LeapMind BLOG

2021年春の コクヨ KOKUYO 中古 YH6688 収納家具 単体書庫 書類棚 物置 収納庫 キャビネット 観音開き書庫 ホワイト BWUH-SD59SAWN 両開き書庫 キャビネ
2021年春の コクヨ KOKUYO 中古 YH6688 収納家具 単体書庫 書類棚 物置 収納庫 キャビネット 観音開き書庫 ホワイト BWUH-SD59SAWN 両開き書庫 キャビネ
m1048026970-6781-jn2
9,000円 15,000円
【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 341980, 【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 324820, 【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 168704, コクヨ エディア 両開き書庫 中古キャビネット下置き ホワイト 収納 収納家具 BWUH-SD59SAWN 中古オフィス家具|Office idea, コクヨ エディア(EDIA) 両開き扉 上置き書庫 木目タイプ 本体色ホワイト 扉色木目 W900×D450×H1050 BWU-SU59SAWDT1, 中古】エディア BWU-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 228511 , 【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 341980
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
取扱店舗
横浜羽沢センター

商品情報
商品コードYH6688
カテゴリー両開き書庫
メーカーコクヨ KOKUYO
型  番BWUH-SD59SAWN
カ ラーホワイト
本体サイズ幅900mm 奥行450mm 高さ1135mm
機  能両開き
付  属鍵有 棚板2枚
商品説明コクヨのエディアシリーズの両開き書庫が入荷致しました。
白いお色のシンプルな書庫です。鍵も付属しております。
扉の引き手についてはユニバーサルデザインに配慮されており、
引き手が大きめで、握りやすく、扉の開閉もスムーズに行えます。
書類·ファイルの保管などオフィス収納として活躍します。

商品ランク
2.0

商品状態の基準
5.0未使用開梱済みであったり、箱は損傷があったりしますが商品そのものは未使用のもの
4.0良品中古展示品もしくは使用年数浅い、使用頻度が少ないまた小傷や使用感は比較的少ないもの
3.0通常中古多少の使用感や小傷やすりへりはよくありますが、大きな損傷や機能不全などは無いもの
2.0目立つキズ·変色有目立つキズや変色があったり機能に係わらない部材の欠品があったりするもの
1.0更に欠品有一部機能不全があったり 大きな損傷があったり、機能に係わる部材の欠品があるもの
0ジャンク機能不全などのため、部品取りやインテリアとして販売しているもの

店舗情報
直接引き取りについて直接店舗でのお引き取りも可能でございます。
ご落札金額(税込み)をお支払いください。

ビックリユース 横浜羽沢センター
住所:〒221-0863 神奈川県横浜市神奈川区羽沢町1623-2
TEL:045-489-4787
営業時間:平日10:00~18:00(土日祝日定休)

送料·発送方法
以下配送方法をご案内させて頂きます。
ご落札金額(税込み)+送料の合計をお支払下さい。
※離島等の場合、配送可否含めて確認させていただきます。
※同梱発送について… 同梱発送は、できる範囲で対応させて頂いております。
 同梱したものがゆうパック170サイズを超える荷物はそれ以外の混載便にて発送とさせて頂きます。
 家具など大型商品は配送事故防止の為、同梱発送は行っておりません。
※大量購入の場合、自社配送、トラックチャーター手配や搬入設置手配、耐震施工手配、養生手配などご相談ください。



お取引について
落札後の流れ■初回のご連絡について
初回のご連絡は、【お取引き開始から3日以内】にお願い致します。
上記期限内にご連絡がない場合、一度弊社側より連絡させて頂きますが、
弊社からの連絡に対し24時間以内にご返答がない場合、お取引の意思が無いと判断させて頂き、
「お客様のご都合による削除(キャンセル)」として処理させて頂きます。
その際、ヤフオクでは評価が自動的に『非常に悪い』となりますが
予めご了承の程宜しくお願い致します。

■お支払いについて(お振込み手続き)
お支払いは送料のご連絡をさせていただいた日時から3日以内にお願い致します。
何らかのご事情で支払い期限が過ぎそうな場合はその旨を事前にご相談下さい。
ヤフオクでの落札の場合、かんたん決済以外で弊社銀行口座に直接お振込みされるを
選択される落札者様は、お振込みが完了しましたらご一報いたけますでしょうか。

■キャンセルについて
お客様都合による入札キャンセルは基本的にお断りしております。慎重な入札をお願い致します。
なお、入金後のキャンセルは一切お受けできませんので、ご了承下さいませ。
返品方法落札後の返品は原則承っておりません。
ご了承いただける方のみ、ご入札をお願いいたします。
なお、不良品の場合は大変お手数ですが、弊社までご連絡ください。
交換·返品対応させていただきます。
注意事項■中古品の状態とお色について
中古品という特性で画像から状態をある程度推測できる方のみお取引きお願い致します。
画像に映っていない小さな小傷、凹み、多少の変色はあるものとしてご判断お願い致します。
カラーは画像データとモニターの相性などから、微妙なずれが生じることがございますので、
イメージ違いによるキャンセルはお受けできかねますのでご了承いただきご入札お願い致します。

