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都内で A【棚新潟イナ021106-10】ガスコンロテーブル3ッ口 都市ガス13A 業務用 マルゼン コンロ
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • コンロ
状態
  • 傷や汚れあり
【管理番号】021106-10  K T

【商品名】ガスコンロテーブル3ッ口

【メーカー】マルゼン

【型式】

【仕様】3ッ口、都市ガス13A

【共通管理No.】5748067178

【在庫場所】福島県棚倉町
R03.02.12
※委託品の商品は着払い発送が基本となります。 ※商品梱包費、実費別途請求。 ※受取人が不在であっても玄関先やお客様指定の場所に運送会社が荷物を置くことはできません。トラック会社の営業所止となります。3日以内位に引き取り条件になります。※※カード支払い期限切れの場合はお振込みを頂きます。※着払い発送は致しません。 ※送料別途。お買い上げ後、自動配信メールが送信されます。送料ゼロ円表示ですが、送料発行先住所を確認後、送料をご連絡致しますのでお支払いをお待ち下さい。 ※タイム指定、福島県石川町からの発送品で佐川急便の受付可能品の3片の長さ合計が、2.6m以内及び50kg重量以内の品は可能です。 ※代引受付不可能です。(代引き受付致しておりません) ※中古品の場合、長期在庫中の移動落下及び自然故障も考えられますのでテストを依頼してください。不良品の場合は、同等品と交換、又は代替え品が無い場合はご返品ご返金を送料当社負担で引き受けます。商品到着後の不具合発生7日以内は同じ条件です。特に測量機器·レベル等の商品にご注意下さい。 ※スマートフォン·アンドロイドからのオーダーナビへのご返信はできません ※資材について業者様向けにお見積りを致します。 ※お買い上げ前に納期をご確認ください。 ※弊社からの入力ホームが届かない場合は、「迷惑メールフォルダ」や「削除フォルダー」に自動で振り分けられている可能 性がありますのでご確認いただき、お手数ですが、再度必要事項(ご落札商品·オークションID·郵便番号·ご住所·お名前 ·お電話番号)をメール下さい。 ※発送は、中古品入金確認後再テスト3~7日後の出荷となります。 ※お振込み頂いた銀行控が領収書となります。(個人名で買入されて会社宛領収書発行可能です。印紙代お客様負担)当社からお買上明細の請求書と控の金額が合致しますと税務処理出来ます。 ※個人名での購入の送料よりも、法人名や個人営業の屋号、みなし法人での購入の送料の方が安い場合がありますので合わせてご連絡ください。 ※中古品ですので、現状有姿お渡しとなります。ノークレームノーリターンでお願い致します。写真は出品当初です。その後のホコリ汚れサビなど変わっております。塗装傷み悪いところ状態希望の方は、アドレスをお知らせください。メールを致します。 ※当店は中古メインですから映像で見えないキズ·サビ·破損などもございます。平均10%の方々には、到着後ご不満をいただいくケースがあります。事前に写真希望の申し込みを、管理NO.·商品名と合わせて頂ければ対応いたします。 ※中古複数量同タイプ有る品は代表の写真となりますのでご注意ください。該当写真·その他情報を質問欄より依頼ください。 ※バッテリー駆動品は、バッテリー状態を確認の上入札下さい。バッテリー不良品もセルが傷んでいなければ再成工場で再利用可能となります。別途料金お見積り可能です。中古ですので、お買上げ前当店へ動作確認のお問い合わせを下さい。 ※お届け先ご指定場所まで運賃お見積致します。送料着払いのお見積りは出せません。立替元払いのみになります。着払いは 運送会社の計算です。 ※代引き発送は致しません。ご了承ください。 ※壊れ物は保険加入となります。保険加入品が破損した場合、代替品が無い場合、お支払いいただいた金額をご返金となりま す。送料に含みます。運賃の問い合わせは、納入地の市町村名まで御質問としてご記入下さい。 ※30kg以上50kg以下の重量物は、納入車のドライバー1名で降ろします。 ※発送可能品かをお問い合わせください。ドライバーが一人で持上げ不可能な物も路線トラック便発送可能ですが、一部地域 により不可能な場合もあります。運送会社の支店ターミナル止めお引取り条件、運送会社で車へ積込み到します。 お届け可能な重量物はお客様側でフォークリフトを準備頂き、荷降し作業をお客様側でお願い致します。 ※路線便発送不可能な大型重量物の場合、トラックチャーター便手配となりますのでチャーター探しの発送までに日数がかか ります。 ※チャーター便納入は車上お渡しとなりますので、お客様が荷降し機械等の準備をお手配下さい。(クレーン車手配は、車両の停止近辺降ろし条件です) ※50kg以上の品はお客様側で、荷降し機械の準備及び4トン車~大型車の進入可能な場所で横付荷降ろし後に、前進で大通りに戻れる場所が納入条件となります。 ※ベニア梱包·木枠パレット·梱包費別途必要となります。。現場現状お渡し品1.5トン以上の重量物及び一部解体、搬出·積込み·分別費別途料金発生致し ます。(発送サイズが大きいと受付不可能な場合、及び輸送中破損予測される一部を解体必要と判断した場合、お引取りは別途協議。 ※中古品ですので、色あせ·汚れ·傷·錆等有ります。現状お渡しとさせて頂きます。ご質問及び写真希望の方はお申し込み 下さい。 ※希望する品と規格サイズが合わない別品をお探しの方はお問合せ下さい。別な在庫品をお探し致します。メールでお申し込 みください。 ※中古商品現物確認可能ですが、在庫場所の関係上、3日前事前にお申し込み下さい。 ※商品エンジン品は、燃料ガソリン及び混合ガソリンの場合、週に1度始動させるか、又は長期使用しない場合、エンジンが燃 料切れで停止するまで運転して下さい。その後キャブレター内の燃料を100%抜き取りです。燃料が残っていますと次回使用時 キャブレーター内部が悪くなっていて、エンジン始動が不可能となります。 ※郵便物扱いの発送、メール便等の発送は受付致しておりません。トラック便、宅配便等の送り状控が発行される発送となり ます。 ※佐川急便で発送可能な商品のみ住宅街への発送可能です。 ※休業·火土日祝日は休業となります。休業日、火土日祝祭日、4月28·29·30日、5月1·2·3·4·5·6日、8月10·11·12·13 ·14·15·16·17·18日、年末年始12月25·26·27·28·29·30·31日、1月1·2·3·4·5日となります。御注文のお品は、 営業日の3~7日以内の発送となります。※連休·年末年始·お盆の送料見積もりは運送会社が休みなので”商品サイズ·重量など”を確認後、納入先住所を運送会社が計算をして休み明けの回答となります。 ※中古品ですから、電源コード及び伝導ベルト等はお客様自身で交換必要となる場合も有ります。 ※原発事故現場から約50km離れております。問題ありません。 ※ 免責事項·····配達日数はあくまで、目安であり、当店が保証するものではございません。欠品や運送事故などの諸事 情により予定の納期に商品をお届けで きなかった場合、その遅れによって凍むる不利益に関しては一切保証しておりません。 迷惑料の請求やその他当方の過失外の要求に関しては一切対応いたしません。 ※商品発送後不在の為、持ち帰り、当社戻りが発生した場合、発送·戻り·再発送の料金を請求いたします。運送会社からの電話·不在通知書に従って対応をしてください。キャンセルの場合でも発送戻りの料金は請求させていただきます。 ※大物·サイズ大·路線トラック便ターミナル止は、発送積込みは土曜日となります。お引き取りか、チャーター便、混載チャーターお届けの手配となりますので納入が遅れます。小型品も中古1台限りの品はテスト及び梱包等で出荷まで日数がかかります。※かんたん決済でお買い上げ後お客様都合でキャンセルとなった場合、Yahoo!手数料をお支払いいただきます事を条件としてご購入下さい。 ※お届け自宅への宅配不可能サイズ品を確認ください。都市部·路線便は小型車です。荷台に載せることが可能かは運送会社が決定します。サイズ的に可能でも体積が大きいと他のお客様の品物が乗らないので受付不可となる場合もあります。 県·市·町名、番地までお知らせください。 ■■送料の目安■■ https://www.dropbox.com/sh/9adngv1b3mmq6te/AAA4L5kkVGILDY8Ol278Jol0a?dl=0※※複数在庫のある商品を複数お買い上げのお客様へ※※·システム上、複数在庫のある商品を、複数お買上頂くときは、1個落札後に時間を置いて再度同じお手続きで落札を繰り返してお買い求めいただきますようお願い致します。当店のショッピングストアの方の店舗からのご購入の場合は複数購入が可能で、清算も一括でお買い求めいただけます。<送料につきまして>(佐川急便の場合)https://www.dropbox.com/sh/7rwbcduffjmoojl/AADrAwRc3FoA8lqC6IOSc1q9a?dl=0&preview=%E4%BD%90%E5%B7%9D%E6%96%99%E9%87%91%E3%81%8A%E5%AE%A2%E6%A7%98%E7%94%A8.xlsx

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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『【RH-9618】未使用 村上被服 HOOH 快適ウェア 充電式ファンベスト V9399 Mサイズ 充電器 バッテリー2個セット』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、ヴァレンティノ ラバ ブラック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Dior★Lady Diorウォレット★ラウンドジップ長財布★ 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。

URL : 新品 タチバナ 二重コンロセット(キャップタイプ) TS-503P(種火付)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

関送込★FURLA★PRIMULA クロスボディバッグ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(MAISON MARGIELA×Reebokコラボ メンズ スニーカー☆送関込)、「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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