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【同梱不可】 LINE 引き出しスライドレールTHIN ★イトーキ(ITOKI) CABINET(シンラインキャビネット)シリーズ :¥119,350★ 収納家具 上代参考価格 キャビネ
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10,680円 17,800円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • オフィス家具
  • キャビネ
状態
  • やや傷や汚れあり


--------- イトーキ(ITOKI) | 収納家具 引き出しスライドレールTHIN LINE CABINET(シンラインキャビネット)シリーズ収納家具 ---------

●● サイズ : 幅900㎜×奥行き450㎜×高さ(現状750㎜ 調整可)

※トラブル防止の為必ずPCで閲覧下さい。携帯からですと写真が確認できない場合があります※

●ご入札にあたり必ず下記の商品説明 お取引条件を最後まで良く読んで頂き ご理解の上ご入札お願い致します

お取引条件

● 下記のお取引条件にご賛同頂けない場合は他の入札者様に迷惑がかかる他トラブルの原因にもなりますのでご入札をご遠慮ください

●また 落札後、ご入札後のキャンセルや返品 他お取引条件について記載されているお取引条件を無視して無理な要求をされる方がおられますが、記載されている条件以外は一切対応できませんのでお守りいただけない方は入札されないようにお願いいたします

●反対にこちらの責務はしっかり対応させて頂きますのでご安心ください

●お急ぎの方の為にこれでもまだ安い即決価格19800円の設定をしています。

●商品·状態 ●

イトーキ(ITOKI) の引き出しスライドレールTHIN LINE CABINET(シンラインキャビネット)シリーズです。

状態はUSED品となります。

外観は使用に伴った小傷等ありますので写真を参考にしていただき、外観を気にする方·神経質な方は御遠慮ください。

注意事項

照明や見る角度により、色のイメージは微妙に異なる場合があります。

USED品につき現状販売とし、見落としの傷、小汚れ等はご了承下さい。落札後はノークレーム·ノーリターンを御了承いただき、現状でご理解頂ける方のご入札をお待ちしています。

トラブル防止の為、御入札前に一度PCで全ての画像と文章を御確認頂ければ幸いです。

簡易清掃ですが出来る限りクリーニングしてあります。ただ、至らない箇所のあると思いますのでその点はご了承下さい

あくまでもUSED品ですのでご理解の上ご入札をお願い致します。

●商品は写真にある物のみで現状渡しとなり一切のクレーム、返品等はご遠慮致します。

●今回買えば高い商品ですがお安く出品しますので是非この機会にご入札くださいね

●発送条件●

●大変大きく重たい商品の為引き取りもお受けできます。 ただ税務上の関係で先に商品代金をお振込み頂くのと引取り日は平日の日中で双方ご相談でお願いいたします。 こちらにフォークリフトあるので積み込みは問題ありません。

●発送の場合は店舗または法人様 個人でも屋号がある場合などは軒先までお届けできますが個人宅の場合は最寄の名鉄運輸さんの営業所止めの発送となりますのでご了承の上ご入札お願い致します。

●後 大きなお品の為お届けの再 必ず荷下ができる方のみお願いいたします。

● ※名鉄運輸さんの各営業所はこちらから確認できます※



●気になる送料ですが当方の運送屋さん(運送屋さんの変更は出来ません)で梱包、運送保険込みで関東は全域7800円南東北·甲信越·中部は8800円·関西·北陸·北東北は9800円·中国·四国は11800円で九州·北海道は13800円でお届けできますので安心してご入札ください

●発送の場合大きな商品ですので積み下ろしの際お手伝いをお致します。ドライバーがワンマンでお伺いする為商品のトラックからの荷降し、運搬、搬入および設置は落札者様にてお願いします。

●出来ない場合は営業所止めになります。それ以降の運搬などは落札者様でご手配お願いします。(運搬等の費用は落札者様の負担になります。) また、ご到着後人員が足りなく下ろせない場合や下ろす手段を確保できていない場合も営業所に戻させていただきますのでくれぐれも下ろせないといったことがない様お願い致します。

