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上品な 新品!!「GIANNI イタリア製 SIZE:46/30-31相当 M-Green LUPO」3色ドローコード付ボタニカル柄ショーツ/ハーフパンツ Sサイズ
上品な 新品!!「GIANNI イタリア製 SIZE:46/30-31相当 M-Green LUPO」3色ドローコード付ボタニカル柄ショーツ/ハーフパンツ Sサイズ
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  • 未使用
数ある中より当オークションをご覧頂き、誠にありがとうございます。

より多くの方にご覧頂けますこと、本当に嬉しくおもっておりますが、これまでに当方の至らぬさ故のご指導と取れるご指摘もございましたが、一部納得のいかないご指摘も過去に何件かございました。

トラブルを事前に避けるため、説明文が長くなり非常に申し訳ございませんが、最後まで一通り目を通して頂きたく存じます。

【ご入札·ご落札には、以降の内容をご一読の後、万事ご了承頂いたものと判断させて頂きます。
掲載終了前にご質問·ご相談等なかった場合、ご落札後の取引きナビでの変更やご相談等は、一切承れませんので、ご了承下さいませ。
上記内容をご承諾頂けない方は、ご入札をお控え下さい。
場合によっては、予告無しに落札者都合にてお取引きを中止させて頂くこともございます。ご留意下さい。】


ブランドはご存知の方もおられるでしょう「GIANNI LUPO」、フィレンツェに拠点を置くイタリアのカジュアルブランドになります。

デザイン·色を始め、最新のイタリアンスタイルに拘ったコレクションを展開しています。

また、主な生産地をイタリア国内に置きつつも、プライスパフォーマンスの高さも人気の理由の一つとされています。

今回出品致しましたのは、鮮やかなブルーのボタニカル柄がプリントされた、リゾート×アーミーテイストのショーツ/ショートパンツになります。

生地には少しストレッチが効いておりますので、イタリアらしい身体にフィットするラインながら、履き心地も快適な一本になります。

また、トリコロールの紐ベルトが付いており、ルーズに垂らすも良し、カーゴパンツのドローコードのように結ぶも良しの付属品になります。
勿論、お手持ちのキャンバスやレザーのベルトと入れ替えてパンツを着用頂くこともできます。

こちらのパンツ自体に大胆な模様や色彩が施されていますので、無地やシックなお色のトップスを合わせるだけで、オシャレをお楽しみ頂けるかと存じます。

タウン、スポーツ、アウトドア、リゾートといったシーンで、夏のファッションアイテムと合わせて活躍間違いなしです。

この機会にいかがでしょうか?

ご縁ありますと、幸いです。


★店頭でも販売している品です。
商品に動きがありましたら可能な限り対応致しますが、ご入札頂いたにも関わらず、既に在庫切れの場合もございます。 予めご了承下さい。
ご検討下さる際は、事前に質問欄より、ご連絡頂けますと確実かと存じます。

★ご入札される前に、今一度、掲載商品とお手持ちの品とサイズ·寸法を比較される等、お願い致します。
ブランド·商品によって同サイズ表記でも、パターンやデザインやテキスタイルでサイズ感など大きく異なる場合がございます。
以下にも申し上げますが、商品のサイズ·状態詳細·表記漏れなど、”完璧”をお求めの方やインターネットでの商品購入にご寛容でない方、またはリスク管理·許容の出来ない方はご入札をお控え下さい。

ご落札頂いた品は、お届けまでに破損や紛失のリスクの少ない方法で、可能な限り早期に手続きさせて頂きます。
商品の選択·決定はあくまでも”自己責任”でお願い申し上げます。

★お気になることがあられましたら、事前に質問·確認をされてから、納得·入札をご検討下さい。



◆商品詳細◆
【ブランド】: GIANNI LUPO

【サイズ】:46 / 30-31程度 (ウェスト幅:38cm ヒップ幅:48cm 腿幅:27cm 裾幅:22cm 股上:29cm 股下:26.5cm)
※平置きの寸法です。若干の誤差はご了承下さいませ。

【カラー】:Military Green

【素材】:綿97% エラスタン3%

【参考上代】:17,000円程度

【状態】:新品未使用



◆商品に関する注意事項◆
本品は当方の方で管理·ケアしております。

検品の結果、着用に支障が出るような特筆すべき大きな汚れはありません。
但し、現地ファクトリーから当方までの移動や保管時の摩擦や畳み等でついたであろうシワや生地表面の毛羽立ち、小傷等ある可能性がございます。ご了承の程お願い致します。
まだまだ長くお召し頂けるかと存じます。

