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使い勝手の良い 【直接引取り可】空気清浄機 101076J【埼玉県】 アトモスフィア アムウェイ Amway その他
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 冷暖房、空調
  • 空気清浄器
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり

■ Amway 空気清浄機 アトモスフィア 101076J ■

携帯電話からではすべての画像や情報をご覧いただけない場合がございます。
必ずパソコンから詳細のご確認をお願い致します。






 付属品
画像で確認してください。
画像に写っていない物は付属しません。

※撮影のために使用した台車やテーブル、確認に使用した物などは付属しません。

 商品情報 ※記載情報に間違いがある場合もございます。必ずメーカーなどにご確認ください。
Amway 空気清浄機 アトモスフィア 101076J

当方使用品ではなく譲り受けた品物となります。
通常使用されていた物ですが、引取り後は簡易清掃、
短時間の簡単なチェックのみです。

お譲り頂いた方によりますと喫煙環境での使用はないそうです。
確認時にタバコ臭や嫌な臭いなどは感じませんでしたが、
人によっては気になるにおいがあるかもしれません。
フィルター交換を前提にご入札下さい。
フィルター交換ランプは緑でしたが、リセットされてるかも知れません。
中古品ですので使用感はご理解ください。
当方にて簡易清掃しかおこなっておりません。
落札者様にてクリーニングをお願いいします。

倉庫内にて保管、撮影、確認をしておりますため、
日焼けや傷、汚れなど見落としや画像に写らない場合もございます。
必ずあるものだとお考え下さい。
美品や完璧なお品物を希望される方はすみませんがご遠慮ください。

タイトルや記載情報に間違い等ある場合もございます。
間違いがございましても責任はとれませんので、
画像を参考に必ずメーカー等にてご確認下さい。

いかなる理由でも返品は不可です。
ノークレーム·ノーリターンでの出品となります。
ご不明な点は入札前に必ずご質問してください。
記載以外の配送方法や梱包方法の指定などには一切お応えできません。
直接引取りの際の搬出·積込みのお手伝いはできません。
確実に積込できる人数、積載可能な車両でお越しください。

商品の到着後、24時間以内に受取連絡ができる方のみご入札下さい。
24時間以内に受取り連絡が行われない場合、評価不要の方でありましても
評価を下げさせていただきますのでご了承ください。


※出品ページの内容をすべてお読みの上、納得、了承頂ける方のみ入札して下さい。

 !注意事項!
■落札日より7日以内に発送(または引取り)が完了できる方のみ入札してください。
日曜日に終了した場合は次の日曜日が期限となります。

■ご連絡はすべて取引ナビからお願いします。
行き違いの原因となりますのでお電話での連絡はご遠慮ください。
発送·引取りいずれの場合も取り引き終了まで取引ナビにて行います。

■商品の到着後、24時間以内に受取連絡ができる方のみご入札下さい。
24時間以内に受取り連絡が行われない場合、評価不要の方でありましても
評価を下げさせていただきますのでご了承ください。

