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年末のプロモーション特価! ウブロ アエロフュージョン メンズ 中古 525.OX.0180.LR.1104 ダイヤモンド キングゴールド ウブロ
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830,455円 2,768,182円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランド腕時計
  • あ行
  • ウブロ
メーカー·ブランド
  • ウブロ
状態
  • 目立った傷や汚れなし
詳細情報

商品管理番号U-525OX18LR114
ブランドHUBLOT(ウブロ)
型番525.OX.0180.LR.1104
商品名アエロフュージョン キングゴールド ダイヤモンド
材質キングゴールド/King Gold
文字盤スケルトン/Skeleton
ムーブメント自動巻き/Self-Winding
サイズケース:直径 45.0mm (リューズ含まず)
全重量:187g
タイプメンズ
付属品外箱/内箱(ダメージ有)/保証書(発行日付 2014年5月)
当社保証内部機械の自然故障について
ご購入日より 1年間
個別コード17COHBAU0001

メンテナンス情報
コンディション
オーバーホール/外装仕上げ
(当店にて 2022年2月)

微細な傷が残る程度で目立つ傷は見受けられません。仕上げ済みで全体的に綺麗です。ダイアルのシミや腐食など無く針も綺麗です。ガラス6時-8時位置に小傷が残りますが、着用時には気にならない程度です。2014年に販売された個体です。純正ストラップは当店でクリーニング済でございます。

モデル情報人気の高い“クラシックフュージョン”のアエロモデルです。ベゼルにパヴェセッティングされたダイヤモンドの華やかさと、それに引けを取らないスケルトンダイアルの組み合わせがを印象的なタイムピースです。ストラップは裏面にラバー、表面にレザーを使用したグミアリゲーターストラップを採用。フォールディング·バックルの剛性が高く、しっかりと留まるため信頼性は申し分ありません。




当店について

落札後の流れ
STEP1ご落札後、オーダーフォームをご記入お願いします。
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STEP4発送のご案内メールをお送りいたします。
送料について送料:全国一律0円
代金引換手数料:0円
配送会社についてお支払い方法により配送会社が異なります。
代金引換···佐川急便
その他···ヤマト運輸
※ご希望の配送会社がございましたら、ご注文時の備考欄にてご指定ください。
日時指定についてご希望の配送日時は無料でご指定頂けます。

·午前中
·12~14時 (佐川急便のみ)
·14~16時
·16~18時
·18~20時
·19~21時

※地域によってはご希望に沿えない事が御座いますので、ご注文後の受注メール内にてご指定可能な日時をご案内致します。
※各時間帯内での配送となり、細かな時間指定はお受け致しておりません。
※配送日の交通事情や天候また配送会社都合により、ご指定された日時にお届け出来ない場合がございます。
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特に日時のご指定が無い場合は、下記日程内にて最短指定にて発送致します。
銀行振込12時までにご入金の確認ができれば即日発送致します。
代金引換12時までのご注文は即日発送致します。
※新型コロナウイルスの感染拡大により佐川急便の集荷時間が変更になっております。そのため当面の間、代金引換でのご注文は翌日以降の発送とさせて頂きます。
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※12時以降にご注文、ご入金をいただいた場合は翌日の発送となります。
※ご希望の配送指定日がある方はご希望の日に届くよう発送致します。(決済完了日から7営業日以内でお受け致します。)
※商品の性質上から配送前の検品に日数が掛る事がございます。正式な配送日については受注時の返信メールにてご案内致します。
※代金引換をご利用で、到着日より3日以内のお引き取りがない場合は、ご注文自体をキャンセルと見なし商品は弊社にお戻し致します。
宅配ボックスのご利用についてセキュリティー上の観点より、宅配ボックスのご利用はお受け致しておりません。
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※恐れ入りますが、振込手数料はご負担下さいますようお願い致します。
GINZA RASINについて
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【電話番号】03-6252-1515
【営業時間】11:00~19:30


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【営業時間】11:00~19:30




保証について

保証期間
新品、未使用品2年間
中古品1年間
アンティーク品6ヶ月間
お買い求め頂いた時計には、内部機械に故障や不具合が発生した場合の保証をお付けしております。
修理および調整をご依頼される際は、当店発行の保証書を必ずご提示下さい。
保証書の再発行はお受けしておりませんので、紛失などされないよう大切に保管してください。


入札される前に必ずお読みください。

·商品はすべて、消費税込みの金額となっております。
·送料、代引き手数料は全国一律無料です。
·当店では店頭販売も行っております為、ご落札と店頭処理との時間差で在庫切れになる場合がございます。予めご了承くださいませ。
·店頭にてご購入を希望される場合にも、事前にお電話かメールにて在庫の状況をお問い合わせ頂けますようお願い致します。
·ご落札頂いたアカウントにおいて、過去の評価が著しく悪いはは当ストアの判断により入札を削除させて頂く場合がございます。予めご了承下さいませ。
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以上、ご理解頂いた上でご入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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引用:LOUIS VUITTON◆オーガナイザー・ドゥ ポッシュ_ダミエグラフィット/PVC/BLK大菱 精密水準器 300mm 0.05mm 美品 OBISHI KEIKI

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『☆元箱ありの希少・レア品 任天堂 Nintendo スーパーファミコン 本体 スーファミ 一式 動作確認済』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、5056NE 500-90-56 E 要在庫確認 送料無料 KBL コンバイン ゴムクローラー 500x90x56 500-56-90 500x56x90 クロー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

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∟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油絵/油彩額縁 アルミフレーム DA-603 Cマット シルバー サイズP3号 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。

漢代 和田玉の銘文龍印章

■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。

<C192062> 勝海舟(安房) 肉筆和歌短冊/幕末の幕臣 新政府参議・海軍卿 伯爵

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。

URL : LG Electronics - LG CineBeam PF50KS プロジェクター

■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

《質屋出品》k18★天然ルビー0.56ct+ダイアモンドデザインリング★C-5445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(Kai様専用 DDSテロメアプラス 送料込み)、「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。

【☆すぐ届く☆】LouisVuitton×ポルトモネ・ジュール


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:Angelic Pretty - 半額以下!アンジェリックプリティ JSKウブロ HUBLOT ビッグバン フェラーリ スペチアーレグレー セラミック 世界限定250本 401.FX.1123.VR ブラック文字盤 新品 腕時計 メンズ

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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