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値段が激安 デジタル アラームクロノグラフ RIQUARTZ リクォーツ RICOH リコー メンズ ヴィンテージ レア物 クォーツ 管理No.01317 323001 品番: その他
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6,499円 9,999円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • メンズ腕時計
  • デジタル
  • その他
状態
  • 全体的に状態が悪い
商品情報
メーカーリコー RICOH
商品名リクォーツ RIQUARTZ アラームクロノグラフ デジタル クォーツ 品番: 323001
諸 元寸法:36mm×40mm×10mm
バンド:185mm程度(平置きメジャー測定)
商品状態E
商品説明·コメント老舗時計店の整理にて出たジャンク時計です。
電池切れなのか故障なのか現状、動いておりません。
当然ながら動作·精度の保証も致しかねますのであくまでもオーバーホール·部品取り前提としてください。
古い物になりますので経年の修理で非オリジナルの部品が使われている事も御座いますので全てに於いてオリジナルを保証する物では御座いません。
状態に尽きましては写真にて御確認頂けます様御願い致します。
一般的な中古ジャンク品になりますので新品同様のクオリティを求められる方や極端に神経質な方にはお勧め致しません。
入荷の際に有る程度の確認はした後、出品して御座いますが原則として汚れ·割れ·欠品·社外補修·折損·傷·オイル切れ·劣化·動作不良等の機能的な欠陥等々が有る前提でのジャンク扱い、補修ベースのノークレーム、ノーリターンでの取引を希望致します。
上記の通り、原則瑕疵担保責任はお受け致しませんので御了承下さいます様御願い致します。
本文を御理解頂けない方、入札条件を御理解頂けない方の入札はお断り致します。
値引き交渉はお断り致します。
説明文を確認せずに入札をしクレームを付ける方が増えておりますのでご慎重に入札を頂けます様宜しくお願い致します。
注意事項ご入札の前に、必ず下記の注意事項、上記の説明文の欄を御確認して頂きます様、お願い致します。
ご入札された時点で当店からの注意事項等にご納得頂いたと判断致します。
Before bidding, please be sure to check the column of notes on dealings
At the time of bidding, we will judge that you were satisfied with the notes from our shop etc.

■ご質問がありましたらQ&A若しくはメールにてお問合せ下さい。宜しくお願い致します。
 電話にてのオークション取引に関わる業務応対は致しておりませんので御了承下さいませ。
■原則、ジャンク扱いの認識を頂ける方·極端に神経質で無い方·身勝手で無い方での御入札お願い致します。
■入札の際は、商品説明·内容·写真を良く御確認の上、自己責任に於いて御入札下さい。
■画像の色は写真の撮影状況により現物と異なる場合が御在います。
 その旨を了承戴ける方のみの御入札をお待ち致します。
■オークション終了から3日以内の御連絡頂けない場合は落札者都合にてキャンセルとさせて頂きます。
 その際、yahooより自動的に『非常に悪い』の評価が付きますので御了承下さいませ。
■商品の発送は入金確認後、4~7日のお時間を頂きます。
■オークション終了から1週間以内の御入金でお願い致します。
■新規のID方の悪戯入札防止の為、評価の無い新規の方·評価に著しく不安が在る方の御入札はお断り致します。
 新規IDの方でどうしても入札したい方は質問欄より購入の意思を示して頂いた上で御入札下さい。
 購入の意思を示さず入札頂きました場合は入札取り消しをさせて頂き今後、弊社商品への閲覧·入札は御断り致します。

■NotesBoth products are unused and unopened all once passed into the hands of people, including junk and one of a kind used in the treatment of this item is. You bid on the understanding that the USED junk, ask your bid after fully no claim no return in.
■The situation currently, many exhibits and cannot respond to individual questions.
■In our inspection when conditions, is listed as a guide only and will never guarantee and product warranty and what isn't.
■Are second-hand and junk food on our available at buyer's own risk, so as a result we are not any responsibility whatsoever.
■Who will bid on our products at the mentioned description, shipping method, payment method, notes, etc., will be deemed to be hours of operation and make sure it agreed.
■I would like thank you so please bid on, so cannot accept any complaints ignored matters concerning what will be in and also check.
■Also, am here contacting you from cancellation in contact within 48 hours and not remitted within 72 hours if the bidder like convenience and happy.
■In doing so, YAHOO. From the side of the "very bad" rating with that please.
■Seller will not ship internationally.