※沖縄を含む離島への発送はご相談で承っておりますのでご入札前にご質問枠からご連絡をお願い致します。※

●発送の場合運搬、搬入および設置は落札者様にてお願いします。

●商品は配送車荷台でお渡しの為 荷受人様の手配をお願いします。

●中古品の為基本はノークレーム ノーリターンでお願い致します

●ただ運搬中の故障·破損があった時などは保証させて頂きますので商品到着後2日以内に動作確認お願いいたします

●2日以上経過しますと如何なる理由でも保証ができなくなります。又 運送保険も対応できなくなりますのでご注意ください

●後 細かい点や傷などに対しては保証出来ませんのでご了承お願いいたします

●又、ネット販売の為 商品内容や状態を100%把握しての出品·コメントがなかなか困難な為、説明不足、見落としなどもあるかもしれません。画像とコメントのみの販売になってしまいますので、不明な点·心配な点·気になる点などがありましたら、トラブルを防ぐ為にも入札前に必ず御質問ください。(「○○かと思った」「当然○○だろう」など、商品に対する思い込みでのご入札はご遠慮下さい)

●ネット販売となりますので基本、落札後の電話でのお問い合わせ等はご遠慮させて頂きます。必ずご返信は致しますのでお取引ナビでのご連絡でお願い致します。

●コメントと画像が違う場合は画像優先とさせて頂きます

●又、入札後、落札後のお取引内容の変更や商品に対してのご質問はお受け出来ませんので必ずご入札前にご不明な点は質問欄などでご確認頂きご理解の上ご入札お願い致します

●後、良識ある方及び常識の範囲でお話ができる方 お取り引きをスムーズに進める為にも落札後24時間以内にご連絡取れる方!また落札から3日以内にご入金して頂ける方!(2日以内にご連絡、3日以内にご入金がない場合は次の入札者様にご迷惑になりますので入札を入札者様の都合で削除します)厳守!でご入札お願い致します

●又、商品には十分に注意を払っておりますが万が一不備などがありましたら評価ではなくまず直接メールでご連絡お願い致します。きちんと対応をさせて頂きますのでご安心ください。評価でいきなりのクレームの場合は対応出来ない場合があります

●発送前には再度点検をして発送しますので故障·破損はまずないと思いますが万一、運搬中の事故で破損や故障が発生した場合に関しては落札金額分までの保険を掛けて発送致しますのでその場合落札価格分までで修理可能な場合は修理、又修理が効かない場合は落札価格プラス送料合わせた分までをご返金で対応させて頂きますのでご安心ください。注意点としては新品又は同等品と交換といった対応とお引き取り場合の返品はその際に発生した交通費のお支払いは出来ません。あくまでも商品代のみとなりますので何卒ご了承お願い致します。事故が発生した場合こちらでは責任は負えませんがスムーズに保険処理が出来ますようにお手伝いはさせて頂きますので重ねてご安心ください

●出来る限り良いお取引が出来ますように努力致しますので宜しくお願いいたします

●発送は週2回を予定していますので発送日に合わないと次の発送日まで日にちが最大で 5日程あく場合もありますのでお急ぎの方は質問などでご確認頂いてからご入札下さい

●又 お届けの指定は日にちの指定(休日を除く)お時間の指定(午前か午後のどちらか)はできますが夜間の指定はできませんので合わせてご了承お願い致します

●お取引口座●

●ゆうちょ、ジャパンネット、三井住友、口座あります

●ヤフー簡単決済も可能ですので是非ご利用ください

● 尚トラブル防止のため又、良いお取引をするために上記の内容を必ず良くご理解頂いた上でご入札お願い致します

●落札後 説明を良く読まなかった知らなかったという事は無い様にお願い致します以上の取引条件をご理解頂けた方のみご入札をお願い致します。

●長い説明最後までお読み頂きありがとうございました

●他にも色々、お得な物を多数出品しておりますので、そちらも宜しかったら見てくださいね。(*^_^*330030080·00.750C

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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:ポートアスカイグ (ポートアスケイグ) 30年 木箱入り 45.8度 700ml【送関込】JUDITH LEIBER◆キャンディークリスタルピルボックス

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『★オーダー可★B4ネームプレート14段小引き出し/無垢材木製書類ケース カントリー』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、TATRAS - 交渉OK!TATRAS ダウン冬の戦友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

■強いAINintendo Switch - 太鼓の達人 switch 太鼓とバチ

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SPORTMAX ダウンジャケット/ダウンベスト レディース

∟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Nintendo Switch - リングフィット アドベンチャー Switch パッケージ版 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 : ★オーダー可★A4ネームプレート5段小引き出し/無垢材木製書類ケース カントリーhttps://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

DOLCE&GABBANA - DOLCE&GABBANA D&G ドルガバ メンズジャケット 34/48サイズ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(国内発送★VS★コットン♡キャミ&ジョガーパンツ上下セット)、「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:国内完売【Celine直営買付】アクセサリーボウル カーフスキン★オーダー可★木製ランドセル収納ラック⑦無垢材☆キャスターワゴン 学習机

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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