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最高 Manufacturing EMBURY エンバリー Company ★ カスタムランプ lanthanum Vintage ビンテージランタン No.210 Sumpere シュプリーム その他
最高 Manufacturing EMBURY エンバリー Company ★ カスタムランプ lanthanum Vintage ビンテージランタン No.210 Sumpere シュプリーム その他
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12,000円 20,000円
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カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 雑貨
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり
↓↓↓ 商品詳細·コンディション、及び配送についての記載がございますので、必ずご確認下さいませ! ↓↓↓

商品情報について
品番ITAYGFJ9EGA0
ブランド---
商品名エンバリー EMBURY Manufacturing Company シュプリーム Sumpere No.210 ビンテージランタン Vintage lanthanum カスタムランプ
デザイナー---
サイズ約 W 20×D 15×H 34(コード長 100)cm
コメントンテージのEMBURY Manufacturing Company社 Sumpere No.210型ランタンのカスタムランプとなります。

こちらは1916年から1947年頃まで製造されていたビンテージのランタン。
恐らく第二次大戦中も使用されていたと思われる型式のランタンです。
第二次世界大戦後は、電気の普及によってランタンの使用が減少し、中々日の目を見る事は無くなってしまったビンテージランタン。

そのランタンを改良しテーブルランプにしたお品物となります。
フレームやガラスはそのままに、電源コードや燃料タンクを排除し、ランタンのようなほのかな灯りが楽しめるテーブルランプとなります。

ランプはLEDのシャンデリア球となりますので、ほぼ好感の必要がなく気楽にビンテージランプを楽しめる仕様です。
ガラスシェードは約5.0cm程上方に上がりますので、やや難しいですが電球も変更可能です。

アウトドアスタイルなラフなインテリアにもマッチするランプです。

※ 当ショップは、主にリサイクル品を取り扱っております。基本的にUSED品である事をご理解頂き、ご入札をご検討下さいませ。

コンディションビンテージのランタンを使用しておりますので、経年なりのダメージやサビの痕がございます。
また、ガラスシェード内側には構造上取り切れない汚れなどもございます。
ガラスシェードを上げるレバーは、あまり強い負荷を掛けると破損の恐れがございます。

電源コードはコンセント付近にスクリューコードの毛羽立ちがございますが、直接電気には触れない箇所の為ご使用には問題ないと思います。

※ 画像のご確認をお願い致します。( 特筆すべきコンディションは出来るだけ記載させて頂きますが、細かい擦れや傷、汚れ等を完全にお伝えする事は出来ません。ある程度の使用感があるものとお考え頂き、ご入札をご検討下さいませ。 取扱説明書や保証書等は記載が無い限り付属いたしませんことご了承下さい。 )

取扱店舗下北沢 店




発送について
発送方法·ゆうパック100 cmサイズ
( お届けには送料がかかります )

運賃表より をご確認下さい。
( 東京から出荷した場合の一覧表が表示されます )

※ 梱包材につきましては、リサイクルのダンボールや使用済み化粧箱等を使用致しますので、予めご了承下さいませ。

·ご来店でのお受け取り

身分証明書の確認後、在庫店舗にて直接のお受け渡しが可能です。
お引き取りは、ご落札日より1週間以内にてお願い致します。
ご来店の際は、お品物の準備がございますので前日までにご連絡をお願い致します。





※注:現在、HAKOBU便は混雑によりご案内が難しくなっております。
HAKOBU便の表記がある物はエリア内であっても、しばらくの間らくらく家財便での配送となります。
また、らくらく家財便で配送不可、HAKOBU便で配送可のお品物に関しましては、自社便での手配、もしくはご来店によるお引き取りにてお願いしております。
ご迷惑をお掛け致しますが、何卒よろしくお願い申し上げます。








お支払方法について
ヤフーかんたん決済PayPay、クレジットカード、インターネットバンキング(JNB)、ATM銀行振込、コンビニ支払いがご利用頂けます。
かんたん決済のお支払期限は、落札日より5日以内となります。


銀行振込みずほ銀行(振込手数料は、落札者様のご負担とさせて頂きます。)
お支払期限は、落札日より5日以内となります。





※ ご入札前に必ずお読み下さい
当オークションについて

当店の取り扱い商品は殆どのものが1点モノの中古品となります。
落札価格+落札価格に対する消費税(10%)+必要に応じて送料をお支払いください。

·本出品は記載が無い限り1点のみでの出品となります。
·取扱説明書や保証書等は画像もしくは記載が無い限り付属致しませんことご了承下さい。また電球や電池、バッテリー、フィルター類など、メーカーが定める消耗品による動作不良などは当社規定の不良品に該当せず、返品および交換や保証の対象外となります。

