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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • テレビ
  • 40インチ~
  • 液晶
状態
  • 目立った傷や汚れなし
精密機器となりますので輸送中の衝撃や振動で外部破損ではない不具合が起きる場合もあります。
こちらでの返品や交換は出来ませんので、メーカーへご連絡をよろしくお願いします。

地上デシタル放送、ネットワーク接続、画面2分割などの動作確認済みです。
付属品は商品箱と写真9にあるものが全てです。
2021/12まで保証があります。

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商品詳細は下記のメーカーページになります。

ネット配信アプリ対応リストは下記URLからご確認ください。

商品の特徴

■明るく色鮮やか。映像本来の色を忠実に再現する「色忠実補正回路」
高輝度域から低輝度域まであらゆる色で忠実な色再現を実現し、鮮やかな映像を楽しめます。

■上下左右から音に包まれる迫力の立体音響「Dolby Atmos(ドルビーアトモス)」
迫力のある音を実現する30W「ダイナミックサウンドシステム」に加え、「Dolby Atmos(ドルビーアトモス)」に対応。左右、さらに上下から音が聞こえてくる3次元立体音響をビエラのスピーカーで楽しめます。

■多彩なネット動画が楽しめる※1
Netflix※2やプライム·ビデオ、YouTubeの4K動画やHul u、U- NEXT、AbemaTVなど多彩なネット動画を楽しめます。リモコンの専用ボタンやホームボタンからかんたんに選ぶことができます。

※1:アプリのご利用には別途契約が必要な場合があります。アプリは提供事業者の都合により、予告なく変更·停止·終了する場合があります。アプリの変更や終了にかかわるいかなる損害、損失に対しても当社は責任を負いません。
※2:視聴にはNetflix視聴プランのメンバーシップ(視聴契約)が必要です。

●新4K衛星放送(BS4K·110度CS4KおよびBS·110度CSデジタル放送)の受信には視聴する放送に対応した衛星アンテナおよび受信設備が必要です。有料放送は加入申し込みと契約が必要です。8K放送は受信できません。
●テレビのv型(55v型等)は、有効画面の対角寸法を基準とした大きさの目安です。
●電波状況、CATV、共聴システムによっては一部受信できない地域があります。また特定の放送局のデータが提供されない場合があります。
●本機では放送環境に変化が生じた場合、それに対応して本機のソフトウェアを更新させるダウンロードサービスを行います。このサービスを受けるため、ご使用後はリモコンで電源を切った状態にすることをおすすめします。
●本機は各種の画面モード切り替え機能を備えています。テレビ番組等ソフトの映像比率と異なるモードを選択されますと、オリジナルの映像とは見え方に差が出ます。この点にご留意のうえ、画面モードをお選びください。
●本機はARIB(電波産業会)規格に基づいた商品仕様になっております。将来規格変更があった場合は、商品仕様を変更する場合があります。
●Dolby、ドルビー、Dolby AtmosDolby Audio、Dolby Vision、およびダブルD記号は、アメリカ合衆国と/またはその他の国におけるドルビーラボラトリーズの商標または登録商標です。
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-日時相談後の引取(0円)
基本的にこちらのスケジュールに合わせていただく必要があります

-自社配送
(基本的にこちらのスケジュールに合わせていただく必要があり、軒下渡しのみです)
東京23区内/埼玉一部 自社配送 (3000円/即決の方は無料)
東京23区外自社配送(4000円/即決の方は無料)
(高速利用で片道1時間以内の距離)埼玉一部/神奈川一部/千葉一部(5000円/即決の方は2500円)
(高速利用で片道1時間以上の距離)埼玉一部/神奈川一部/千葉一部(7000円/即決の方は3500円)


·ヤマト家財宅急便 東京発送 Cランク(落札時の商品代金で運送保険料金変わりますので、かんたん決済お待ちください
https://form.008008.jp/mitumori/PKZI0100Action_doInit.action


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送料無料での発送は行っておりません。
商品説明を確認してから入札を行ってください。

商品状態を過度に気にされる方は事前に質問を行うか、新品を店舗でお買い求めください。
確認せずに落札を行い、商品到着後に【思っていた状態と違う】というクレームが増えております。

動作品の異音、臭い、色合い等の、認識に個人差があるような質問内容に関しては回答を控えさせていただきます。
動作品の明らかに目立つような異音、臭い、色合い等があれば商品説明に記載しています。

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■発送日

·ゆうぱっくは支払い完了日の翌日から、土日祝を除く4営業日以内に発送となります。
·大型家電は支払い完了日の翌日から、土日祝を除く7営業日以内に発送となります。

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■同梱

·大型家電以外の物は基本的に同梱発送が可能です。
 同梱を希望する落札予定の品物がありましたら、最初の商品落札から4日まで取り置きが可能ですのでお知らせください。

