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総合福袋 【京かんざし】m-918★「フランソワーズ・モレシャン」■中振袖 結婚式の出席や成人式★即決送料無料! 金駒刺繍 振袖
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6,487円 9,980円
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カテゴリ
  • ファッション
  • 女性和服、着物
  • 振袖
状態
  • 未使用に近い
/















【京かんざし】m-918★「フランソワーズ·モレシャン」豪華中振袖 金駒刺繍 ★即決送料無料!

●――――――――――――― 寸法(約) ――――――――――――――



身丈(肩山総丈):150.5 cm  裄丈:63.5 cm(袖幅:32.5 cm)  袖丈:90 cm  

前幅:23 cm 後幅:29.5 cm



●――――――――――――― 縫い代(約) ―――――――――――――



裄丈 :10 cm 身丈: 10 cm   袖丈: 11 cm



●――――――――――――― 素材 ――――――――――――――


正絹



●―――――――――――― コメント ―――――――――――――


「フランソワーズ·モレシャン」豪華中振袖 金駒刺繍 共八掛
フランソワーズ·モレシャン
フランスのライフスタイルアドバイザー、エッセイスト。
ユネスコ日本協会スペシャルアドバイザー。
元シャネル美容部長。
外国人タレントの走りとされる。
■中振袖
袖丈90cm前後/膝ぐらいまで
大振袖に次ぐ礼装で、結婚式の出席や成人式など、
大振袖と同じく正式な儀式の場に着用します。
かつては、成人式などの儀式には中振袖が一般的でしたが、
女性の身長が昔と比べ格段に伸びた事などから、
現在、生産されている振袖のほとんどが大振袖です。
古典の趣を漂わせる鮮やかな色彩が目を引く豪華な振袖です。
晴れの舞台やお祝いのお席などにぴったりの華やかなひと品です 
生地は地紋の入った上質な正絹生地を使用しておりますので
さらりとした手触りで、着心地抜群でございます。
一生に一度の成人式、人生の門出となる入卒式、華やかな結婚式やパーティー、謝恩会、お正月に...。
使用感のない、とても状態の良い綺麗な美品のお品でございます。
現物は画像以上に色合い·生地共に素晴らしいものですので、この機会に是非ともどうぞ!
格安でお安く出品致します。即決は送料無料となっております。是非この機会にいかがでしょうか。



ご連絡方法

ご落札後は、お取置·同梱御希望の方も、またその商品1点のみご購入の方も
まずはお届け先フォームよりお届け情報のご入力お願い致します。
 *落札翌日午後5時までにお願い致します。

当店とのやりとりは、全て取引ナビにてお願いいたします。
お電話·FAX他は基本的に対応致しません。
 *事故防止の為、連絡掲示板でのお客様情報のお知らせ、お取り置き等のご希望の連絡は御遠慮願います。


当店は土日祝日とお休みいたしております。
その間にいただきましたメッセージ、ご質問に対する返答、また送料のお知らせ、商品の発送等の対応はいたしかねます。休み明け翌営業日より順次対応いたしますので御了承ください。



同梱·お取り置きにつきまして

同梱希望とお知らせいただいた場合のみ、取置期限内に落札の商品は同梱可能でございます。


下記の手順にてお願いします。

1.落札商品の取引ナビのお届けフォームよりお届け情報のご入力をお願いします。お届け情報ご入力後、「同梱·取り置き希望」と取引メッセージにてお知らせくださいませ。
  *落札日の翌日までにお届け情報のご連絡をお願いします。>過去にお取引がある方もその都度お知らせ下さい。

2.お取置期限内 最初の商品の落札日より2日間、お好きな商品を落札してください。
(例:4/1に落札→4/3が期限となります)

3.お取置期限翌日にYahoo!かんたん決済にてお支払いください。

·同梱希望のご連絡がない場合は、同梱はいたしかねます
·落札後のやりとりは取引ナビのみにて対応致します。
·原則お取り置きの場合はお取り置き期限終了後に送料をお知らせ致しておりますが、もしお取り置き期限内にお支払いをご希望されます場合はその旨取引ナビにてお知らせくださいませ。
できるだけ早く送料をお知らせいたします。
·土日祝日はお休みをいただいておりますため、お休み中は送料のご連絡等お返事が遅れますことをご容赦ください。

お取置期限日は厳守にてお願いします。
期限日の過ぎたご落札品は同梱いたしかねます為別送となります。



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落札代金+送料(即決価格の落札なら無料)=お支払い合計金額

消費税は0%!