中古品であることを十分にご理解いただいた上での入札をお願い致します。


※ 以下に該当する場合には入札·出品の取り消しを行う場合がありますので、予めご了承下さい。

·ヤフー以外の実店舗、公式オンラインショップで成約した場合
·コンディションの変化等が生じ、販売できなくなった場合
·評価等により落札後のお取り引きが難しいと判断した場合

落札後の流れ

落札された方はYAHOOからの通知メールにお取引きの詳細が記載してありますのでご確認ください。
『 3日間以内 』にオーダーフォームより必要事項をご返信下さい。 在庫の確認後、当社から送料を含んだ決済額のご連絡を差し上げますので、かんたん決済および銀行振込の期限内にご入金手続きをお願い致します。(※1)
ご入金確認後、出荷させて頂きます。

落札商品は落札日からオーダーフォーム送信していただくまでを3日間以内、ご入金までを5日間以内、発送もしくは直接のお引渡しまで7日間以内を目途としたお取り引きをお願いしております。ご協力の程、宜しくお願い申し上げます。(※2)


※1 オーダーフォーム送信後、2日が経過しても当社からのメールが届かない場合は不着の可能性がございますので、大変お手数ですが取引メッセージもしくは連絡掲示板からご連絡下さいませ。
※2 落札日より3日間以内にオーダーフォーム送信をいただけない場合や5日間以内にご入金の無い場合、7日間以内に発送·お引き取りが出来ない場合にはお取り引きのご意思が無いものとみなし、落札をキャンセルさせていただきます。なお。このような事態に至った場合には、落札された方に対してオークションシステムから自動的に「非常に悪い」と評価されますので、くれぐれもご注意下さい。

返品、キャンセルについて

以下の場合を除いての返品·キャンセルはお受け出来ません。

1)配送時に商品が破損していた場合
到着時その場で商品をご確認いただき、問題がありましたら担当店舗へご連絡下さい。

2)商品説明に記載の無い不備、不具合が商品到着後1週間以内に確認された場合

3)落札者様のご都合により返品·キャンセルをご希望になられる場合
この場合はキャンセル料(商品代金の10%及び返金時の振込手数料)をご負担いただきます。*商品発送済みの場合は往復の送料もご負担頂きます。


※ 1)~3)のいずれの場合も、商品到着日から1週間を経過した場合はご対応できません。


入札には十分なご検討をして頂き、ご不明な点は質問欄からお気軽にご相談下さい。

撮影環境、コンディション表記について

·コンディション記載に付きましては、あくまでも主観となっています関係上、すべてをお伝え出来ない部分がありますことご了承下さい。環境により、画像と現物の色味などが多少異なって見える場合もございます。
·タイトルの商品と一緒に写っております他の物は当オークションに含まれません。

お問い合わせ先

何かご不明点ございましたら、下記までご連絡をお願い致します。



祖師ヶ谷大蔵 店
東京都世田谷区千歳台2-46-10-1F
※ 毎週木曜日は定休日の為、翌営業日に順次ご連絡させて頂きます。

運営会社

TOKYO RECYCLE imption
東京都世田谷区にあるインテリア専門のリサイクルショップです。
お買取りのご相談などございましたら、弊社の よりお願い致します。

Kio合同会社
東京都世田谷区千歳台2-46-10-1F




kio合同会社
東京都公安委員会公認古物商免許
第303271306491号

(C)2011 Kio LLC.

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ヴィンテージランタン販売のお店『TOMOS〜灯す』
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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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* 戦前/昭14 酒盃 北白川宮「下賜ノ石盃 天長節」陶製酒器 共箱/箱書き  *

引用:Bottega Veneta マキシイントレチャート カードケースA.P.C - A.P.C ハーフムーン エンボス ブラック

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『LOUIS VUITTON Tシャツ サイズL』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、au - KYOCERA mamorino5 KYF40 ラベンダ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

■教師なし学習Rainbow様専用

∟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ベアブリック ピカチュウ 1000% GOLD CHROME Ver. 未開封品 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。

URL : 即決② 40s LYON ビンテージ インダストリアル メタルキャビネット パーツ収納 工具 古着 ディスプレイボックス 店舗什器 ガレージ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。

URL : レア 美品 明治時代 大日本帝国 福澤諭吉 創刊 時事新報 優勝賞牌 勲章 記章 メダル 慶應義塾大学 出身者が全面協力して運営した出版社

■金融

AAA - Nissyグッズ5点セット スタジャン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(【CHANEL】ピアス 金 クリスタル ストーン フープ ゴールド)、「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:アナウンサー ファッション Aライン ツイード ワンピースAKa4938◆隼◆竹を割る古民具 旧家蔵出骨董初だし

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。


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