■ヤフオクを介さない直接取引きや値下げの交渉には応じられません。

■領収書が必要な方は事前に連絡してください。当日のお申し出には対応できません。

■新規ID、評価が少ない方、悪い評価が多い方は入札を取消させていただきます。

■いかなる理由でも入札·落札後のキャンセルはできません。

出品ページの内容をよくお読みの上、ご不明な点は事前にご質問ください。


 発送方法 ※記載以外の方法や梱包方法の指定などには一切お応えできません。

■直接引取り  引取り場所:埼玉県川口市

【日時について】

落札後1週間が期限です。

1週間のうち、対応できる日は1~2日の限られた時間のみとなります。

日時はこちらの都合に合わせて頂きます。事前に確認してください。

お時間の都合のつきにくい方は必ず家財宅急便をご利用ください。

以下の注意事項も必ずお読みください。

●直接引取りをされた品物は返品保証がありましても対象外とさせていただきます。

 ●搬出·積込みのお手伝いはできません。積込できる人数、積載可能な車両で正しい天地で運搬してくださ い。

 ●当日積込みができない場合は家財宅急便での発送となります。時間変更やキャンセル、後日は対応できません。

 ●引取り時に付属品は必ず確認してください。持ち帰り後のお申し出には対応できません。

 ●梱包なしです。緩衝材やロープなど必要な物はご持参ください。

 ●引取り時の動作確認や商品の組立(または解体作業)にはお付合いできません。ご了承ください。




■家財宅急便···Aランク 

●梱包からお届けまですべてヤマト運輸が行います。

 ●家財宅急便のシステム上、即日発送はできません。

 ●通常の宅配便より日数がかかります。配達日の指定については事前にご相談ください。

 ●対応エリア以外では配達やお時間の指定ができません。
  ご落札後、家財便の配達対応エリア外の場合は
  落札者都合にて削除させて頂きます。入札前に必ずでご確認ください。

 ●お支払金額は「落札価格」+「送料」+「運送保険代」です。

※運送保険代は落札価格によって変動します。
保険代をお支払頂けない場合は未加入で発送させて頂きます。
輸送事故が生じても補償無しとなりますのでご注意ください。

※実際の送料と差額が生じた場合、不足分はこちらで負担します。過剰分の返金は致しません。


 支払方法 ※各種手数料は落札者様にてご負担下さい。Yahoo!かんたん決済の手数料は

■Yahoo!かんたん決済

 必ずお読みください

【商品について】
新品や未使用品でも経年や保管による傷や汚れ等が生じる場合がございます。
一度は人手に渡った物ということを考慮の上で入札してください。
中古品に関しましては使用や経年に伴い傷·汚れ·臭いが生じます。
人それぞれ感じ方も違いますので、細かな部分まで気になさる方は入札をお控え下さい。
メーカーや販売店の保証書は譲渡の際は適用されないことがございます。
詳細はメーカーまたは販売店に直接お問合せください。


【発送について】
記載の方法以外には対応できません。
すべて元払いで発送します。着払い ·代金引換発送には対応していません。
なるべく迅速な対応を心掛けておりますが、発送までにお時間を頂くことがございます。
お急ぎの方は必ず事前にご質問ください。


【お支払いについて】
記載の方法以外には対応できません。
各種手数料などはご利用の金融機関へお問合せください。
Yahoo!かんたん決済の手数料はでご確認ください。


【ご連絡について】
落札後24時間以内に取引ナビからご連絡ください。
お取引に関するご連絡はすべて取引ナビにて行います。
ご連絡がない場合は「落札者都合」にて削除いたします。
自動的に悪い評価が付きますのでご注意ください。
夜間終了分は翌日お昼頃からの対応となります。
お急ぎの方は事前に質問欄よりお問い合わせください。


【その他のご注意点】
質問欄からのキャンセルの申し出には一切対応しません。
責任をもって入札 して下さい。
終了時間近くのご質問は返信が間に合わない場合があります。予めご了承ください。
お知らせする事柄がある場合は説明文に追記させて頂きます。
ご入札中の方も終了前に更新情報を必ずご確認ください。
ノークレーム·ノーリターンの厳守をお願い致します。

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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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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『Berluti 長財布 ラウンドファスナー ベルルッティ マダム期 カリグラフィー 使用1度 新古品 極上 定価25万 箱付き クーポン』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、To Heart2  To Heart ガレージキット 海洋堂 向坂環III パラダイスカフェ 向坂環 タマ姉 キャストキット イベント販売 正規品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AIVISIONAIRE(ヴィジョネアー)1950/01(デヴィッド シムズ)額装済ポスター

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

■教師なし学習宗 sou 薩摩焼 中野静鳳造 青楓平茶碗(共箱)

∟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【送料無料】SUNTREX タグマスター スタンダード G-336 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。

フジヤマ A&LM 4-6-0

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 : Airdog X5s 新品 空気清浄機 #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

荻須高徳 1984年「ラリータバ」リトで、」タイムライフ社製作品がばんいい。新品です。匿名配送お断りしています。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(SHIPS for women - 小紋プリントブラウス◇ 販売価格¥14,960(税込) ベージュ)、「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:Ryzen 5 3500 BOX空気清浄器 ホワイト プラスマイナス 0 ゼロ 空気清浄機 インテリア用品

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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