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当店だけの限定モデル COLLECTOR 2021 【新品未開封【n598】同梱可】ホットウィール EDITION!(PORSCHE911/FORDGALAXIE/NISSAN F-150RAPTOR) LAUREL2000SGX/FORD その他
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カテゴリ
  • おもちゃ、ゲーム
  • ミニカー
  • 自動車
  • ホットウィール
  • その他
メーカー·ブランド
  • ホットホイール
状態
  • 未使用
本商品は『 新品/未開封 』です。

以下に記載の「商品説明」「お支払方法」「発送方法」「注意」を
ご確認·ご了承頂いた方のみ入札の方お願い致します。




商品説明


【商品の状態】
□新品·未開封品です。

□71 PORSCHE 911
□65 FORD GALAXIE
□NISSAN LAUREL 2000 SGX
□17 FORD F-150 RAPTOR

【付属品】
□写真に写っているものが全てです。
□現状渡しとなります。

※※※※※※※※※※※※※同梱に関するお取引の流れ※※※※※※※※※※※※
□お客様が最初に御落札頂いた商品から3日以内に落札された商品が同梱可能対象です。

①同梱をご希望される商品全ての取引ナビより「同梱希望」とご連絡をお願いいたします。

②「同梱希望」の商品全てに対して、まとめて取引をお願いいたします。

③まとめて取引を確認後、当方から送料に関するご案内を致します。


※送料については以下をご確認ください。

◆2台の同梱の場合(定形外郵便:全国一律220円)

◆3~4台の同梱の場合(定形外郵便:全国一律350円)

◆5~7台の同梱の場合(レターパックプラス:全国一律520円)

◆8台以上の同梱の場合(当方指定運送業者:全国一律1200円~)
※但し沖縄·北海道·離島は1800円~)
※指定運送業者(日本郵便、またはヤマト運輸)
※指定運送業者での同梱発送の場合、個数によって送料が変わる場合がございます。

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

·お客様のご都合による返品(イメージが違うといった理由等)
·交換(全て1点物の為不可)は、お断りをさせて頂いております。
·プレゼント梱包は行っておりません。
·指定運送業者にて発送させて頂く際のダンボールなどは、
リユース(再利用)品を使用させて頂いております。
ご了承、ご協力のほど宜しくお願いいたします。

·撮影時の状況やご覧いただく環境により、
掲載写真と実物とで色合いに誤差が生じる場合がございます。
何卒ご容赦くださいませ。
予めご了承くださいます様お願い申し上げます。



お支払い方法


■お支払い方法
·Yahoo!かんたん決済

お支払金額 』 = 落札金額+【送料】

·納品書·領収書につきましては発行を行っておりません。

·お支払金額不足の場合、ご入金をされてから72時間以内に
追金(振込手数料はお客様負担)の確認が取れない場合は
権利の放棄と判断し、キャンセル処理をさせて頂きます。



発送方法


■配送方法:レターパックプラス
送料【全国一律:520円】
(但し国内配送のみ)
※配送方法の変更(運送業者の変更や代引き·着払いなど)は出来かねます。
·本商品は他の商品と同梱できません。
·配送日時指定はお受けできません。
·最低限しか緩衝材を入れることが出来ない為、破損のリスクがあります。
·お届け先情報と入金確認後、発送までに
お時間(3日~6日)を頂戴する場合がございます。

■配送方法:当社指定運送会社(日本郵便、またはヤマト運輸)
送料【全国一律:1200円】
(※但し沖縄·北海道·離島は1800円)
※配送方法の変更(運送業者の指定や変更·代引き·着払いなど)は出来かねます。
·本商品は他の商品と同梱できません。
·配送日時指定に関しましてはお約束出来かねます。
·お届け先情報と入金確認後、発送までに
お時間(3日~6日)を頂戴する場合がございます。

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

≪配送注意事項:共通≫
·配送トラブルにつきましては運送会社に
直接ご相談いただきます様お願い申し上げます。
·長期不在などから運送会社の保管期限が切れ当方に商品が返送された場合、
キャンセル処理とさせて頂きます。
返金に関しまして、お客様ご指定の口座へ返金対応を行いますが
「発送の際の送料」+「ヤフオクシステム利用料」+「振込手数料」は
お客様負担とさせて頂き、
それら3点を除いた商品代金のみの返金対応をさせて頂きます。
※お客様負担額が商品代金を超えてしまった場合、返金対応が出来かねます。
予めご了承ください。



注意


·ご落札後72時間以内に「お届け先確認」「ご入金の確認」が行えず、
発送準備が出来ない場合は
落札者都合による入札取消し』の処理をさせて頂きます。

·落札後のご質問には対応出来かねます、
必ずご入札前に質問欄からお願いします。

·当方から評価を行うことは基本的にございません。
ご入用の場合は取引ナビ·連絡掲示板からご連絡をお願いします。

·ご質頂いた時間帯によっては回答が遅れたり、
ご質問にお答え出来ない場合がございます。

·商品画像からでは解り難いキズ·破損などがある場合があります。

·商品の詳細はメーカーの情報をご参照下さい。

·本商品に起因する付随的損害や事故については一切補償致しません。

·ノークレーム·ノーリターン·ノーキャンセルにて入札をお願い致します

·新規の方、悪い評価が多い方は入札を取り消す場合がございます。
·購入の意思が無い方は絶対入札しないで下さい。

以上の事を予めご了承頂いた上でご入札·ご落札をお願い致します。

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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『戦極姫4~争覇百計、花守る誓い~【豪華限定版】 (ドラマCD+ビジュアルブック(中古 良品)』には、以下のように記載されています。


★新品未開封★Hotwheel 1/18 McLaren MP4-17D Kimi Raikkonen #6 2003

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、patagonia - patagonia パタゴニア レトロX レアカラー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BANDAI - CSMダブルドライバー&CSMファングメモリ

∟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LOUIS VUITTON - ルイ ヴィトン LOUIS VUITTON iPhone 8・7ケース フォリオ 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。

未使用品 松田菊男 菊ナイフ イーグル EAGLE [KIKU-EAG]

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 : 【新品未開封(K17)同梱可】ホットウィール RLC 69 CAMARO カマロ Real Riders Series7 10000台限定 レッドラインクラブ リアルライダーズ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。

URL : nest robe CONFECT◆ボトム/3/コットン/BLK/無地/02204-0058ソウル7inch・45★BILL BRANDON / Self preservation / Full grown lovin’ man★South camp★

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 : [THE NORTH FACE]LONGS PEAK TRAINING PANTS◆

■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。

URL : フェラーリ F2002/18スケールM.シューマッハ 150勝 世界2万個限定モデル HOT WHEERS

■金融

LE CIEL BLEU - LE CIEL BLUE プリーツドレ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(【FILA x pushBUTTON】FUNKY TENNIS Boat Shoes★WHITE)、「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:FURLA(フルラ) 腕時計 WU0 PET GIADA R4251108506【新品未開封【n481】同梱可】ホットウィール ワイルドスピード FAST & FUTIOUS 1/4 MILE MUSCLE フルコンプ フルセット 5台セット

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。


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