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【海外 正規品】 衣類 サーキュレーター プラズマクラスター PJ-F2DS 扇風機 ファン コンパクト シャープ SHARP 乾燥 1103 リモコン付 消臭 扇風機
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6,175円 9,500円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 冷暖房、空調
  • 扇風機
状態
  • 目立った傷や汚れなし
【商品名】

SHARP シャープ コンパクト ファン 扇風機 PJ-F2DS プラズマクラスター サーキュレーター 衣類 乾燥 消臭 リモコン付 1103

【商品状態】

中古現状品

*古い機械商品の場合はいつ何が起こるかわかりません。
 殆ど問題なく使用して頂いているみたいですが保証は致しかねます。
 必ず下記商品情報を御確認頂き入札をして頂きます様宜しくお願い致します。

【商品情報】

下記動作確認を確認しております。全ての確認は行えておりません。

風量切替、縦横首振り、各種ボタン反応等の確認を行っております。

全ての動作をリモコンで確認しております。

画像を御確認頂き入札お願い致します。

当方、プロではありませんので詳細はわかりかねます。

使用上につく傷、スレ、日焼け等ある場合がありますのでご理解いただいた上ご入札お願いいたします。

画像のものが全てになります。本体、リモコン、電源コードの出品です。

コード類に関しては、動確用が写りこむ場合がありますが付属品ではありませんので御了承下さい。

現状渡しになります。

ノークレーム、ノーリターンでお願いします。


【発送】

ゆうパック 佐川急便: 120 サイズ


県内:       1,848円

北海道:      2,948円

東北:       2,508円

関東、信越:    2,288円

北陸、東海、沖縄: 2,288円

近畿、四国:    1,958円

中国、九州:    1,848円


福岡からの元払い発送になります。送料に関しましては、素人採寸になりますのでサイズが前後する場合がありますが返金は行っておりません。

誠に申し訳ございませんが、直接取引【手渡し等】、発送会社指定【変更】、発送方法変更、複数購入による同梱等は行っておりませんのでご了承ください。

ゴールデンウィーク、盆、年末年始、天候等により遅れる場合がありますのでご了承ください。

日中は、仕事をしておりますので発送までに通常2,3日で発送しておりますが最長1週間ほどかかることがありますのでご了承ください。

お急ぎの方は、ご連絡いただければできるだけ早く対応させていただきます。

【振込方法】

ヤフーかんたん決済

【新規の方へ】

評価が、新規の方は大変申し訳ありませんが、落札してから3日以内のご入金をお願いいたします。

新規の方だけではありませんが、特に今までの新規の方で連絡が付きづらい、入金が遅くなる方が

多かったのでこのようなお願いをさせて頂いておりますのでご理解とご協力を御願い致します。

【購入をされる方へ】

稀に購入後の取引がスムーズに進まない場合があります。

その場合は、落札者都合でキャンセルとさせて頂きますので御理解、御協力を御願い致します。

また、入札後のキャンセルはお受けしておりませんので御了承下さい。

【評価につきまして】

当方評価は、行いません。良い評価を頂いても行っておりません。ご理解の程宜しくお願い致します。

【返品、返金に関して】

如何なる状況に対しても全てを理解して落札頂いたものとしますので返品、返金対応は致しかねます。

ご理解の上ご入札お願い致します。

【ジャンク商品について】

通電確認しかできなかったもの、動作確認を行っていない部分を指します。

ジャンク商品につきましては、一切の保証はしておりませんので御了承下さい。

【中古品について】

動作確認を行って一部でも動作の確認ができるものを中古品としております。

稀に内部部品の経年劣化による損傷等もあると思いますが、一切の保証はしておりませんので御了承下さい。

ご理解の上ご入札をお願い致します。

【キャンセルについて】

入札後のキャンセルにつきましては、商品説明を御理解いただいたものとしますので対応いたしかねます。

【梱包に関して】

元箱がないものが殆どですので最低限の梱包になります。

中古品になりますので保証は出来かねます。


【保証に関して】

如何なる場合に関しても専門知識がありませんので保証は行っておりません。ご理解の上ご入札をお願い致します。

【質問に関して】

商品説明に記載しております内容の質問に関しては一切受け付けておりません。

商品説明を理解した上でのご入札をお願い致します。

【絵画等の真贋について】

当作品が、万一、公定鑑定人あるいは、公定鑑定機関で真作出ないと判断された場合は落札代金を返金致します。

鑑定にかかる費用負担、ご依頼は、落札者ご自身でご負担ください。保証期間は、発送後1週間とさせて頂きます。

また、返金に関しては商品と鑑定機関からの贋作証明等書類の確認をこちらで行った後になりますのでご理解下さい。

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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『新品◆CANADIAN SWEATER カナディアンセーター◆ケーブルカウチンセーター タートルニット 42 定価58,000円』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、* THE NORTH FACE * Cragmont フリースロングジャケット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

■教師なし学習新作 Louis Vuitton 革靴 メンズ カーフスキン モノグラム

∟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BOTTEGA VENETA フリル効果ナイロンワンピース水着 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 : 扇風機 dcモーター 3D首振り おしゃれ リビング 7枚羽根 リモコン付き DCファン 自動首振り 26段階風量調節 自動OFFタイマー 省エネ A2394ahttps://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 : 【新品同様】2019年製 Dyson ダイソン Hot Cool AM09 ブラック/ニッケル

■金融

海外限定【Polo Ralph Lauren】ショートパンツ 2色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(趣味だから原価提供!コンパクトなボディに高性能をギューーっと詰め込んじゃったPC)、「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:iPhone - 【新品未使用】iPhone SE 128GB ブラックダイソン/Dyson【 Hot + Cool 】AM05 リモコン. ファンヒーター 扇風機 首振り機能 ホット&クール

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。


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