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ベビーグッズも大集合 西H☆ZAOH ポリッシャー★3I-250 EDGE TOMCAT 蔵王産業 その他
ベビーグッズも大集合 西H☆ZAOH ポリッシャー★3I-250 EDGE TOMCAT 蔵王産業 その他
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19,250円 35,000円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • その他
状態
  • 傷や汚れあり
西H☆ZAOH 蔵王産業 TOMCAT EDGE ポリッシャー★3I-250


■カテゴリー別のリンクはこちら■










■商品説明■


※送料は別途かかります(直接引き取りを除く)。

送料連絡があるまで、かんたん決済

及びお振込みはお待ちください。

商品代金だけ決済されますと、

送料の振込手数料がかかります。

ご注意ください。



全体サイズ: 約 48× 52× 106cm

梱包サイズ: 約 58× 62× 116cm

実重量: 約 62kg


電源は入りましたが、モーターは動きませんでした。

本商品に対して専門ではないために

実際の仕様通りの全ての動作確認はしていません。

見落としや、使用中に不具合が生じてくる可能性もございますので

あくまでもジャンクでお願い致します。


■外観■


状態については写真判断の程よろしくお願いいたします。

中古品ですのでキズ、汚れなどが有ります。

付属品に関しては、写真の物が全てです。


**************************************************


バッテリー等の消耗品が付属する場合

どの程度消耗しているか不明ですので、保証は致しかねます。

ガソリンやオイルを使用している商品の場合は、

配送中の油漏れ防止のため

抜いて発送致しますので、ご了承ください。


発送詳細を必ずご確認下さい。



******************************************************

ノークレーム·ノーリターンでお願いいたします。

 

■注意事項■

①弊社は店舗ではありませんので、商品を直接ご覧いただくことはお断りしております。
 出品写真撮影後は倉庫などに保管しており、ご来社いただいても
 お見せできる環境にございませんので、ご了承ください。

②イタズラ入札が多発しております。
 新規の方、評価が著しく悪い方は、やむを得ずご入札を取り消す場合がございます。
 オークション終了から5日以内のご入金をお願いしております。
 期限の守れない方はご入札をお控えください
 又 出品時の商品説明との相違など当社原因による場合には、返品·交換を 受け付けます。
 商品到着後1週間以内にご連絡ください。

③初期不良/輸送事故と疑われる物は、商品到着後1週間以内に場合によっては、御相談の上対応とさせて頂きますので、
 何か気になる点が御座いましたら一度御連絡ください。
 商品の発送には細心の注意を払いますが、やむを得ず輸送事故等により商品が破損した場合には
 落札金額及び送料などのご返金の対応となります。
 中古品の一点物ですので、代替品はございません。
 申し訳ございませんが、その点をご理解の上ご納得いただける方のみ、ご入札くださいますようお願い致します。
 代替品での請求はお受けできません。
 落札者様の御判断で分解/修理/処分等をされた場合弊社は一切責任/保証は受け付けませんので予め御了承下さい。

④ジャンクと記載のあるもの = 故障、故障の可能性あり、部品取りの意味です。 

 ジャンク品に関して
 ·基本ノークレーム/ノーリターンでの対応とさせて頂きます。
 ·内部部品の有無は一切確認しておりません。
 ·短時間での簡易検査の為現在の動作状態を保証する物ではありません。

 使用年数や使用頻度は把握していません。
 又、当方では中を開けての確認はしていない為
 万が一改造が施されていたり本来付いているはずの部品等が
 取り外されていても対応致しかねますのでご了承ください。
 出品商品に関して知識はありませんので部品の交換、欠品、付属品の有無など把握できていません。
 写真をご確認の上ご入札お願いいたします。

 ジャンクの意味をご理解くださる方のみご入札をお願い致します。

⑤直接お引取りを除く全ての商品に送料がかかります。
 大型商品などは、送料0円と表示される場合がありますが
 送料見積もり後ご連絡しますので、決済はお待ち下さい。
 商品代金のみの決済はなさらないでください。
 また、落札代金に加えて別途消費税を頂いております。予めご了承下さい。
 お支払い総額は商品代金+消費税+送料(梱包料含む)となります。

