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高価値 イタリア製 安積伸 ダイニング リビング モダン ロースツール カウンターチェア LEM/レム lapalma/ラパルマ デザイナーズ B ホワイト 白 スツール
高価値 イタリア製 安積伸 ダイニング リビング モダン ロースツール カウンターチェア LEM/レム lapalma/ラパルマ デザイナーズ B ホワイト 白 スツール
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21,890円 39,800円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
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  • スツール
状態
  • やや傷や汚れあり
lapalma/ラパルマ LEM/レム カウンターチェア ロースツール モダン リビング ダイニング 安積伸 イタリア製 デザイナーズ 白 ホワイト B

はじめに
この度は数ある出品商品の中から弊社商品をご覧いただき誠にありがとうございます。
入札される前に、本説明欄を必ず最後までご確認下さい。
お取引に関する重要事項が記載されております。
入札された時点で、全ての画像、文章をご理解していただいたものと判断致します。
メーカー·ブランド
【lapalma/ラパルマ】
1978年イタリア·パドヴァに設立。ハイクオリティなモダンファニチャーを手掛けている家具メーカーです。
商品名
カウンタースツール
【 LEM/レム】
商品サイズ
実寸サイズ(約)
幅35.5cm 奥行41cm 高さ63-76cm 座高55-68cm
※昇降高によりロースツールとハイスツールがございますが、本商品はロースツールとなります。
商品コメント
【商品詳細】
スタイリッシュな家具を多く発信しているラパルマの中で、特に有名な「レム」ロースツールのご紹介です。
日本人デザインユニット「AZUMI(安積伸&安積朋子)」がデザインしたこのカウンタースツールは、フットレストから座面にかけて同一フレームで施され、流動的な座面とフレームが美しいデザインとなっています。イギリス、イタリア、日本等のさまざまなデザインアワードを獲得し、ヴィクトリア&アルバート美術館のパーマネントコレクションに選ばれるなど、ラパルマの代表作です。
日本では、2001年にグッドデザイン賞を受賞、モダンでハイクオリテティな逸品として、名高いお品となります。

シンプルで洗練されたデザインに、機能性を持ち合わせています。
ガススプリングによる座面高の調節が可能で、ホームユースからレストランやバーなどの商業施設までさまざまな空間にマッチ。座面はホワイト色、フレームもつや消し仕様となっておりますので、よりモダンで上質な雰囲気を演出してくれそうです。
ご自宅のリビングから、店舗など幅広いシーン用途で、是非この機会にご検討くださいませ。

【デザイナー:Shin and Tomoko Azumi(安積伸·安積朋子)】
AZUMI(安積 伸·安積 朋子)は、1995年から10年間ロンドンを拠点に活動したデザインユニットです。
二人はイギリスのロイヤル·カレッジ·オブ·アートを卒業し、世界の家具メーカーから家具やプロダクトを発表しています。
安積伸は2005年に自身のスタジオ「a studio」を設立。安積朋子も同年に「t.n.a. Design Studio」を設立し、それぞれソロで活動をしています。

【コンディション】
使用品です。
·座面に目立たない程度の汚れ、スレ、微細な破れ箇所が見られます。
·フレーム金属部分に、微細な擦れ箇所や白濁箇所などがございます。
·座面昇降、回転機能などスムーズな動作となります。
·全体的に美観を損ねるようなダメージは見られず、まだまだご愛用いただけるコンディションです。

※清掃、撮影時に目立つ箇所は写真掲載しておりますが、同等の傷などがあるものとご了承ください。尚、商品ページの追加写真にて状態をご確認の上、ご検討いただけますよう、お願いいたします。
発送方法
ヤマトホームコンビニエンス·らくらく家財便Aランク
·岡山県からの発送になります。

·基本的に入金確認後翌日での出荷になりますが、大型商品等の場合、数日頂く場合がございます。

·着払い不可です。必ず商品代金と合わせて送料のお支払いをお願い致します。

·一部都市圏では時間指定発送が可能です。
時間指定不可の地域もございますので、ご了承下さい。
時間指定可能地域の詳細は にてご確認頂けます。

·大型商品用の配送方法になりますので、発送から到着まで最短でも3日程度日数が必要です。
遠方の場合は1週間程度かかる場合もございますので、余裕を持った納期設定をお願い致します。

·搬入に際し物理的に搬入が難しい場合の分解·組み立てや吊り上げ作業は別途オプション料金が発生致します。
その場合は落札者様にてオプション料金のご負担をお願いしております。

·一部地域、離島ではお届けできない地域がございます。

·梱包から希望箇所への設置、梱包資材の回収まで行って頂けます。
送料
※料金は最新のものを掲載するよう努めますが、更新が間に合わない場合がございます。
その場合は以下リンク掲載の最新の送料で計算致しますので、事前にご確認をお願い致します。