商品状態の基準
状態ランク一覧
S新品、未使用新品·未使用品の状態です。
(付属品等がない場合が御座いますので写真にてご確認下さい。)
A未使用に近い新品同様、若しくは小傷のみの美品です。
(付属品等がない場合が御座いますので写真にてご確認下さい。)
B目立った傷や汚れなし一般的な中古品となります。
使用上で支障の無い程度の傷や擦れのみで使用感の少ない程度の良い商品です。
Cやや傷や汚れあり多少の小~中傷がありますが、程度の良い商品です。
D傷やよごれあり使用の際に出来る傷のある商品です。
E全体的に状態が悪いアンティーク·ジャンク品全般です。
古い年式の品物となりますので、長年の経年変化·加水分解や使用に伴う傷が御座います。
一切保証外の商品となります。

送料、問い合わせ先など
お取引について
送料レターパックプラス
全国一律520円(税込)
発送方法日本郵便
商品発送入金確認後、4~7営業日以内に発送を致します。
落札後の流れ恐れ入りますが、落札後は『48時間以内』にお客様情報の入力をお願い致します。
以下の流れでご対応ください。
【1】情報入力画面にてお客様情報を入力して下さい。
【2】お客様情報入力後に自動配信されるメールで合計金額を確認し、
『7日以内』に御指定の支払い方法で御入金手続きをお願いします。
→Yahoo!かんたん決済では送料が自動反映されない場合が御座いますので、入力漏れに御注意ください。
返品方法落札後の返品は原則承って御座いません。
御了承頂ける方のみ、御入札をお願い致します。
商品説明と異なる商品や不良品の場合は大変お手数では御座いますが、弊社までご連絡頂けます様宜しくお願い致します。
交換·返品対応させていただきます。
問い合わせ先何か御不明な点御座いましたら、下記迄ご連絡を御願い致します。
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竹村輪業(ジャンクヤードちくわオークション事業部)
【TEL】(058)279-1819
【アドレス】takemuraringyou@comet.ocn.ne.jp
【住所】501-6135
岐阜県岐阜市茶屋新田3-68
【営業時間】11:00~20:00(水曜日定休)
※オークション商品のお問い合わせはメールにて御願い致します。
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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『HIOKI 日置 9278 ユニバーサルクランプオンセンサ CTセンサ 200A 小難有 中古』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、Vetements fancy button pencil skirt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DIESEL ショルダーバッグ

∟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ロエベ【LOEWE】Anagram hoodie アナグラム コットン フーディー 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。

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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 : CASIO◆ソーラー腕時計・G-SHOCK/GS-1000J-2AJF/アナログ/ラバー/BLK/BLKhttps://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 : 【BRUNELLO CUCINELLI】ブルネロクチネリストレートレッグパンツ【中国字画・字画・三尺中堂画・書法画・齊白石】名人書法画・超美品・書画・古賞物・中国時代美術041577

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 : 【速着 DHL配送】CELINE ストライプ ボーイフレンドシャツ

■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 : CASIO◆ソーラー腕時計・G-SHOCK/デジタル/ラバー/BLK/BLK/GW-M5610RB-4JF

■金融

【フェンディ】タイガーストライプ☆スキーグローブ☆FAD035AGO3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(JACKALL - バス釣りセット お得)、「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。

HYSTERIC GLAMOUR◆トップス/S/ナイロン/パープル


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:Cartier - 【未使用 確実正規品】カルティエ Cartier 財布 ユニセックス ③Salvatore Marra/ソーラー腕時計/アナログ/ステンレス/BLK/SLV

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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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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