニカ □audio-technica コンデンサーマイクロホン 未使用品□ AT2050 コンデンサーマイク
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10,800円 18,000円
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カテゴリ
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状態
  • 未使用
□audio-technica オーディオテクニカ サイドアドレス コンデンサーマイクロホン AT2050 未使用品□

商品説明
※必ず商品詳細をご覧頂き、ご理解、ご納得頂いた上でご入札下さい。

□商品詳細□

□メーカー:audio-techinica
□品名:サイドアドレスコンデンサーマイクロホン
□型番:AT2050
□管理番号:【22-397】Y【2202】

□商品詳細
◆DCバイアス·コンデンサー型マイクロフォン
◆新開発「ダブルウェーブダイアフラム(PAT.)」を搭載した、20シリーズ最高峰モデル。
◆【高感度】ダイアフラムにハニカム形状の凹凸を付ける事で、高感度、高S/Nを実現。
あらゆるシーンのハイレベルなニーズに対応します。
◆【指向性切り替えスイッチ付】DCバイアス·コンデンサー型ツインダイアフラム搭載で
全指向性と単一指向性、双指向性をスイッチで簡単に選択できます。
◆ナチュラルで低域特性に優れた音質は、ボーカルや楽器を選びません。

·型式:DCバイアスコンデンサー型
·指向特性:可変(全指向性/単一指向性/双指向性)
·周波数特性:20~20,000Hz
·感度 (0dB=1V/1Pa 1kHz)?42dB
·最大入力音圧レベル (1kHz THD1%)
·149dB S.P.L.
·ローカット:80Hz、12dB/oct
·SN比(1kHz 1Pa):77dB以上
·出力インピーダンス:120Ω平衡
·電源:ファントム DC11~52V
·消費電流:4.7mA
·質量:412g



□商品状態□

未使用品となっております

□コンディションランク□

☆CONDITION 

☆Nランク【新品】:全く使用しておらず、タグ付きのものや箱モノであれば未開封などの付属品が完備されているもの
☆Sランク【未使用品】:展示品、新古品など付属品の有無は場合によるが、未使用の状態であるもの
☆Aランク【美品】:中古品であるが、ほとんど使用された形跡もなく大切に扱われていたであろう物
☆Bランク【程度良好】:中古品の為、細部には傷や汚れ等ありますが、程度良好な物
☆Cランク【一般中古品】:中古品の為、使用感、傷や汚れ等がありますが、一般的な中古品
☆Dランク【現状販売】:通電確認のみの商品、完全な動作確認ができない商品です
☆Jランク【ジャンク品】:著しい破損が見られる場合や、原型をとどめていないもの 
※部品取りや、修理できる方にオススメ
※ジャンク表記のあり商品は、一切のクレーム·返品をお受けいたしません

【注意事項】
☆あくまでも当店における基準となっております、お客様が入札をご検討される場合に参考になればという考えの基に設定させて頂いております。
☆中古品の状態に関して評価基準が著しく繊細な方·神経質な方はご入札をお控え下さい。

※注意※
当商品は店頭での同時販売もしている為、多少の時間差により商品が売り切れている可能性がございます。その際には大変申し訳御座いませんが出品取り消し又はお取引キャンセルさせて頂きます。どうぞご了承下さい


★商品到着より一週間以内での不具合にはご対応させて頂きます。
★商品はデジタルカメラで撮影しておりますので、色合いが多少異なる場合がございます。予めご了承下さい。
★商品は写真に写っている物がお渡しする物全てになります。
(商品詳細と写真で異なる付属品がある場合や不明な点が有りましたら、質問欄にて質問お願いします。)
★ジャンク品、ジャンク扱いの記載がある商品はいかなる場合もノークレーム·ノーリターンでお願いします。
★中古商品は、全ての機能·状態を記載出来ませんので、写真·商品詳細は参考程度にお考え下さい。
★当商品は店頭での販売もしている為、店頭販売時には出品取り消し又はお取引キャンセルをする場合がございます。
★落札金額+送料、振り込み手数料のみご負担下さい。
注意事項
【入金確認·発送に関して】
かんたん取引の際は、商品ご発送後にお問い合わせ番号を送らせて頂く形でのご連絡のみとなっております。
※ご落札後にこちらからご連絡させて頂く事はございませんので、ご理解·ご了承頂けますようお願い致します※

注:一部、旧取引方法でのお取引の場合は連絡掲示板or取引ナビよりご連絡させて頂きます

※極力ご入金が確認でき次第当日に発送させて頂きますが梱包作業の都合上発送が翌日になる事がございますのでご了承ください。

万が一入金より3日以上経過しても商品発送のご連絡が商品が届かない場合は、誠に申し訳ございませんがご連絡頂きますよう宜しくお願い致します。

【注意】
※毎週火曜日は定休日となり、対応時間は朝11:00~夕方18:00までとなります。毎週火曜日と対応時間外は誠に勝手ながら、発送、ご連絡等一切できませんのでご了承ください。

■その他ご要望のある方には、出来る限り応えるように致します。
※落札後3日以内にご連絡頂けない場合はキャンセルの扱いとさせて頂きます。
その際yahooから自動的に「非常に悪い」の評価が付きますのでご注意下さい。
※即決に関するお問い合わせが非常に多いのですが、基本的に設定がされていない商品の即決には対応出来ませんので、ご質問、ご相談はお控え下さいますよう宜しくお願い致します。
※運送中の事故、破損等に関しては当店では保障出来ません。
※運送中の事故、破損等に関しては、運送会社とのご相談になります。その際はご一報頂けますようお願い致します。
発送詳細
■佐川急便(元払い)
兵庫県からの発送になります。梱包はまだ出来ていませんので正確なサイズは分かりませんが、おそらく60サイズになります。
注:希に梱包サイズが表記サイズより1ランク小さくなる可能性がございますがその際の差額はご返金致しませんのご理解·ご了承下さい。

※リンク先は「関西発」となっておりますのでお住いの地域に表示されております金額をご確認ください。

■同時落札された物に関しましては、可能な限り1個口にまとめて発送致します。ご希望の場合は落札後にご連絡、ご相談下さい。※保管場所が異なり同梱出来ない物も多数ございます。同梱をお考えの方は事前に質問欄にてご確認ください。
■離島は+別途送料がかかります。時間の指定が出来ません。ご了承の上、ご入札下さいませ。
支払方法

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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『COACH◆ショルダーバッグ/レザー/GRN/F31076』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、【ラジオフライヤーミニ一輪車】手押し車ペダルカーストライダーキックボード三輪車古道具アンティーク乗用玩具インテリアインダストリアル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【聚寳齋*琉璃細密彫*濟公鼻煙壺】置物 賞物 超美品 中国古美術

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X-girl ALPHA INDUSTRIES M-51 モッズ コート S コラボ 別注 限定 アルファ ブラック

∟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アルミ板9x700x1180 (厚x幅x長さmm)(両面保護シート付) 同サイズ複数枚あり 出品者情報必読 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。

【ELISABETTA FRANCHI】SS21 ミディドレス [AM72S11E2]

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 : sanken/三研 ショットガンマイクロホン 2本セット▲CSS-5 中古 訳あり▲送料無料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。

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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

【#4UT用】ミズノスリーブ●HY60S テンセイCKプロオレンジハイブリッド●MIZUNO JPX900 JPX850 ユーティリティ UT用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(Hermes - エルメス カレ90 折畳み式幌の馬車 レディース 中古)、「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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