上記のように私見を申しましても、見落とし等もある可能性がございます。百貨店に並ぶような新品完品をお求めの方·USED品やアンティーク品にご寛容であられない方·現状をご理解頂けない方のご入札はご遠慮下さいませ。

ご入札·ご検討頂きます前に、お気になられる事等あられましたら、可能な限り早期の返信を心がけておりますので、お気軽にご質問の方、宜しくお願い致します。

但し、当方は別に仕事を持っておりますので、返信に時間を要する場合もございます。終了時間までには余裕を持ってご連絡下さいます様、お願い致します。

★ご入札される前に、今一度、掲載商品とお手持ちの品とサイズを比較される等、お願い致します。
ブランド·商品によって同サイズ表記でも、パターンやデザインやテキスタイルでサイズ感など大きく異なる場合がございます。
商品のサイズ·状態詳細·表記漏れなど、”完璧”をお求めの方やインターネットでの商品購入にご寛容でない方、またはリスク管理の出来ない方はご入札をお控え下さい。

★お届けまでに破損や紛失のリスクの少ない方法で、可能な限り早期に手続きさせて頂きます。
商品の選択·決定はあくまでも”自己責任”でお願い申し上げます。



◆お支払い方法◆
·YAHOO簡単決済

※振込手数料は落札者様ご負担となります。ご了承下さいませ。



◆発送方法◆
·レターパックプラス

※送料は出品者が負担致します。

※商品をお受け取りになられましたら、“必ず”受取ボタンを操作して、【評価】の方も宜しくお願い致します。

★ご落札後、お取引させて頂く際、ご落札者様の”お名前·ご住所·電話番号”は必ずお知らせ下さい。
”電話番号”をご連絡下さらない方がおられますが、輸送方法によってはお届け先情報の入力手続きが進まない場合がございます。
ご落札者様宛に、事前に輸送会社からの連絡もある場合もございますので、その旨ご了承の上、”お名前·ご住所·電話番号”のご連絡宜しくお願い致します。



◆お取引に関する注意事項◆
ご落札頂きましたら、基本的に24時間以内に取引ナビにてご連絡させて頂きます。

こちらからの連絡後、48時間経過してもご連絡のない場合や、3日以内にご入金の確認できない場合は、申し訳ありませんが落札者様都合にて落札を削除させて頂きます。

但し、年末年始·祝祭日等の都合によりご入金·発送に遅れが生じられると思われる場合は除きます。

格安から出品させて頂いております、ノークレーム·ノーリターンでお願い致します。

迅速且つ、誠実な対応を心がけて参りたく存じます。
ご不明な点や些細なことでもお気になられました際は、お気軽にご連絡下さいませ。

他にも様々なカテゴリーで出品を予定していますので、そちらもご覧頂ければ幸いです。

【爽パン】ボタニカル柄プリントハーフパンツ
爽パン】ボタニカル柄プリントハーフパンツ 41-1231-071 2041000166585
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ハーフパンツの商品一覧
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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:カワサキ Ultra150 1999年モデル 純正 カバ-(ゼネレ-タ) (部品番号 14031-3728) 中古 [K046-015]★【台本】西村京太郎トラベルミステリー41『青函特急殺人ルート』 高橋英樹/愛川欽也/浅野ゆう子/南野陽子/十津川警部シリーズ/

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『【超珍館蔵・和田玉製・山水人物紋・玉牌】置物・古賞物・古美術品・中国時代美術031229』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、ウエイクポール800mm 船、本体!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

■教師なし学習宮下正典【真作】静物画 「花瓶」 油彩 油絵 花生

∟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人気 キャットツリー 据え置き スリム 高さ 170cm 幅 55cm 278 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 : Dima Leu/ボトム/S/ポリエステル/BLK/無地/TR101Bhttps://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 : 【国内完売】Louis Vuitton LVモッズ ライン アンクルブーツ金針水晶タイチンルチルブレスレット!!大珠14ミリ金運数珠

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

TAMRON タムロン SP 90mm F2.8 Di MACRO 1:1 VC USD F004 ソニー用 フルサイズ対応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(アードベッグ アンオー 3本 ウィービィースティー 3本)、「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:ストーム・イン・ザ・ハートランド1PIU1UGUALE3 GOLFショートパンツホワイトサイズ 3

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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