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話題の人気 ダイニングテーブル 天然木化粧板 ナラ材 ■関東自社配送エリア送料無料■静岡県家具工業組合 椅子 中古 ブラウン系 木製 5点セット 4人用
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17,880円 29,800円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • テーブル
  • ダイニングテーブル
  • ダイニングセット
  • 4人用
状態
  • やや傷や汚れあり
■関東自社配送エリア送料無料■静岡県家具工業組合 天然木化粧板 ナラ材 ダイニングテーブル 椅子 5点セット 木製 ブラウン系 中古
商品説明
管理番号:4-0325-3

※店舗での直接お引取り大歓迎!
 埼玉県の「芝下店」にてお渡し可能です。

■関東自社配送エリア送料無料■
※その他の地域の方は有料のヤマトらくらく家財宅急便でのご配送となります。(テーブル、イスなど一点一点の料金計算になります。テーブルはばらした状態の発送となりますのでご自身で組み立てお願い致します。)料金は都道府県ごとに異なります。

【無料配送地区】
東京都
·23区

埼玉県
·さいたま市南区
·さいたま市緑区
·川口市
·蕨市
·戸田市

【注意】
·玄関前引き渡しになります。エレベーター無しの場合は2階まで可能です。
·一戸建ての二階以上に搬入可能かは作業員の判断になります。
·室内搬入·組み立ての場合は別途2000円になります。落札後の取引きナビにてご連絡ください。


■商品内容■

【商品名】ダイニングテーブル 椅子 5点セット

【メーカー】静岡県家具工業組合

【テーブルサイズ】約幅150cm×奥行85cm×高さ73cm

【椅子サイズ】約幅47.5cm×奥行51cm×高さ96cm

【色】ブラウン系

【付属品】写真に写っているものが全てとなります。

【状態】傷や汚れがありますので画像でご確認ください。テーブルはばらした状態での発送になります。

【商品ランク】B


◆商品ランク表◆
N:新品(現行·型落ちの未開封商品) ※タグ付(衣類) 
S:未使用(購入後開封したが使用していない物や展示品)
A:美品(中古品ですが使用感少なく程度が良い商品)
B:一般中古(中古品で、年式なりの使用感ある商品)
C:程度不良(中古品でキズ·汚れ等がある。リーズナブルな価格を求めている方向き)
J:ジャンク(程度が悪く作動確認が不明·商品保証が無く·ノークレーム商品)
V:ビンテージ品(状態に関係なく希少性のある商品)

◆発送詳細◆
ヤマトらくらく家財宅急便

※テーブル『Dランク』になります。※椅子『Bランク』×4個になります。


下記サイトにて配送料金を御確認下さい。
※お引き取り先は『埼玉』でお届け先はご自分の地域を入れて御確認下さい。
↓↓↓↓↓↓



◎初期不良に関しましては、到着7日以内まで対応致します。
·初期不良が発生した場合は、修理または同等の商品があれば
交換させていただきます。
·修理等の場合は部品の手配等でお時間がかかる場合があります。
ご了承の上ご入札お願い致します。
·修理金額が落札価格を上回った場合は、返金となります。


※ご入札の前に必ず注意事項の御確認をお願い致します!

〒333-0869埼玉県川口市芝宮根町1-10
リサイクルショップパワーステーション 芝下店
TEL048-423-0174 / FAX048-269-1772
注意事項■ご質問にはわかる範囲でお答えします。
 すべての商品に精通してはおりませんので
 直ぐにご対応出来ない場合もございますので予めご了承下さいませ。

■極端に状態を気になさる方は入札をお控えください。

■現状渡しをご理解頂いた上でのご入札をお願い致します。

■自己紹介をお読みになった上でご入札下さいます様お願い致します。

■こちらで見落とした傷、汚れ等がある場合がございますので、
 神経質な方の入札はご遠慮下さい。

■到着後、速やかに商品のご確認を願います。

■誠に勝手ながら、評価の悪い方や新規の方のご入札は削除する場合が御座います。

■落札後、3日以内にご連絡頂けない場合、
 また1週間以内に入金の確認ができない場合には
 【落札者様都合による取り消し】 をさせて頂きます。

※この場合、誠に不本意では御座いますが
 Yahoo!オークションシステム上、『非常に悪い』の評価が落札者様に
 自動的に付いてしまいますのでご注意下さいます様お願い申し上げます。

■お取引は全て『取引ナビ』で行っております。

■商品情報に重大な誤りがあった場合予告なしにオークションの終了·取り消しを行います。

■十分にご理解·ご検討頂いてのご入札をお願い致します。

■ノークレーム·ノーリターンでご理解頂ける方のみご入札下さい。

■尚、店頭販売も致しておりますので
 未入札の場合、出品中に取消しをする事も御座います。


■当店は店舗での直接お取引にも対応しております。
 直接お引取りの場合は事前にご来店日をお知らせいただいた上、
 必ずご本人確認のできるものをお持ち下さいませ。
 但し、お支払いに関しては経理の関係上先払いとなります。
 ご入金を確認させて頂いてからご来店をお願い致します。

■営業終了後(PM5:00以降)の落札は翌日の「取引ナビ」連絡となります。

■基本的に水曜日と日曜日は担当者不在となります。
 ご連絡の遅れる場合がございますので予めご了承下さいませ。
支払方法
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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引用:EDIFICE - EDIFICE カジュアルジャケット メンズnontanさん  0823

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『【送料無料】【新品】【限定特価】【大人気】【値下げ】Calvin Klein/カルバンクライン!イントレメッシュ型押し!スムースレザー牛革79840』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、マナ酵素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NIKE - NIKE AIR FORCE 1 (ナイキ エアフォース 1) ホワイトブラック

∟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SHARP - 【なななな7564様専用】【新品未使用】KI-JS40Wシャープ 空気清浄機 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/使いやすさ重視/シンプルデザイン ベーシックスタイル/ダイニングテーブル + チェア 4人掛セット/ダークブラウン/テーブル+チェア4https://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

USED古着(ユーズドフルギ) メンズ シューズ スニーカー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(グッチ Gucci メンズ ダイバーズウォッチ YA136320)、「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:【Nike】日本未入荷!★AIR MAX 98 LX W BARELY GRAPE【7286】ガラスと木の異素材MIXモダンデザインダイニング[Glassik][グラシック]4点セット(テーブル+チェア2脚+ベンチ1脚)W115(1

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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