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品多く Carbon X1 Thinkpad Lenovo 送料198円 安心保証 国内発送 7th バックライトあり 黒 日本語キーボード 20R2 20R1 20QE 20QD 2019 Gen 14インチ~
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カテゴリ
  • コンピュータ
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  • ノートブック、ノートパソコン
  • レノボ
  • 14インチ~
メーカー·ブランド
  • Lenovo
状態
  • 未使用
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商品状態
新品 
製品仕様
◆当店3ヶ月安心保証付き

◆色:黒

■対応機種:
X1 Carbon 2019X1 Carbon 7th 2019X1 Carbon 7th Gen 2019X1 Carbon 2019 Gen7

■管理番号:x1c2019bkbg

■動作確認:
※:出荷前は動作チェックしております。 


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こちらのアカウントは24時間対応しておりません。休業日以外に、24時間以内にお返事いたします。

休業日については必ず自己紹介欄をご確認ください。


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★基本的に電話対応は受け付けておりません。取引メッセージでのご連絡をお願い致します。


商品ページ及び自己紹介欄をよくご確認の上ご入札ください。入札=記載事項全受諾とさせていただきます。

★本商品は新品未使用のバラク品です。在庫保存などの過程において使用に支障のない程度に多少のキズ·よごれ·へこみ·変色等がある場合がございます。必ずご了承の上ご購入をお願 
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ご購入前に必ずお手元のキーボードと商品画像を見比べ、同じであることをご確認ください。 

★ 
商品画像は実物を撮影しておりますが、メーカーの製品更新や生産ロットの違いにより、部品型番や印字が一部変更となっている場合が御座います。

★ 
説明書や手順書などはございません。交換方法はサポートできません。交換作業に個人差があるため自己責任でお願いします。

 

評価不要のお客様が多いので自発的評価はしません。評価必要な方は必ずお申し付けください。

 

運送会社·道路事情その他災害などにより発送の着荷が遅れる場合があります。ご理解の上落札お願いいたします。

発送詳細

佐川急便:全国一律760円


営業日、発送時間は自己紹介欄にてご確認ください。


沖縄·離島の方が佐川急便を選択した場合は郵便特定記録で発送します。
※10個以上のキーボードをご購入される場合は送料無料でございます。


【時間帯指定】 
ご希望の場合は、 下記よりご選択し、取引メッセージで連絡ください。


エリアによっては時間帯指定ができない地域がありますので、あらかじめご了承ください。

【午前中】

【12~14時】

【14~16時】

【16~18時】

【18~20時】

【19~21時】

【18~21時】
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②クリックポスト:全国一律198円


営業日、発送時間は自己紹介欄にてご確認ください。

※クリックポストは時間帯指定と代引をご利用できません。

※郵便は賠償対象外のため運送事故による破損の場合、交換など対応できかねます
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③郵便局特定記録:全国一律410円


営業日、発送時間は自己紹介欄にてご確認ください。

郵便局特定記録は時間帯指定と代引をご利用できません。

※郵便は賠償対象外のため運送事故による破損の場合、交換など対応できかねます。

会社概要
合同会社 トライ ウェイ

埼玉県蕨市中央4-13-3-1F 

電話対応については、出れない場合、留守電になっている場合は多い為、基本的に電話での対応はしておりません。出来るだけ早めの対応を致しますので、メールの方でくれぐれもお願い致します。
その他

当店の保証期間内でも以下の場合は保証対象外となります。

1.修理または改造による故障もしくは損傷
2.落下、衝撃、水濡れなど、不適切な取扱いによる故障もしくは損傷 
3.天災地変、公害、異常電圧などの外部的事情による故障もしくは損傷 
4.対応していない機種での使用、取付方法の誤りによる故障もしくは損傷 


◆ 
不良品の対応
商品のチェックには万全を期しておりますが、お買いあげ頂いた商品に不具合が発生した場合は、1週間以内にご連絡ください。
状況により画像を送っていただく場合があります。ご協力をお願いいたします。 
原則として良品との交換です。同商品の在庫がない場合に限りご返金で対応させていただきます 


◆本オークションの写真や映像を本店の許諾を得ることなく無断で使用することは固くお断りさせていただきます。

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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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◆Lenovo ThinkPad X1 Carbon 5th Gen◆『高性能7世代Core i7・メモリ8GB・SSD 256TB』【カメラ内蔵/Windows10/指紋/フルHD】

引用:【M/L】 90's カナダ製 ルーニーテューンズ タズマニアンデビル デニムジャケット スタジャン LOONEY TUNES ヴィンテージ アメリカ古着新品 コンビ Qnew 電動 クネレールセット クニュ 未開封

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『【美術】V421厳選西陣 名門川島織物逸品 唐織 蜀江鳳凰文様  シルバー地薄群青若緑珊瑚朱色 六通高級美術袋帯 ◇検◇簪名古屋帯締め』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、『収蔵家蔵・銅製・寶石嵌・彩繪・描金・綠度母仏像面具』具置物・古賞物・古美術品・家族珍蔵品031689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伝統工芸 岩谷堂箪笥 欅×桐材 拭き漆 2尺 4段4杯/桐紋様 南部鉄器 抽斗 収納 時代 和家具 タンス チェスト 骨董 古道具 古民芸 花台 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。

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■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

サンプル品 GTA JACOPO JP 50309 810 48サイズ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(ufm ウエダ TSS-77 ti ボロン)、「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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