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品質保証 ■新品■未使用品■ROCKSTONE/ロックストーン■最高級■KAMUI/カムイ/PM302■岩倉榮利■arm chair/朱/アームチェア/11万/ft6736k 金属製フレーム
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18,150円 33,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • イス
  • 一般
  • 金属製フレーム
状態
  • 未使用
■2-B1■





商品説明
国内人気家具ブランド ROCKSTONE(ロックストーン)より、
岩倉榮利デザインの「PM302 KAMUI(カムイ) armchair」アームチェア·新品未使用品のご紹介です。

1981年、家具デザイナー「岩倉榮利」による日本で先進的なデザイナーズブランドとしてスタートし、
独自のスタイルを持つ上質な家具を作り続けてきた「ROCKSTONE(ロックストーン)」。
あらゆる空間にコーディネート可能な機能美を兼ね備えた家具を豊富に取り揃えています。
本物志向のオリジナル商品と、独自の視点でセレクトした国内外の上質な商品を取り揃え、
一般住宅のインテリアコーディネートはもちろん、
旅館·飲食店等、商業施設の空間プロデュースやリフォームの実績を持つ家具ブランドです。

デザイナーの岩倉榮利はトータルなモノづくりや家具を中心とした空間プロデュース、
究極の日本の宿づくりも手掛けるデザイナー。
それらのデザイン活動は生産·販売という経営活動を通じた、
インテリアデザインの概念を超えた提案となっています。
近年は日本の家具のあるべき姿を追求し、
世界に誇る日本の家具職人の技をデザインによって昇華させたブランド活動を行っています。

日本の美しい椅子。『カムイ』
背中を快適にサポートし、長時間座っていても疲れにくく、
心地良いくつろぎの時間をお過ごし頂けることでしょう。
全体的なバランスが美しく、高級感のあるワンランク上のフォルムを際立たせます。
上品な色合い、気品あふれるデザインからは、
他のインテリアには決して負けない存在感が感じられます。

生活の核となり、快適な暮らしを支えるダイニングルーム···。
忙しい毎日を送る現代の人々にとって、日々の疲れを癒しこころからくつろげるわが家は、
とても大切な場所。
最適なコーディネートが冴えるトラディショナルなインテリア空間を実現します。
貴方のお部屋を最上級の空間に演出することでしょう。

是非、この機会にご検討ください。

※ご参考までに新品でご購入した場合、11万円前後致します。


コンディション
元箱にスレやキズ、汚れ、写真のようにスレ、キズがございますが、
新品未使用品のため、全体的にはきれいです。
※撮影のため、開梱しております。

サイズ
本体:70cm、箱寸:56cm
奥行本体:50cm、箱寸:73cm
高さ本体:66cm、箱寸:70cm
その他本体:座高38㎝ 座奥42㎝


送料
こちらの商品の発送は、ヤマト運輸のらくらく家財宅急便【Bランク1個分】 になります。※直接のお引き取り歓迎致します。
【直接引き取り】
※直接引き取りご希望のお客様は、オーダーフォームご入力·商品代金入金後、お引き取り希望日の前営業日18時までにご予約が必要になります。
※ご予約はお電話での承諾、若しくは弊社からの返信承諾メールをもってご予約確定となります。(希望メールを送っただけでは確定致しません)
※祝日を除く月·水·金の15時~18時が引き取り対応可能となります。
※お引き取り場所は埼玉県新座市となります。詳しくはご落札後にお伝えをさせて頂きます。
※混雑緩和·コロナの関係で予約の際に時間枠を設けて人数を制限させて頂いております。
※ご希望の日時に添えない場合も御座いますので予めご了承下さい。
【らくらく家財宅配便】
※運送会社は、ヤマトらくらく家財便になります。
※商品の代引き発送、送料着払いは出来ません。
※商品の到着は、地域により異なりますが、入金日から5~7日後になります。
※ベッドや組立家具は、分解して発送となる場合がございます。その場合、到着後の組立が必要となりますが、中古家具の為、説明書や工具は付属いたしません。
※商品配送は、基本的にご希望の設置場所までの配送となっておりますが、玄関口やお部屋に入らない場合は吊上げ作業が必要となる場合がございます。その際の費用は落札者様ご自身でのご負担となります。