·同梱の際にはサイズが変わる場合がございますので、配送料金も変わります。
 こちらの連絡前に決済を行われますと差額は銀行振り込みの対応となりますので、同梱希望の場合にはお支払いはお待ちください。

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■テレビ/モニターの出品物について

·液晶製品に関してドット抜けなどの質問が多いですが、各メーカー公表では基本的に液晶の構造上発生してしまうという想定のようなので、
 気にされる方は入札をお控えください。
 -Panasonic
 https://jpn.faq.panasonic.com/app/answers/detail/a_id/43633/p/5091/hb_cd/TH-65FZ950
 -LG
 液晶パネルは非常に精密度の高い技術で作られており、画面の一部に点灯しないドットや常時点灯しているドットがある場合がありますが、これは故障ではありません。

·目立った傷や汚れ無しの商品に新品未使用のような美品を求める方、
 電子精密機器の現状品に動作不良や初期不良の保証対応を求める方がいらっしゃいますが、
 保証や状態を気にするのであれば新品を店舗から定価でお買い求めください。

·こちらの独断で商品の同梱発送などは出来かねますので、同梱発送希望の場合には必ず事前にご連絡ください。

·物理的な破損は運送会社の保険がありますので、受け取り時すぐに開封してご確認ください。
 破損があった場合にはすぐに運送会社にご連絡ください。

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■ジャンク品/現状渡し品/レシート同封品について

·商品に不具合が生じた場合
 落札者様のご負担にてメーカー様に修理依頼、もしくは自己修理をしていただけますようお願いいたします。

 保証がない為ジャンク品として格安出品している商品の保証を求めたり、
 レシート同封をしている商品に交換や返金を求める方が増えております。

 電子機器は商品の性質上、不具合や故障は必ず発生する物です。
 ご理解いただける方のみ入札をよろしくお願いします。

※【『オークションで商品を購入した』とメーカーに連絡したら保証が受けられなくなった。返品したい。】という問い合わせが稀にあります。
 自らメーカーに「中古で購入した」と伝えたのであれば当然の対応です。
 レシートが同封されている意味が理解でき、常識的な判断ができる方のみ入札をよろしくお願いします。

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■注意事項

·新規の方、悪い評価が多い方はトラブル回避の為、こちらの判断で入札者削除を行います。

·商品落札から48時間以内のオーダーフォーム入力がない場合、落札者都合での削除を行います。
 落札者都合での削除の場合には、システム上自動で悪い評価がついてしまいますのでご了承ください。

·ご決済確認後の土日祝を除く4営業日(96時間)に発送案内のご連絡を差し上げます。
 土日祝や長期連休などは発送業務を行っておりませんのでお急ぎの方の入札はご遠慮ください。


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■領収書の発行について

·当ストアでは、ヤフーオークションの代金の受取に関して、領収書の発行は行っておりません。
 お支払い方法により以下の物が領収書としてご利用になれますので、それぞれご確認下さい。

【銀行振込/郵便振替】
 ·各銀行/郵便局からお受取りのお振込控え[振込証明書]が領収書としてご利用頂けます。

【インターネットバンキング】
 ·お手数ですがお客様側でプリンターにて印刷していただいた明細書をもってかえさせていただいております。

【ヤフーかんたん決済】
 ·基本的にヤフーかんたん決済など電子決済はお客様の直接のお支払先はクレジット各社となるため、
  クレジット会社から発行される明細書をもってかえさせていただいております。

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以上、宜しくお願い致します。

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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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引用:ub18874梶芽衣子 扇ひろ子『朱鞘仁義鉄火みだれ桜』ポスValextra◆ブリーフケース/レザー/ブラック

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『《2584》日立 ABT4 255? 200V 両頭グラインダー 卓上グラインダー』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、Maison Margiela★19SS Gauge12 反射テープ ノースリーブ ニット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【Vivienne Westwood】即対応ORB ラウンドファスナー長財布

∟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Rick Owens X Champion フロントスリット マキシスカート 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 : 【引取限定】 SHARP LC-40W35 2017年製 テレビ シャープ 40型 中古 直 T6385177https://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。

URL : 【スタイリッシュな名刺入れ★】Louis vuitton カードケース

■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 : (98V) TOSHIBA 40S21 2017年製 40型 ★フルハイビジョン液晶TV ★ LEDバックライト/HDMI/外付けHDD/LAN/USB 端子搭載

■金融

【関税・送料込み】ACNE STUDIOS Rose Crewneck セータ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(EMPORIO ARMANI☆ウォレット 長財布 ロゴ ラウンドファスナー)、「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:OnePlus純正 Warp Charge 30 ワイヤレスチャージャー2希少 日立 42V型 フルハイビジョン 液晶 テレビ Wooo L42-XP05 2011年 320GB HDD内蔵 + iVDR-Sカセット 250GB 3チューナー W録画 フルHD

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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