⑥土·日·祝日は基本的に休業させていただいていますので、ご連絡などできない場合がございます。


■評価·キャンセルについて■

評価はお客様より、御入力頂いた場合のみ当方からも入力させて頂きます。
評価不要の場合は、当方への評価もお控えください。
評価入力までに1週間前後、お時間を頂く場合もございます。予め、御了承の程、宜しくお願い致します。
尚、評価入力より1週間以上経過しても当方からの評価が確認できない場合は、
入力エラーの可能性がございますので、ご一報頂けましたら幸いです。

落札後のキャンセルは、いかなる場合も受け付けることが出来ません。


注文入力フォームへ長期未入力で、当方からの連絡にも御返信頂けないお客様は、落札者都合により削除とさせて頂きます。
その際、Yahooより自動的に「非常に悪い」の評価が付き、変更は不可ですので御注意ください。
又、キャンセル料を御請求させて頂くようになります。

お客様のご都合(イメージ違い等)による返品は受け付けることが出来ません。イメージ違いでの悪い評価は御遠慮下さい。

※突然の悪い評価でのご連絡は御遠慮下さい。

基本的に返品は不可となっております。初期不良(商品説明文と全く違う状態)、商品の誤送がございましたら、
迅速に対応をさせて頂きますので、突然の悪い評価でのご連絡はお控え下さい。


■メール受信に関して■

·ご使用されていますメールソフト(Yahooメール等)·セキュリティソフトによっては、
弊社から送信しましたメールが「迷惑メール」に振り分けられてしまう場合がございます。
弊社からの確認メール等が届かない場合は、
お手数ですがお使いのメールソフトの「迷惑メール」フォルダ等の確認もお願い申し上げます
 
※基本自分で取りに来ていただける方

配送手配をして頂ける方のご入札お待ちしております。

当方ではスタッフが積み込みのお手伝いをいたしますので

ご安心ください。

※直接取りに来られない場合には

西濃運輸元払いで、発送予定となりますが、

西濃運輸での発送の場合、

「会社、店舗あて」 通常の配送です。ドライバー1人の為荷降ろしの
お手伝いお願い致します。

「個人あて」 営業所留めとなります。
       自宅配送の場合は追加料金が発生します。
       (金額は運賃プラス最低3000円~)


送料につきましては、金額が場所により異なりますので、


落札後、住所確認致しましたら、送料お知らせいたしますので、

その後、お振込みをお願い致します。





こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



(2022年 04月 22日 15時 56分 追加)
※便宜上、送料99,999円と表示されています。

実際の送料は注文確定後、

見積もりをしてから、こちらで変更します。

99,999円の請求がされることはありませんので、

ご落札後、「購入手続き」へ進み、

「確認する」ボタンを押してください。

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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『refle● 希少!【ジャンク】硬貨計測機 コインカウンター グローリー 現状品 昭和レトロ インテリア』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、能率93dBの平面磁界型 ツィーター ★ プラナーマグネティック ツイーター ★ 2個ペア 送料無料 ♪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

■教師なし学習希少◇スミノフ◇smirnoff◇プラズマ◇ディスプレイ◇サイン◇バー◇雑貨◇アメリカ◇海外◇インテリア◇部屋◇ライト◇照明

∟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UM06難あり ピージェイサルベージS/Mサーマル シャツ 上下セットUSA製P.J.Salvage鹿SKI JAMMIESインナーウエアーDeerパジャマ トナカイ 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 : ★☆ミドリ安全/分煙機/ パルクリーンMKS-102HK  PALCLEAN キッズ型(コンパクト型) /空気清浄機☆★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

ダイヤモンド リング 0.63ct プラチナ Pt900 中古 SH67619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(iPhone - 10/21購入 新品 iPhone13 128GB ミッドナイト SIMフリー)、「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。

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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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