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人気商品の IS-AGB-CAPTURE 開発機 ゲームボーイアドバンス SYSTEMS INTELLIGENT + 起動確認済み【H22041342】 ジャンク セット IS-CGB-EMULATOR その他
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27,000円 90,000円
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商品名
 
◆品名:INTELLIGENT SYSTEMS ゲームボーイアドバンス 開発機 IS-AGB-CAPTURE + IS-CGB-EMULATOR セット ジャンク

◆メーカー:INTELLIGENT SYSTEMS

商品の状態
 







INTELLIGENT SYSTEMS ゲームボーイアドバンス 開発機 IS-AGB-CAPTURE + IS-CGB-EMULATOR セット ジャンク が入荷しました。

【ご注意!】
本品はACアダプタは付属しません。
別途お客様ご自身で手配する必要があります。
予めご了承願います。
なお、テストで使用したACアダプタの型番は「HVC-002」となります。

また、付属品は画像にあるもので全てとなります。

【商品状態】
ニンテンドー ゲームボーイアドバンス向けの開発機材と思われます。
当店では下記の動作テストを行っています。

両機ともにテスト用のACアダプタを使用しています。

·IS-AGB-CAPTURE
ゲームキューブ用のAVケーブルを使用して、液晶テレビと本品を接続して動作確認を行いました。

本品の電源を入れると、液晶テレビにゲームボーイアドバンスの起動画面が表示されることを確認しました。

·IS-CGB-EMULATOR
通電確認後、本品の電源を入れて、電源ランプが点灯することを確認しました。

当店では本品に関する知識およびテスト環境が無いため、動作確認は以上となります。
上記状態のため、本品をジャンク品として出品致します。
なお、ジャンク品のためノークレーム·ノーリターンの商品となります。
一般向けの商品ではありません。
本品の知識を要している方向けの商品となります。予めご了承願います。

【その他】
※IS-CGB-EMULATORの正面のツメが折れています。
簡易清掃のみ行っております。

【商品サイズ】
22(W)x17(D)x5(H)cm(※IS-AGB-CAPTUREのサイズ)
22(W)x17(D)x6(H)cm(※IS-CGB-EMULATORのサイズ)

【返品対応について】
こちらの商品はジャンク品です。
ジャンク品につき、ノークレームノーリターンでお願いします。

◆付属品◆

IS-AGB-CAPTURE·IS-CGB-EMULATOR·カートリッジプローブ·ACTIVE II

発送について
 ■この商品は、取引ナビでのお取引になります。落札後は、落札者様から取引をはじめてください。
詳しくはこちらでご確認ください。⇒

下記の運送業者様のいずれかでお送りいたします
大変申し訳ございませんが、運送業者様の指定はご遠慮いただいております(運賃着払いでの指定は可能です)

·クロネコヤマト
·佐川急便
·ゆうパック
·西濃運輸

◆送料◆

全国一律1,500円(かんたん取引)

■代引きでのお取引は2018年3月1日より、ヤフオクの仕様変更のため使用できません

梱包料は必要ありません。
大阪府大阪狭山市からお届けいたします。

送料着払いでの発送も可能です
※運送会社との契約料金にならない為、場所によっては送料が高くなる場合がございます

お届けはできるかぎり迅速に行います
かんたん決済手続き完了後、運送業者に荷渡しまで1~2日以内(土日祝を除く)


落札後の流れ
 
1、落札後、取引ナビで落札者さまから取引連絡をはじめてください
2、落札代金·送料のお支払い → 「かんたん決済」※かんたん決済を通じて銀行振込も可能です。
3、必要事項·落札代金·送料のご入金手続きを確認しだい運送業者へ荷渡し (土日祝日を除く2~3営業日以内)
4、運送業者による配達(お届けまでの日数は地域により異なります)
5、商品到着後、必ず受け取り連絡をヤフオク上で行って下さい。



◆落札代金のお支払い方法◆

·

※かんたん決済を通じて、銀行振込·クレジットカード·Yahooマネーでお支払いいただけます。

◆落札後の連絡について◆

この出品は「取引ナビ」でのお取引になります。
落札後は、落札者から取引をはじめることになっており、当方から先にご連絡が出来ません。お手数ですが、落札後は落札者さまから取引連絡をはじめてください
連絡後のお返事は基本的に翌営業日の午前中に行っております

