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新品本物  【限定1500本】【国内正規】タグホイヤー アクアレーサー TI 自動巻 WAY208F.BF0638 リミテッドエディション バンフォード アクアレーサー
新品本物 【限定1500本】【国内正規】タグホイヤー アクアレーサー TI 自動巻 WAY208F.BF0638 リミテッドエディション バンフォード アクアレーサー
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114,000円 380,000円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランド腕時計
  • た行
  • タグ·ホイヤー
  • アクアレーサー
メーカー·ブランド
  • タグ·ホイヤー
シリーズ
  • アクアレーサー
状態
  • 目立った傷や汚れなし

☆ 入札される前に、商品説明、注意事項、お支払い方法等の内容に 必ず目をお通しください。

メーカータグホイヤー〔No.v1906〕
モデルアクアレーサー バンフォード リミテッドエディション 限定1500本
商品説明
【程度】USED AB
【型番】WAY208F.BF0638
【ムーブ】自動巻
【材質】TI
【ダイアル】ブラック/オレンジ
【ケース径】43mm
【厚さ】13mm
【風防】サファイヤクリスタル
【防水】300m防水
【腕周り】約20.5cm
【定価】46万2000円(参考)
【付属品】箱·保証書(2021年4月国内正規)
·小冊子
【保証】当店6ヶ月
  
【コメント】あらゆるマリンスポーツに求められる精密さをめざして設計されたスポーツ·ウォッチ「アクアレーサー」、イギリスの有名カスタムメーカー「BAMFORD(バンフォード)」コラボ限定モデルです。視認性に優れた特別なダイアルデザイン、サンドブラスト加工を施した耐久性の高いグレード2チタン製ケース·ブレスレットが特徴的です。ダイアル6時に「BAMFORD」の表記、裏蓋に「ONE of 1500」の刻印があります。バックルやブレス裏側など少々の軽い擦りキズはありますが目立つ様な深いキズはありません。2021年4月に国内正規店にて購入品で、現在精度は平置きで日差-1秒程です。
  


支払い方法
クレジット決済について
※当店では、Yahooかんたん決済以外のクレジット決済は承っておりません。


銀行振込·郵便振替について
振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

●三菱UFJ銀行
【支店名】上前津支店(カミマエヅ)
【店番】282
【口座番号】3880589
【口座名】有限会社ビッグムーン

●三井住友銀行
【支店名】上前津支店(カミマエヅ)
【店番】482
【普通口座】7235484
【口座名】有限会社ビッグムーン

●ゆうちょ銀行
【記号】14470
【番号】21944311
【口座名】有限会社ビッグムーン



商品代引
●代引手数料
全国一律 1,000円

●代引発送について

【総額30万円まで (代引手数料込)】···クロネコヤマト

にて発送させて頂きます。

※ 総額は【落札金額(税込)】+【代引手数料】です。
※ 現金決済のみのお取り扱いとなります。



※ オークション振り込め詐欺に注意!
当店は上記以外の口座による請求は致しておりません。



次点落札者様へ繰り上げの場合、必ずYahooオークションマスターからの連絡通知と併せて、当店からもご連絡させて頂きます。Yahooからの連絡通知無しに次点落札者様へ連絡することは一切ありません。次点落札者様に対し出品者を騙り個人取引をもちかける大変悪質な詐欺が多発しておりますのでご注意ください。