■キズなど商品の状態
中古品は多少のスレ、小傷、使用感はご了承いただきご注文をお願いいたします。

■数量(在庫数)
ご希望があれば事前にご質問頂けましたら、現在庫数をご案内させていただきます。
また複数入荷した物品について、写真掲載している物品は1点を無作為に選んだものです。
製造年·使用感やダメージ等の個体差がある場合がございますのであらかじめご了承ください。
問い合わせ先何かご不明点ございましたら、下記までご連絡をお願いいたします。
-------------
ビックリユース 横浜羽沢センター ヤフオク! 店
【TEL】045-489-4787
【アドレス】br.yahoostore@bic-reyouth.com
【住所】〒221-0863 神奈川県横浜市神奈川区羽沢町1623-2
【営業時間】平日10:00~18:00
→土日祝日のご連絡、発送、ご質問対応は行っておりません。

【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 341980
【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 324820
【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 168704
コクヨ エディア 両開き書庫 中古キャビネット下置き ホワイト 収納 収納家具 BWUH-SD59SAWN 中古オフィス家具|Office idea
コクヨ エディア(EDIA) 両開き扉 上置き書庫 木目タイプ 本体色ホワイト 扉色木目 W900×D450×H1050 BWU-SU59SAWDT1
中古】エディア BWU-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 228511
【中古】エディア BWUH-SD59SAWN コクヨ/KOKUYO 両開き書庫 341980

2021年春の コクヨ KOKUYO 中古 YH6688 収納家具 単体書庫 書類棚 物置 収納庫 キャビネット 観音開き書庫 ホワイト BWUH-SD59SAWN 両開き書庫 キャビネ

2021年春の コクヨ KOKUYO 中古 YH6688 収納家具 単体書庫 書類棚 物置 収納庫 キャビネット 観音開き書庫 ホワイト BWUH-SD59SAWN 両開き書庫 キャビネ

2021年春の コクヨ KOKUYO 中古 YH6688 収納家具 単体書庫 書類棚 物置 収納庫 キャビネット 観音開き書庫 ホワイト BWUH-SD59SAWN 両開き書庫 キャビネ

2021年春の コクヨ KOKUYO 中古 YH6688 収納家具 単体書庫 書類棚 物置 収納庫 キャビネット 観音開き書庫 ホワイト BWUH-SD59SAWN 両開き書庫 キャビネ

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。

【関税送料込】Pottery Barn/ブランケット/オーガニックコットン

スチールラック 増連用 4段 高さ1800mm 幅1800mm 奥行600mm 耐荷重 200kg ボルトレス 業務用 フリーラック メタルラック 棚 SO-S443A-W-04

引用:送料無料 ワークデスク L字型 3段 サイドチェスト 約W120×D140×H73.5 幕板 ゲーミングデスク L字デスク L型 サイドデスク WAL【PRADA】クリスタル付 サテンサンダル

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『図鑑・日本の軍装・上下2冊/限定1200部/笹間良彦/細かい配慮が見られ古代から現代までの歴史の変化をその軍装の変化の中に辿ることができる』には、以下のように記載されています。


◆自社便対応地域あり◆管2220◆オカムラ製◆ヴィラージュシリーズ◆3段A4ラテラル書庫 鍵付き 幅800mm◆ホワイト系

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。

CANADA GOOSE - CANADA GOOSE カナダグース マクミラン

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。

海洋堂 百鬼夜行妖怪 妖怪根付 陽の巻 陰の巻 シークレット閻魔大王 含む 25種 彩色 コンプリート全25種類 根付 リーフレット カード


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、NANGA - NANGA×Urban Research DOORS Aurora ダウン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AINIKE - Nike × Sacai LDWaffle ブラック 29cm

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

■教師なし学習コート・SANYO 20210907

∟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【送料無料】★美品★お洒落【K18】 ブレスレット 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。

オーダーフレーム 別注額縁 デッサン用額縁 木製額縁 8305 組寸サイズ 3100 シルバー

■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。

【送料無料/税込】 業務用 ベーキングオーブン 2段 大容量 30L ステンレス

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。

pelleq ペレック ダウンコート ダウンジャケット コート

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 : 送料無料 新品 激安 両開き書庫 ホワイト色 鍵付き A4判対応 両開きキャビネット 本棚 書棚 スチール書庫 ホワイト書庫 完成品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。

URL : 【関税送料込】 Love Moschino 装飾付き ぺブル加工レザー 財布★90s MISFITS クリムゾンゴースト 両面プリント コットン バンドTシャツ 黒 M★オールド ビンテージ ハードコア パンク ミスフィッツ

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 : Cartier サングラス ブラック系

■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 : スチールラック 増連用 4段 高さ1500mm 幅1200mm 奥行450mm 耐荷重 200kg ボルトレス 業務用 フリーラック メタルラック 棚 SO-S322A-W-04

■金融

Cache Coeur Jersey Long Dress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(新作*Harley Davidson Beechwood*ロングブーツ*全②色)、「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。

トヨスター ブック型樹脂製卓上ナイトライトスタンド 中古


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:Moncler【モンクレール 】◆ ロゴアウトラインTシャツ◆自社便対応地域あり◆管2216◆オカムラ製◆ヴィラージュシリーズ◆3段A4ラテラル書庫 鍵付き 幅800mm◆ホワイト系

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↓

rkn様

1点限り 男性 プレゼント 200m防水 インビクタ メンズ 腕時計

2021年春の コクヨ KOKUYO 中古 YH6688 収納家具 単体書庫 書類棚 物置 収納庫 キャビネット 観音開き書庫 ホワイト BWUH-SD59SAWN 両開き書庫 キャビネ

7DEMATES.EPSEM.UPC.EDU RSS