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新品登場 昼光色 2500lm 直管LED蛍光灯 40W相当 一体型台座付 業界最高 50本セット 送料無料 即納 4300K 1年保証D05B AC100-240V 120個素子搭載180° LED電球
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19,250円 35,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • 照明
  • 蛍光灯、電球
  • LED電球
状態
  • 未使用


製品仕様
商品名
T8 一体型直管LED蛍光灯40W形
消費電力
18W(40W相当)
LED搭載数
120個素子
LED発光色
昼光色(3000K)
ルーメン
2500LM
定格電圧
AC 100-240V
照射角
180°
サイズ(約)
1205X37X30mm
寿命
50000時間

セット内容
T8 一体型直管LED蛍光灯40W形(取り付け道具付き)
50本

保証について
保証について
発送日から 【12っヶ月】
初期不良
対応期間
発送日から、7営業日まで
保証期間内の不良品ですが、交換のみ対応しております。往復送料はお客様負担となります。在庫がない時だけ返金しますので、ご了承ください。

商品詳細
T8 一体型直管形蛍光灯40W形対応、2500ルーメンLED蛍光灯です。

◆優れたLEDチップ採用:
驚異的な照射能力と耐久性が持ってます。ムラなく均一の発光で、すっきりと対象物を照らします。

◆発光源は精銅スタンドを採用します:
熱伝導性と導電性は普通より優れた。チップの発熱量は最小限になります。高輝度低光減衰の特典:3000時間で光減衰率は2%左右です。優れた静電気保護で50000時間以上の長寿命をもつ。

◆驚きの長寿命:
LEDの放熱率が少ない、光衰えも低い、寿命は一層長くなります。

◆航空アルミを採用:
航空アルミニウムを採用して散熱性能は強くなり、熱で変形しにくいです。

◆安全性が高い:
LED蛍光灯は低電圧駆動を採用して、安全性が高い。

◆高透明度材料:
高透明度拡散型乳白色のPC材料を利用します。耐高温、長期間使用することができます。

◆広い使用範囲:
商品棚、ショーケース、陳列窓、トイレ、台所、ホテル、広告、レストランなどに適合!


【注意事項】

蛍光灯ランプを切り替える前、電源を必ず切ってください。

取り外す際、蛍光灯が冷えてから行ってください。

既存の蛍光灯を取り外しの際、ランプ両端の口金を触らないでください。

グロースタータ式場合、グローランプ(点灯管)は必ず取り外しください。電子安定器を取り外さなくても大丈夫ですが、無駄な電力を消費します。

ラピッドスタート式&インバータ式の場合、電子安定器を必ず取り外しください。
支払詳細

YAHOO!かんたん決済
【お支払いの価格】

①銀行振り込みと簡単決済の場合:落札金額+送料

発送詳細

当店は土日休みになります。
  ①土日ご注文の商品は翌営業日に発送致します。ご了承ください。
  ②土日のご入金はすぐに確認できないため、翌営業日までしばらくお待ちしてください。

【佐川急便】

地域本州四国九州北海道沖縄離島
料金0 円600 円相談

(北海道、沖縄までの送料は10本あたりの送料です)
北海道、沖縄或いは離島の場合送料が異なりますので、ご相談ください。

【同梱発送】

当店の商品は佐川急便で発送致します。

同梱により、サイズが大きくなる場合は送料もアップになります。

同日落札の商品は同梱可能で、要望欄にご記入いただければ、同梱で発送致します。

ご不明な所がございましたら、までお問い合わせください。
落札前に必ずお読み下さい
【注意事項】

発送前にテストを行いますが、万が一商品に初期不良があった場合、商品到着日より1週間以内にご連絡頂いたら、交換のみ対応を致します。

ご入札前に、必ず商品のサイズとタイプを確認お願い申し上げます。注文した商品がお客様のお望みの商品と異となる場合やサイズが合わない場合においては、 交換返品を断り申し上げますので、必ず購入前にご確認くださいませ。

画像では判断しづらい傷、汚れ傷み等有る場合が有りますので神経質な方はご入札をご遠慮下さい。

いかなる場合でも取り付けに掛かった工賃や、破損部品の弁償などは行いません。必ず整備工場や専門業者にて取付けを行ってください。

当店では出品時に在庫がある商品を販売しております。他でも販売している為、ごく稀に僅差で在庫が無くなる場合が御座いますがお急ぎのお客様は事前に在庫状況をお問い合わせ下さい。

金額、発送方法、記載事項にご納得の上ご入札ください。


【落札後の注意点】

落札後にヤフーから落札通知メールが届きます。オーダーフォームの記入をお願いいたします。
(※万が一メールが届かない場合は、迷惑メールフォルダ等をご確認の上、取引ナビでその旨をお伝え下さい。)

なお、落札後7日を過ぎてもオーダーフォームまだ届かない場合は、如何なる事情でもキャンセル扱いとさせて頂きますのでご了承下さい。

時間指定と領収書発送希望の方はオーダーフォームにご記入ください。

ご不明な点がある場合は へお問い合わせください。
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ご不明な点があれば、出来る範囲まで対応させて頂きますので落札前にお気軽にご連絡下さい。

※落札後のご相談は対応出来ませんのでご了承下さい。また、落札前のご相談でもご希望に添えない場合も御座いますのでご了承下さい。


以上の事をご理解の上、気持ちの良いお取引をお願い致します。
返品先
 
【住  所】:513-0805 三重県鈴鹿市算所町1238

【会社名】:東誠商事株式会社

【E-MAIL】:makoto1495@do-good.jp

【電話番号】:050-8882-4845

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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『テーラーメイド SIM MAX OS 6番アイアン テンセイ TM60R 日本仕様 正規品』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、rienda - ミエリ インヴァリアン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W)taps - wtaps 19ss BUDS SHORTS リップストップ ハーフパンツ

∟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バランタイン ブラジル 終売品 新品 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。

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■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

Supreme - supreme 15ss shoulder bag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(【J.LINDEBERG】Yada ロゴ ゴルフ サンバイザー ハット)、「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:☆MiuMiu☆ジャケット《送料無料》40本 送料無料 20W 直管 LED蛍光灯 58cm 昼光色 6000K 20W形 T8 高輝度 1250LM 消費電力9W LEDライト 60cm 広角 軽量版 G13口金 D11

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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