配送
送料
全国送料無料
※ 商品サイズとお届け地域により例外があります。詳しくはお問い合わせ下さい。


発送方法
【宅急便 (ヤマト運輸)】
お届け日、時間帯指定可能です。落札後オーダーフォームよりお知らせ下さい。

※その他、小物や大きなお荷物など商品によってレターパックプラスや佐川急便にて発送させて頂く場合がございます。配送方法についてご不明な点は事前にお問合わせ下さい。



お届け目安
ご入金日翌日~ (ご入金確認後、即日発送)
15時以降などご入金のタイミングにより翌営業日発送となる場合があります。




取引についての注意事項
·原則としてオークション終了後、銀行営業日3日以内のお振込をお願いしております。
·落札後のキャンセルは落札価格の10%の手数料を頂きます。
·返品不可となっております。詳細はストア情報をご参照下さい。
·商品のコンディションの感じ方には個人差があるため、商品状態に関するご不明点は事前にご質問下さい。
·過去の評価で不安を感じるような著しく評価の悪い方はこちらの判断で入札をお断りさせていただく事があります。
·当オークション以外で商品が売約になった場合、開催期間途中で出品を取り消すことがあります。
·落札後、yahooからの落札通知に記載された取引内容を必ずご確認ください。
·海外発送した商品に関しましては、修理保証はしておりません。
·営業時間外のご質問や入札取消し依頼等には対応できません。

商品保証
腕時計
【新品】············当店12ヶ月保証
【未使用品/USED品】······当店6ヶ月保証
【ヴィンテージ品】·······当店3ヶ月保証
※1円スタート品/ジャンク品等··保証なし·現状渡し



時計以外その他
保証なし·現状渡し



【時計】のランク
-新品
S未使用品
SA保管状態により多少の極小キズやコマ調整済みなどの有る未使用品
A極小キズのあるキレイな状態の中古品
AB多少の小中キズのあるキレイな状態の中古品
B小中キズのある中古品
BCかなりの使用感があり、目立つキズがある状態の中古品
C商品の一部に破損が確認される中古品
Qヴィンテージ·アンティーク
【バッグ·小物】のランク
-新品
S未使用品
SA保管状態により多少の極小キズや傷みなどのある未使用品
A極小キズや若干の使用感のあるキレイな状態の中古品
AB多少の小中キズや軽い汚れや傷みのあるキレイな状態の中古品
B小中キズやある程度の汚れや傷みのある中古品
BCかなりの使用感があり、目立つキズがある状態の中古品
C商品の一部に破損が確認される中古品


店舗情報
有限会社ビッグムーン

〒460-0011 名古屋市中区大須3-2-6
TEL:052-238-5080 FAX:052-263-5677 MAIL:y-auction@e-bigmoon.com
営業時間: 10:30 ~ 19:30 定休日: 木曜日
古物商許可証 愛知県公安委員会許可 第541160404100号


ビッグムーンでは腕時計中心に貴金属、ブランド品などを扱っております。オークションを通じて皆様に楽しいお買い物をして頂きたいと思っております。特に珍しい物、レアな物に自信があります。偽物(コピー品)や本物かどうか判断できないものは出品いたしませんのでご安心下さい。
なお、営業時間 (10:30 ~ 19:30) 外及び定休日 (木曜) のご連絡や発送、入札取消し対応等は出来ませんのでご了承下さい。買取、下取りもお気軽にお尋ね下さい。

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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。

ウシャコダ Wshakoda 1979年 LPレコード 土一揆 Doikki 名盤 国内盤 帯付 Japanese soul R&B ファーストアルバム

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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『☆美品【TAG HEUER】タグホイヤー アクアレーサー キャリバー5 AIR-K3 日本限定50本 WAY2115.BA0910 自動巻き メンズ』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、業務用 抗菌プラスチックまな板 1500×1000×40mm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稀少 アンティーク 神社 曼荼羅 馬鳴菩薩 不動明王 観世音菩薩 普賢菩薩 文殊菩薩 大日如来 神画 神 紙本 掛軸 神道 絵画 日本画 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【引取限定】2槽ガスフライヤー MGF-C18WJ マルゼン 2014年 都市ガス用 13A 中古【現状渡し】【見学 札幌】【動産王】

∟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BERIK ツーリングジャケット 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

★広森昌吾『臥龍桜(WF3)』日本画 絵画 【B3871】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(Mr.Children ミスチルEverything CDアルバム関係者用)、「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:JOHN LAWRENCE SULLIVAN - john lawrence sullivan スタジャン 38タグホイヤー アクアレーサー ダイヤベゼル11Pダイヤ シェル WAY1414.BA0920 SS レディース ホワイトシェル文字盤 仕上げ済 美品【中古】

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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