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【在庫一掃】 SAY410 XL【L程度】豪華 羊毛 ラム レザー ボンバー ボマー B-3 フライトジャケット ムートン タイト MA-1 TYPE シープスキン XLサイズ以上
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16,092円 26,820円
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カテゴリ
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サイズ
  • メンズ
  • L
状態
  • 未使用

SAY410 XL【L程度】豪華 シープスキン TYPE MA-1 タイト ムートン フライトジャケット B-3 ボマー ボンバー レザー ラム 羊毛


商品詳細
イタリアンレザーのシープスキンで作られた、TYPE MA-1ムートンフライトジャケットです。
素材は羊皮革で、極寒冷地用(ヘビーゾーン -30℃~-10℃)に作られた「TYPE B-3」と同仕様です。
肉厚で柔らかく、表面の羊毛(ムートン)を内側に向けるワンピース構造により、防寒性?保温性のみならず、軽やかで心地良い着心地のフライトジャケットです。
襟、袖、裾はリブニット仕様で冷気の侵入を防ぎます。
防寒性 保温性は抜群ですので、寒い季節のタウンユースはもちろん、バイクやオープンカーに乗るときなど様々なシーンで活用できます。

※天然皮革につき商品ごとに多少の色合いの違いや、シワ、スレ、小傷等がある場合がございますので、ご理解およびご了承ください。
※細部のデザインは製造ロットにより予告なしに若干変更になる場合がございます。


●状 態 : 新 品
●カラー :BLACK系
●実 寸 :背中側採寸 身幅/脇下すぐ
●SIZE: (単位:約cm)
L【M程度】  着丈約65cm 身幅約54cm 肩幅約45cm 袖丈約64cm
XL【L程度】  着丈約66cm 身幅約56cm 肩幅約46cm 袖丈約65cm
XXL【XL程度】 着丈約67cm 身幅約58cm 肩幅約47cm 袖丈約66cm
3XL【XXL程度】 着丈約68cm 身幅約60cm 肩幅約48cm 袖丈約67cm
4XL【XXXL程度】 着丈約69cm 身幅約62cm 肩幅約49cm 袖丈約68cm
5XL【XXXXL程度】 着丈約70cm 身幅約63cm 肩幅約50cm 袖丈約69cm
●素材:表地::シープスキン(羊革)裏地:ムートンボア(羊毛)
※サイズだけでは無く,必ず実寸をご確認下さい。
※実寸は平置実寸。計測の仕方で若干の誤差がありますので参考程度。

■通常支払い手続きから約7~10日間で発送しますが、物流には天候、災害など様々な要因が関わってきますので、予定より早く到着する場合もあれば遅れる場合もございます。
また落札日より7日後にヤフーから届く自動メッセージで「返金申請」をされますと、お支払いが自動でキャンセルされ、再度かんたん決済を利用することが出来なくなり、改めて銀行振込でお支払いいただくことになります。尚、お振込みいただけない場合は、「落札者都合」での取引削除となりますのでご注意ください。



支払詳細
Yahoo!かんたん決済


発送詳細
■クロネコヤマト/佐川急便
※運送会社の指定はできません。※配達時間帯指定不可
※送料全国一律1000円 (北海道、沖縄1600円)
※同梱の場合は2点目から1点につき500円追加させて頂きます。
※お取置き期限は1着目落札日より最長で3日間厳守でお願いします。


注意事項
■ご落札いただいた際はお客様から落札画面からオーダーフォームの入力をお願いいたします。

■お支払い金額は、落札商品代金+消費税+送料となります。

■ご入札のお取消しはお受け出来ませんので慎重に検討された上でお願い致します。(下記をお読み頂いていないと判断させて頂きました場合はご連絡頂きましても返答しかねますのでご了承下さい。)

■写真や説明文などで作品の特徴を伝えるように努力していますが、落札者さまの価値観の違いによるクレームはお受けできません。

■お色に付いてはお使いの各モニターによって若干変わる事があり、また、到着後、ご自宅など の蛍光灯、白熱灯、自然光(光源)によって異なります事を予めご理解ください。

■商品に関しては直販品や在庫品も含まれ中にはアウトレット品(下げ札品質タグなし付属品の違いや色違いタグ等のプリントミスタグ(糸処理のあまいもの、縫製があまい物等)在庫品では通常消えゆくシワ匂い等がある場合がございます。予めご了承ください
※基本的に目立つものに関して説明文に記載いたしておりますが、
※完璧な状態やクォリテーをお求めの方は、店頭での購入ください。

■タグカットのある商品に付いては通常記載は致しますが、商品によりタグのカット具合が違います。品質素材タグに関して誤字や誤記載による一部カットや無い場合もございます。(お取引が多い為説明文に記載されていない場合もありますのでご理解の上お願いします。)念のためタグに拘りのある方はご遠慮下さい。

■サイズに関しては海外商品の場合、同じサイズ表記でも大きめだったり、小さめだったりといったことが多いので必ず実寸とスタッフによる簡易な着用感を参考にしてください。

■ご質問に関して、なるべく回答出来るよう心がけてはおりますが、
見過ごしや回答でき兼ねる場合もございますので、
納得出来ない状態でのご入札はお控えください。
※尚、落札後の質問は基本的に一切不可といたします。


コメント
■自己紹介欄には、業務等の詳細を随時更新いたしております
サイトと合わせてご覧ください。

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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『アルミ縞板(シマ板)3.5x1000x1770 (厚x幅x長さmm)出品者情報必読』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、希少 カイマントカゲ ジャクルシーの皮 0728P13r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AI宗 sou 戦前 東洋陶器 プレート5客

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

■教師なし学習エヴァンゲリオン 新劇場版 破 特典 フィルム 第9の使徒 / 検索 シンエヴァンゲリオン

∟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Koch ATR-4502 パワーアンプ 本田毅氏使用機材 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 : SAY603【XXXXXL】シープスキン TYPE G-1 フライトジャケット ボマー ボンバー ムートン タンニンなめし オイルレザー 羊毛 羊革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

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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(Panasonic - アルカリイオン整水器 TK−AS44 新品カートリッジ付)、「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。


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