お支払い期限は、落札日(またはお取置期限日)の翌日まで。
取引ナビに出ております「かんたん決済支払期限」はあくまでもかんたん決済がご使用いただける期限であり、当店のお支払期限ではございませんのでお間違えなきようお願い致します。


お支払い方法はかんたん便利なYahoo!かんたん決済で!
当店でのお支払いはかんたん決済のみとなります。

かんたん決済のメリット
·24時間365日お支払いが可能です。
·振り込み間違いや二重払い、トラブルを防止できます。

Yahooかんたん決済とは、380以上の金融機関やクレジットカード、コンビニからお支払い方法を選択できる大変便利なお支払いシステムです。 ウェブ上で払う方法(Yahooマネー、預金払い、クレジットカード、インターネットバンキング、ジャパンネット銀行等)はもちろん、「ウェブでのお支払いは心配··」とご不安な方には直接コンビニや銀行ATM等(全国すべてのATM·銀行窓口が利用可能です)でのお支払いもご選択していただくことが可能です。


直接のお手渡し·代引き等他受け付け致しておりません。
合計金額のご連絡は、ご希望頂いた方のみ致します。



送料·発送

即決価格のご落札で、日本全国どこでも送料無料!(※沖縄·鹿児島離島·小笠原諸島除く)
同梱ありの場合その内1点でも即決での落札なら、同梱商品何点でも送料無料でおトクです。
 *即決落札ではなくても同梱何点でも送料そのまま!(同梱期限内ご落札に限ります)


●――――― 本州·四国·九州(鹿児島離島·小笠原諸島除く) ――――――

1.100円


●―――――――――――――― 北海道――――――――――――――――

1.600円


●――――――――― 沖縄·鹿児島離島·小笠原諸島―――――――――

ゆうぱっく着払い


当店の配送方法は西濃運輸·カンガルー便のみとさせて頂いております。(鹿児島離島·小笠原諸島除く)
配送会社の指定は致しかねますことを予めご了承ください。


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※配達事情の変更により、日·祝 の配達指定ができなくなりました。
恐れ入りますが、到着希望日は、日祝を除く月~土にてご指定いただきますようお願い申し上げます。
·発送は基本的に、当方側でご入金確認してから3~7日で発送致します。
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·お時間指定をご希望の場合は 午前便·午後便·からお選び下さい。
·遅延等配達状況の確認、日時変更は、お荷物のお問い合わせ番号より配達店へ直接ご連絡ください。
·距離や交通事情等により、到着まで1週間程かかる場合、またはご希望にそえない場合がございます。
·不可能な日時指定された場合は日時指定なし、上記以外の時間帯指定された場合はご希望に近い時間帯を指定します。

·落札後のキャンセルは固くお断り致します。ノークレーム·ノーリターンでおねがいいたします。



その他

·検品は行っておりますが、主に長期保存·中古品のため、シミ、傷などがある場合がございます。特に匂いは感じ方に個人差がございますので、完璧を望まれる方、小さな事でも気になされる神経質な方は入札を一切お断りいたします。

·採寸は一品ずつ行っておりますが、若干の誤差が生じる場合がございます。

·丈のお直し·ご紋入れ等加工、またそれに関連するご質問は対応しておりません。

·画像の商品のお色は、お使いのモニター等の違いにより実物と多少異なる場合がございます。

·当方からお客様への評価は、ご希望頂いた方のみ致します。

·早期終了する場合がございます。終了理由については一切お答え致しません。




京都呉服店·京かんざし


休日土·日·祝日 
営業時間午前9時~午後6時

ご覧いただきありがとうございます。
以上、ご理解頂いた上でのご入札を、スタッフ一同心よりお待ち申し上げます。



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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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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『■キャロウェイ2019■FLASH SUB ZERO■日本 フジクラSpeeder EVOLUTION ■未使用■1w(111.5cm弱)■FLEX SR■』には、以下のように記載されています。


きものcocon★振袖★身丈172/裄66/正絹/赤系/金駒刺繍/さわやかガード/成人式/卒業式/結婚式【4-18-10K-0089-p】

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、送料関税込♦TOMMYHILFIGER キャンバススニーカ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

■教師なし学習ボッテガヴェネタ ☆ イントレチャート カード コインケース

∟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人気アイテム ☆GUCCI☆ DIVE 45 メンズウォッチ TIGER♪ 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。

ローラン・トポール Roland Topor / Une vie a la gomme

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。

URL : 【PRADA】Re Nylon xサフィアーノレザー ショルダーバッグZIPPO 『THE NINE HEADS 限定品』1999年4月製造 雄牛スカル 鎌 ライフル 牧場 オイルライター ジッポ 廃版激レア

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 : 【8 SECONDS】ブラックレースプリーツミディスカート

■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 : 【加470】店舗引上げ品 振袖 婚礼 成人式 訪問着 式典 ウエディング 着物屋 撮影 ピンク 青 紫 垂れ桜 絞り柄 201215

■金融

★Cleveland★ワイドショートパンツ内蔵女性ラップスカート★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(★Nike ナイキ Air Max 200 Team Gold University Red Black)、「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:Supreme - シュプリーム LACOSTE ショルダーバッグ ブラック★ざ*きもの★ 高級 振袖 成人式! お買い得品! 新品  加賀調京友禅 未仕立

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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