※ヤマト運輸らくらく家財宅急便送料は からもご確認頂けます。


注意事項
① 商品落札後は、3日以内にご連絡頂き、5日以内に楽天銀行へお振り込み頂く様にお願い致します。
② 当社の定める期間内に、ご連絡·ご入金がない場合は、誠に勝手ながら、自動的にキャンセルとさせて頂きます。
③ ヤフー簡単決済もご利用可能となっております。
④ お支払い総額は、「落札金額」+「消費税」+「送料」となり、振込み手数料はお客様負担になります。
⑤ 引き取り可の指定のある商品以外につきましては、直接のお引取り対応は致しかねますので、あらかじめご了承のうえご入札ください。
⑥ 商品の記載サイズに関しましては、手作業での採寸になりますので、若干の誤差がある場合もあります。
⑦ オークション終了後のご質問·キャンセルはお受け出来ませんので、責任のあるご入札をお願いします。
⑧ オークション開催中、当社の都合にて、新規ID、悪い評価が多いIDなど、入札の取り消しを行う場合がありますので、ご了承ください。
⑨ オークション開催中のご質問などは、お受けしておりますので、質問欄にてお気軽にお問い合わせください。
⑩ 携帯電話から閲覧している場合は、全ての画像や情報が見れませんので、入札前に必ずパソコンで、一度確認ください。
⑪ 発送は、入金確認後5日以内を心がけておりますが、時期やその他の理由により、遅くなる場合がございます。
尚、商品の発送はご入金順となりますので、ご了承下さいませ。


↓その他、多数の出品をしていますので、合わせてご検討下さい。

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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。

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Fritz Hansen(フリッツ・ハンセン) グランプリチェア  チーク材 Arne Jacobsen(アルネ・ヤコブセン) 北欧家具ビンテージ

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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『SH20-013 管理栄養士センター 国試の達人 2022 Year Book S1D』には、以下のように記載されています。


高級●メーカー不明●アルミフレーム●ミーティングチェア●ホワイト本革●レザー●肉厚●アルミニウム無垢材

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、NIKE - nike sb dunk low 28 バレンタイン us10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AIMEDICOM TOY - BE@RBRICK HELLO KITTY ジェネレーション90年代

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NIKE - 【専用】29cm AIR FEAR OF GOT 1 SAIL FOG

∟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COACH - COACH コーチ ミニショルダー 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。

模写油絵 Dupre_乳搾りの女 MA602 ユーラシアアート

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。

emiko 様専用

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 : ★ 本州送料込み 美品 Vitra ヴィトラ Visaroll2 4脚セット ビザロール2 座面/グレー(アントラ) 在庫複数あります。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 : 90'S ゾーラック パスヘッドTシャツ サイズL サンタクルーズ オールドスケート パウエルペラルタ USA製 ブラック Supreme メタリカ▲▽5352 未使用 AoHong SARE 407C 10kg 新冷媒 フロンガス△▼

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 : DSQUARED2◆パンツ◆3色

■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 : Fritz Hansen(フリッツ・ハンセン) タンチェア Arne Jacobsen(アルネ・ヤコブセン) 北欧家具ビンテージ

■金融

alice McCALL - ★新品!alice McCALL ワンピース 定価以下★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(直営店 《DSQUARED2》PATCHWORK DUNGAREES)、「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。

玉川堂/鎚起銅製/鎚目紋銅瓶/湯沸/槌目/茶道具/茶器/約650g/薬缶/骨董/古美術/美術品


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:BURBERRY チェルシートレンチヘリテージオフィスチェア 2セット 送料無料【新品・未使用】会議用椅子

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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