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お礼や感謝伝えるプチギフト 【中古】◎#家族募集します 【レンタル専用DVD】 全5巻セット その他
お礼や感謝伝えるプチギフト 【中古】◎#家族募集します 【レンタル専用DVD】 全5巻セット その他
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8,182円 13,637円
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カテゴリ
  • 映画、ビデオ
  • DVD
  • その他
状態
  • 傷や汚れあり
商品名【中古】◎#家族募集します 全5巻セット 【レンタル専用DVD】
商品コードtced-6117-6121
商品説明

キャスト:重岡大毅 木村文乃 仲野太賀 岸井ゆきの
監督:----
字幕:----
音声:----

【商品説明】
ジャニーズWESTの重岡大毅主演によるホームドラマ。シングルファーザーになったばかりの赤城俊平は、育児と仕事に追われる日々。そんな中、幼馴染みの小山内蒼介と偶然再会した俊平は、ある突飛な提案をされ…。

スペック

[中古DVDレンタル専用]

こちらの商品はレンタル店で使用した中古品となりますので
お間違えのないようにお願いします。

研磨·クリーニング·起動確認後の発送となります。経年劣化によるディスク·ジャケットの焼け、傷み、破れ、汚れ、シール痕、中央のヒビ、印字の剥がれなどがある場合がありますがご了承下さい。
中古品につき上記の件をご理解いただいたうえ、ノークレーム·ノーリターンでお願いできる方のみのご入札をお願いいたします。


【備考欄】

ご質問等がございましたら、お気軽にお申し付け下さい。
尚、担当者の勤務状況により返答が遅れる場合があります。

こちらの備考欄を必ずご覧下さい。
お読みになられる前に落札いただいた際に生じた不利益については、
当店では対応いたしかねます。ご了承ください。

落札後は、Yahoo!から送信される自動落札通知メールに記載されております通りに、取引ナビよりご連絡して頂けますようお願い致します。
落札通知メールが、「迷惑フォルダに入っていた」という報告を受けております。
こちらからの連絡は致しておりませんので、お手数ではございますが、再度メールの確認をして頂くよう宜しくお願い致します。
また、スマートフォンでは落札通知メールが届かない場合があります。
その場合は連絡掲示板にてご連絡ください。

DVDセット商品(複数枚で一つの出品となっている商品)をケースなしでご希望の場合、
「ゆうメール」「ゆうパケット」での発送も可能となっております。

また、DVDセット商品で「ゆうメール」「ゆうパケット」選択の場合、ケースなしでの発送となりますので、
ご理解の上、ご注文をお願いいたします。発送後、ケースがついていないことに対するお声にはお答えできかねます。
ご質問等がある場合、ご入金前のご連絡をお願いいたします。

DVD単品商品をケースなしで同梱希望の場合も、ゆうメール·ゆうパケットをお選びいただくことにより、送料が安くなる場合があります。
DVD単品商品でのケースなしをご希望の場合、落札後オーダーフォーム備考欄にご記入をお願いいたします。


すべての商品で、宅配便·ゆうメール·ゆうパケットをご選択いただけるようになっておりますが、
ゆうメール不可商品·幅サイズが2cmを超える商品の場合、ゆうメール·ゆうパケットをご利用いただけません。
ご注文後、サイズ不可商品につきましては、送料変更のご連絡をさせていただきます。ご了承ください。
同梱希望の場合は、落札後オーダーフォーム備考欄にご記入をお願いいたします。
また送料が変更となりますので、こちらからのご案内前のご入金をお控えいただきますようお願いいたします。

即日発送のご要望はお受け致しかねます。手続き完了後、発送まで3日ほど頂いております。
代引手数料·振込手数料はご負担下さい。

評価が不要な方は、オーダーフォーム入力時に要望欄にてご連絡ください。
要望欄の記入がなき場合、対応ができかねます。ご了承ください。

再生不具合等の場合は、在庫がある場合は交換、在庫がない場合には返金にて対応をさせていただきますので、ご連絡下さい。
在庫がない状態での不良巻の交換対応はお受けできかねますので、
ご了承のうえ、ご注文をお願いいたします。

また併売品のため、落札時に在庫が無い場合がございます。
在庫の無い商品につきましては、返金というかたちで対応させて頂きますので、ご了承下さい。
こちらも別商品を手配する等の対応はできかねますので、
ご了承ください。

落札後、1週間以内にご連絡を頂けない場合は、『落札者都合によるキャンセル』とみなして処理致します。

落札後は、当店からのご連絡後のご入金をお願いしております。
ご連絡前のお振込みも可能ですが、ご連絡前の入金による不利益については当店では対応いたしかねます。
ご了承ください。