外装状態と付属品について
 
◆外装状態◆

上記説明文に「新品」「未使用品」といった説明がない限り、出品している商品は中古品となります。
基本的に製品表面を除菌クリーナー(リスロン社製)を使用し、簡易清掃しております。
ただ、内部の清掃や細かい部分の清掃は行えておりません
汚れや傷については中古品という性質上、ご了承下さい

◆付属品◆

PC·プリンターなどの接続ケーブルが必要な商品でも、特別の記載がある場合を除き、USB·パラレル·USB·SCSIケーブル等は付属いたしません
また、説明書·ドライバCDなどについても基本的に付属いたしません
メーカーHPからダウンロード可能かお調べのうえ、入札をお願いします

ご注意事項と商品の保証について
 
◆お客様都合の返品◆

商品到着後1週間以内であればお客様都合の返品が可能です
申し訳ございませんが、落札者様のご都合によるキャンセル·返品につきましては商品代金の10%を手数料として頂戴いたしております。
その際は往復の送料を落札者様にてご負担願います
商品説明内にノーリターン品と記載があるものは故障以外の返品ができませんのでご注意下さい

◆商品の保証◆

商品説明にある動作状態については、到着後1週間以内は保証いたします。期間を過ぎての故障は保証できませんのでご了承下さい
商品説明内にジャンク品、ノークレーム品、ノーチェック品とあるものは故障保証がございません。ご注意下さい。動作確認済みの商品に、故障などの不備があった場合は同型商品があった場合は交換、在庫がない場合は返品の上、ご返金とさせていただきます。
できる限り、落札いただいたお客様にご迷惑のかからないよう対応させていただきますが、『必ずこの日までに必要』というお客様は、申し訳ございませんが、入札をご遠慮下さい

運搬時の振動やタイミングによって、どうしても不備が発生する場合がございます。
商品の不具合によって発生した2次的·3次的な損害は補償できません。
ご了承下さい。

◆その他◆

なるべく24時間以内のご返信を行いますが
質問やメールへのご返信が遅くなることがあります
あらかじめ、ご了承下さい
基本的に夜間·土曜·日曜·祝日·年末年始などの連休中はメール対応を行っておりません
発送につきましては、平日のみ(繁忙期は土曜日含む)になります

申し訳ございませんが、落札後の商品についてのサポートは行っておりません
使用方法や設定方法については落札者様でお調べ下さい

領収書の発行は可能です
   
 


WKSJ6020A03
H22041342

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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。

VERSACE - VERSACE(ヴェルサーチェ)のボディーバック

パイオニア レーザーアクティブ / BACK TO THE 江戸 / 超希少

引用:Girl Talk Poppy Parke ダーラ 本体のみAmeri VINTAGE - 完売品‼️AMERI ELFIN EMBROIDERY CAFTAN DRESS

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『2021年フィジー マーベルミニヒーロー アイアンマン NGC PF69 ファーストリリース』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、マリンゴールド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AIPRADA - PRADA ナイロンジャケット

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

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∟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CONVERSE - converse ALLSTAR CANVAS AS J HI 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 : FINAL FANTASY XI 1000ピース ジグソーパズル モザイクアート FF11https://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。

URL : オルディ ばんじゅうシート500角0.01mm青500P×10冊 11176102(a-1513925)新品未開封 カードダス こち亀 こちら葛飾区亀有公園前派出所 200枚×2セット

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 : GUCCI◆2つ折り財布/PVC/マルチカラー/総柄/レディース/花柄

■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 : B3サイズ 当時物 非売品 メタルギア ソリッド インテグラル ポスター スネーク MGS プレイステーション メタルギアソリッド

■金融

LOUIS VUITTON - スニーカー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(MONCLER クルーネックセーター 9c72620-a9645-b)、「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。

『収蔵家蔵・紫砂壺・彩繪寿桃壺・桃紋・蒋蓉款』茶道品・稀少珍品・置物・賞物


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:人気!Adairs キッズ 掛け布団カバーセット 乗り物柄 サイズ有Creoqode LYRA Retropie

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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