らくらく家財便Aランク

¥5,060 道北·道東
¥4,840 札幌·沖縄
¥4,620 函館
¥4,070 青森
¥3,850 秋田·岩手
¥3,740 宮城·山形·福島
¥3,630 茨城·栃木
¥3,520 群馬·埼玉·千葉·東京·長野·神奈川·新潟·宮崎·鹿児島
¥3,410 山梨·富山·静岡·長崎·熊本
¥3,300 石川·福岡·佐賀·大分
¥3,190 福井·愛知·岐阜·三重·滋賀·奈良·和歌山·山口·香川·徳島·愛媛·高知·京都·大阪·兵庫·岡山·広島·鳥取·島根
落札後の流れ
【1】お客様のお届け先情報を入力して下さい。
※到着希望日や領収書等のご指定がございましたら、ご要望欄よりお申し付け下さい。

【2】お届け先情報を弊社で確認し次第、送料を含めた合計金額をご連絡しますので、確認し決済をお願い致します。

【3】ご入金を確認後、翌日以降発送手続きを行います。
※基本的には翌日発送を心掛けておりますが、大型商品の場合や業務地と別倉庫に保管してある商品等、日数を頂く場合がございます。
予めご了承下さい。

【4】発送完了後、お問い合わせ番号·到着予定日をご連絡致します。

【5】商品到着後、商品に問題が無ければそのままお取引完了になります。
※商品説明欄·画像に掲載の無い異常がある場合はメールもしくは取引メッセージでご連絡下さい。
評価欄でご連絡頂いても確認が遅れますので、ご遠慮下さい。
注意事項
入札された時点で、画像、文章をご理解していただいたものと判断致します。

■近頃誤入札による落札キャンセルが相次いでおります。
その場合は落札者様都合での入札削除となり、落札者様に自動で「非常に悪い」評価が付きますので、予めご了承下さい。

■商品の説明·写真の掲載は最大限詳細に伝わる様努力しておりますが、商品到着時に説明·画像に無い異常が見られた場合、ご連絡頂ければ返品·返金でのご対応が可能です。
その際にご返金させて頂くのは弊社にお支払い頂いた商品代金+送料のみとなります。
別業者に支払った取付料金等は一切保証できかねますので、予めご了承下さい。

■評価に関しまして、近頃評価を希望されないお客様が多数いらっしゃいます。
勝手ながら当店から落札者様への評価はご依頼のある方のみとさせて頂いております。オーダーフォーム備考欄にご記入ください。
評価からのご連絡は確認が漏れる場合、遅れる場合がありますので、ご協力をお願い致します。

■個人的な主観に基づく返品はお受けできません。例)音、匂い等の返品に関しましてはお受けできません。

★出品商品について

■新品表記がない場合は中古品となりますので特に神経質な方や完品をお求めの方のご入札はご遠慮ください。また古い商品も多数ございますので、小傷等はご紹介を割愛させていただく場合もございます。予めご了承ください。

■モニター環境などにより実際の商品と色味が異なる場合がございます。

■検)の後につく言葉は類義語として記載しております為メーカー等を保障する物ではありません。

■付属品は写真に写るもので基本的はすべてとなります。

■質問にもなるべくお答えしたいと思いますが終了直前ですと間に合わない場合もございますので予めご了承下さい。

■商品の落札後、直接商品のお引取りも対応いたします。

商品の取り置きは落札日より2週間までとさせて頂きます。2週間以上の保管には別途1日毎に300円の保管料が発生致します。ご了承ください。

発送方法は当方指定の配送方法に限らせていただきます。
(経理一本化の為ご理解お願いいたします。)
尚注意事項をお読みの上落札後に他の配送方法をご希望される事はおやめください、予告なく落札者キャンセルとさせて頂く事がございます事、ご理解の上入札をお願い致します。
お問い合わせ先
何か商品、お取引に関してご不明点がございましたら、下記までご連絡下さいませ。
-------------------------------
■ライフスタイルギャラリー ヤフオクストア
■TEL:086-441-4414
■Mail:auction@lifestylegallery.jp
■営業時間
11:00~19:00
■定休日
水曜日/年末年始/その他不定休
管理番号
Y222100242
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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『通年物 [Scabal]スキャバル/Super140sオーダー生地使用/スタイリッシュ2釦スーツ/藍/中格子/日本製/scb102 ★AB 6』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、FENDI フェンディ ナノバッグ チャーム カーフスキン 2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Santa Cruz◇フライヤー ハンドプリント 長袖 トップス 送料込

∟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[Valextra] Bucket Medium Bag HAVANA 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。

【友人旧蔵収蔵・紫銅製・象耳薰炉 】 極上品・時代物・中国古玩・中国古美術022362

■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。

URL : IZ53985F★英国 アンティーク エドワーディアン 様式 スツール 木製 ビーチ 腰掛け チェア 椅子 イス 木彫刻 鋲打ち イギリス クラシック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。

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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

★Lulus★Mesmerized by Love Mesh Lace-Up Maxi Dress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(オレンジルチル)、「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:TOM FORD - 正規 hyde着 同型同色★ トムフォード TF137 ジャスミン サングラス黒バレリイタリア Baleri Italia タトーネ TATONE スツール ピンク Φ78cm カバーリング ポリウレタン製 オットマン 合計定価¥138,600- ●

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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