物によっては外箱やブックレット等の状態が使用感や傷、折れ、へこみ等がある物もございます。
状態の見方には個人差がございます。
1度人手に渡ってある物です。
以上を踏まえた上でご入札下さい。

配送業者は宅配便は「佐川急便」「ヤマト運輸」「郵便局」、ゆうメール·ゆうパケットは「郵便局」での配送となります。
※配送業者の指定はできかねます。ご了承ください。

配送方法は宅配便·ゆうパケット·ゆうメールからご利用状況にあわせてお選びいただけます。
代引きをご利用の場合は「宅配便」のみのご対応となります。
「ゆうパケット·ゆうメール」での日時指定·代引きでの発送は対応しておりませんのでご了承ください。
「ゆうメール:不可」となっている商品は「ゆうパケット·ゆうメール」をご利用できません。

宅配便の送料は以下の通りとなります。

■送料表
1700円:沖縄県(地域·注文枚数等により左記値段よりあがることもございます)
1800円:北海道(地域·注文枚数等により左記値段よりあがることもございます)
1100円:青森県、岩手県、秋田県
 950円:宮城県、山形県、福島県
 800円:茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、山梨県、鳥取県、
      島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県、
福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県
 700円:新潟県、長野県、富山県、石川県、福井県、静岡県、愛知県、三重県、岐阜県、
      滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県

■代引手数料
商品代金+送料の合計金額
~9999円:324円
~29999円:432円
~99999円:648円
~300000円:1080円
※300000円以上の金額の代引き利用はできかねます。

ゆうパケット(追跡あり)の送料は以下の通りとなります。

■送料表(全国一律)
ケースあり 1~2枚 (ケースなし  1~2セット) 280円
ケースあり 3~4枚 (ケースなし 3~4セット) 560円
ケースあり 5~6枚 (ケースなし  5~6セット) 840円

※上記枚数以上の商品についてはお問い合わせください。
※ケースあり5枚以上同梱希望の場合、宅配便の方がお安くなる場合があります。
※セット商品をケースなしでご希望の場合、5セット以上同梱希望の場合は宅配便の方がお安くなる場合があります。
※単品商品でのケースなし·同梱希望の場合は当店からのご連絡をお待ちください。
※厚さが2cm以上になる商品(例·BOXや通常ではないパッケージ)につきましてはゆうパケットをご利用できません。
※日時指定·代引き発送はご利用できません。
※追跡可能な商品です。お問い合わせ番号がついています。

ゆうメール(追跡なし)の送料は以下の通りとなります。

■送料表(全国一律)
ケースあり 1~2枚 (ケースなし  1~2セット) 180円
ケースあり 3~4枚 (ケースなし 3~4セット) 360円
ケースあり 5~6枚 (ケースなし  5~6セット) 540円

※上記枚数以上の商品についてはお問い合わせください。
※7枚以上同梱希望の場合、宅配便の方がお安くなる場合があります。
※ケースなしでご希望の場合、7セット以上同梱希望の場合は宅配便の方がお安くなる場合があります。
※単品商品でのケースなし同梱希望の場合は当店からのご連絡をお待ちください。
※厚さが2cm以上になる商品(例·BOXや通常ではないパッケージ)につきましてはゆうメールをご利用できません。
※日時指定·代引き発送はご利用できません。
※追跡不可な商品です。

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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『PS3 ダンジョンズ&ドラゴンズ -ミスタラ英雄戦記 【新品未開封】』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、【Tommy Hilfiger】 コットン ストレッチ トランクス 4枚組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RH取扱【Shashi】関税送料込 Bond リング

∟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AFGK HEART ロゴ ユニセックス ハーフ ショットパンツ 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 : デンキ街の本屋さん 3 [Blu-ray](中古品)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。

URL : 【Cleveland Golf】人気★ロゴ ストライプ ネック 半袖Tシャツ座面と背もたれ最高級本革保証 トップレザー 牛革オフィスチェア 快適 長時間のお座り椅子 BOSSチェア 人間工学椅子CZ-466

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 : ☆関税込☆MCM★Logo Knit Face Accessory with Chai.n★

■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 : NINAGAWA SHAKESPEARE VII DVD BOX(中古品)

■金融

★米国発/送関込*RVCA*新作*FLOWERアートワーク半袖シャツ/UN★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(Burberry 8044061ARCHIVEBEIGE)、「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。

ルイ・ヴィトン LOUIS VUITTON ディストリクト PM ダミエ グラフィット 中古


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:VIA BUS STOP - ファーコート ポンチョ 新品未使用エース・ベンチュラ2/ジム・キャリーのエースにおまかせ! [Blu-ray](中古品)

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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