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激安商品 NERV zippo(ジッポーライター)エヴァンゲリオン ZIPPO EVAtic マーク【ネコポス対応】 ネルフ Ver. Elements その他
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6,500円 10,000円
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カテゴリ
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メーカー·ブランド
  • ZIPPO
状態
  • 未使用
【ZIPPO】zippo(ジッポーライター)エヴァンゲリオン NERV EVAtic Elements Ver. ネルフ マーク
zEV-NERV-EV

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ZIPPO/エヴァンゲリヲン NERV EVAtic Elements Ver.

アニメ界へ多大な革命を起こたエヴァンゲリオンとZIPPOとのコラボレーション限定ZIPPO。

クラシカルなデザインをベースに、エヴァの世界観を凝縮!

「NERV ネルフ マーク」「ロンギヌスの槍」「カシウスの槍」「使徒」などをモチーフにデザインされた個性的な装飾がマニア心をくすぐります。

重厚な質感と優美さを併せ持つ大人の逸品に仕上がっています。

ZIPPOの側面にはシリアルナンバーが入っております。(ナンバーは選べません)

※一つずつ手作業で研磨仕上をしている為、繊細な部分には多少の個体差があります。

· 付属品:ZIPPO専用箱、ZIPPO社永久保証書
· 仕様:銀古美仕上げ、エッチング加工、裏面無地、側面シリアルナンバー入り(ナンバーは選べません)
· ケース:レギュラーケース

******************************************************************
※ご注意 おことわり

商品画像は掲載開始時点のものです。
ボトムの製造年月やシリアル刻印のあるもののNo.は補充とともに 新しくなってゆきますのでご了承ください。
また刻印の上下方向は入荷ごとに変わることがあります。
(製造年月·シリアルNoのご指定は出来ません)

·お客様のご利用のブラウザの環境により商品の色合いが
 実際のものと多少異なる場合がございますのでご了承ください。

·化粧箱は入荷ロットにより予告なく変更する事がありますす。

·ZIPPOは新品·未使用品の為、オイルは入っていません。

·製造時や袋の出し入れの際にzippo表面に、微細なキズ等がみられる場合が
 ございますが、不良品ではありません。予めご了承下さい。







 

  

お取引の流れ
1.ヤフオク!から、登録メールアドレスに落札通知が届きます。
 取引に関する重要なご案内ですので、必ずお読みください。
               
2.オーダーフォームに、落札後5日以内に
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3.オーダーフォーム送信後、
 お客様の登録メールアドレスに当店よりメールを送ります。
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  商品到着時に伺ったドライバーに代金をお支払いください。
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  お支払い確認後、当日または、翌営業日の発送となります。

※オークションの性質上、落札後のキャンセルはお受けしておりません。
※評価の悪い方の入札はお断りする事がありますので、予めご了承ください。
お支払について
落札価格は、税込です。お支払方法は、下記からお選びください

(ネコポスはご利用いただけません)
落札価格+送料+代引手数料(330円税込)


落札価格+送料    (振込手数料はお客様負担)


落札価格+送料

落札手数料当店負担ですので不要です。
発送
弊社指定の宅配便またはネコポスで発送します。業者の指定は承れません。
複数落札の場合は同梱できれば、送料は1件分ですので、
同梱希望の際はその旨お知らせ下さい。
但し同梱のための取置き期間は5日間とさせて頂きます。
送料
         【宅配便】

送料638円(税込)

ただし北海道·青森·秋田·岩手·沖縄県全域·離島は別料金です。
 ·北海道  790円(税込)
 ·青森 秋田 岩手 726円(税込)
 ·沖縄県全域 1320円(税込)
 ·離島域にお届けの場合は、ご注文後別途メールでお知らせいたします。
≪注≫送料無料商品でも北海道·沖縄県全域·離島へお届けの場合、基本送料  638円分は無料ですが、差額分は必要です。

         【ネコポス】

送料 全国一律275円(税込)

≪注≫

·ポスト投函のみとなります。
·代引きはご利用いただけません。
·補償はありません。
·大きさに制限がありますので(A4サイズ、厚さ2.5cm)、まとめてお買い上げの場合、宅配便に変更させていただく場合があります。

商品の返品について
初期不良で未使用である場合に限り、
交換または返品手続きをさせて頂きます。
商品到着後5日以内にメールかお電話でお知らせください。

但し以下の場合は承れません

【ZIPPOに関して】
1.オイル注入後、着火後を含む使用品
2.閉開音に関する商品交換等
3.蓋の閉まり具合など
 (商品個々の個体差があり不良対象とはなりません。)
4.製造工程/商品性質上やむを得ない、極僅かな傷やくすみ、
 汚れ(研磨、いぶし加工によるものなど)や、
 皮革製品のシワや極僅かなシミ

【時計に関して】
1.秒針とインデックスの極僅かな差異
(インデックスをプリントやはめ込みにより製造している為、差異が生じます)
2.衝撃·破損·防水チェックを行い、
 明らかに通常の使用において破損したとは考えられないと
 メーカーに判断された場合。
3.お客様の過失による故障
4.保証はムーブメントの自然故障の場合に限らせていただきます。
5.当社又はメーカー以外の第三者
 又はお客様ご自身により改造された物
6.巻きベルトやポリッシュ仕上げによる研磨傷
7.製品ご使用後の傷や汚れ

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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『【まるけん】銀製スプーン10P』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、nike ナイキ ジョーダン Jordan Flight Heritage トレーナー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

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∟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【MIUMIU】VIP価格で関税込み★MATELASSE ポーチ付きミニバッグ 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。

URL : Zippo ジッポ ジッポー ライター SIMON CARTER サイモン・カーター ペイズリーフレーム-IB ZP SCP-038

■金融

**DIOR**ディオール★ ETOILE BEANIE★ウールカシミヤ帽子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(ぼく's shop様専用 レイコップRN)、「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:サーフボード ヘイデンシェイプス ヒプトクリプトZippo ジッポ ジッポー ライター CERAKOTE BULLET セラコート ビュレット Parabe BLACK 63470398

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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