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【通販 人気】 Exect familiar 2人タンデムカヤックmodel タンデムカヤック インフレータブル ドロップステッチ 新型リニューアルmodel EX4700 カヤック
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12,900円 21,500円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
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  • カヌー、カヤック
  • カヤック
状態
  • 未使用
Exect familiar 新型リニューアルmodel EX4700 ドロップステッチ構造 インフレータブル2人乗り タンデムカヤックmodel

商品説明

Exect familiar 新型リニューアルmodel EX4700 ドロップステッチ構造 インフレータブル2人乗り タンデムカヤックmodel

カヤックを初めての方へもお勧めいたします。

車のトランクやラゲッジスペースへらくらく収納できます。

〇量販型モデル販売
画像10枚目の船体は旧型を使用しております。

○新品·未使用·未進水

インフレータブルカヤック

○船体、床デッキはドロップステッチ構造

○素材シート生地
インフレータブルボード用1,000デニールポリエステル繊維サンドをした強靭な素材を用いて船体製造しました。

○船内床もドロップステッチ高圧エアーデッキを装備しております。

○本体

○カヤックシート 2座席分

○フィン

○パドル 2SET

○リーシュコード 2本

○ポンプ

○補修KIT

◎サービス品
簡易キャリーバッグ※1


◇サイズ◇

全長 4,720mm

幅850mm

高さ 350mm

本体重量 20.5kg
注意事項

○ 初期保証は商品到着後3日以内です。

※1キャリーバックはサービス品ですので多少の縫製間違いやほつれが確認される可能性がありますがクレームや交換対象にはなりません。

·本体塗装などのカラーリングや色合いは多少の擦れや色合いのにじみは確認されますのでご理解の上ご購入くださいませ。

·到着した商品は梱包時の折りたたみ時の際に付いた折れや曲がり、くせなどがありますがそれらは保証対象外です。ボード本体、フィン等に付いた曲がりや折れはドライヤーなどで直してご使用ください。

·岩など鋭利で硬質なものへの衝突による破損や破裂は人為的な瑕疵のため保証対象外となります。

·火炎などの側においての変形や破損は保証対象外となります。

·改造等のオリジナルの構造を変化させる行為は保証対象外となります。

〇その他、1、落札者様が他の方へ転売や譲渡をされた場合はその時点で保証は消滅します。

·製造過程で発生しました汚れや小傷、などが僅かでも確認される場合がございます。そのため通常のご使用に支障のない瑕疵等はノークレームとなります。

·梱包時に最小のサイズまで折りたたんだ状態でまとめて梱包したののを輸入しておりますので本体の折れ曲がりなどの癖や樹脂部品等は曲がったりした状態で届くことがございますが、ご理解のうえ入札や落札をお願い致します。

·本商品は正規品を造る製造工場からのオリジナル本体および付属品を直接買い付けした商品の販売、出品です。貿易会社や輸入商社が中間に入る正規販売ルートとは別となる特別平行輸入品につきご理解いただける方へのご購入ご落札をお願いいたします。

※付属品類につきましては出品参考画像と違い仕様、色、デザインなどの意匠の変更もあります。
※パドルフィンは片側スタンドアップモード用フィンのみのタイプです。
※附属の収納バックは画像と異なり色、形状が変わります。

■以下の内容をよくお読みください■

■初期保証は商品到着後3日以内

〇落札商品は全品空気漏れの検査確認後の発送となります。

·ボード本体や装備品はご迷惑やトラブル防止のため発送前に開梱まして撮影保存してからの発送といたします。

○画像の商品と多少、色·仕様が違う場合がありますのでご了承ください。(カメラ·パソコン·性能等の違いや光線の変化)

○改造等は性能を著しく低下させますのでご注意ください。

□■重要注意事項■□

※本商品の出品時の入札キャンセル·落札後のキャンセルや返品はお受けできませんのでトラブル防止のため慎重にお考え頂きましてからの御入札をお願い致します。

○お願い○

·落札後12時間以内の連絡を対応できる方のみとします。
※ご連絡をいただけない場合は経過した時点で削除させていただく場合もありますのでご理解のうえでの入札落札をお願いいたします。
※24時間を越しご連絡をいただけない場合は「いたずら入札、落札」と判断し削除させていただく場合がございます。

·予約販売ですが、ご落札後、「3日以内」でヤフーかんたん決済の対応を「対応できる方のみ」ご落札をお願いします。


·代引きでの発送はできません。
直接のご落札商品引き取りは対応できません。
発送詳細

全国発送対応
15,000円

沖縄県19,000円

全ての離島は25,000円

※発送のみの出品となります。
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



Exect familiar 新型リニューアルmodel EX4700 ドロップステッチ
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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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引用:1/18 フェラーリ F2007 キミ ライコネン◆ NIKE ナイキ ◆Roshe G 女性用ゴルフシューズ

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『宗 sou 紬 襷格子に菊模様 着物』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、Dr.Martens★1460 BOOT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EMPORIO ARMANI キャップ 627875 2R560 00035 Blu Navy

∟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22春夏★チエミハラ★厚底サンダルCORVINA★ブラック 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。

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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。

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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

VERSACE ROYAL REBELLION シルク シャツ 半袖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(【セール】プラダ☆サイドロゴ入りレザートングサンダル☆2Y3057)、「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:撃投ジグ、ジガロ 13本セットPegoo スタンドアップパドルボード サップボード Hopping SUP CL-K3350 (インフレータブル)/ ヨガ フィッシング カヌー ※代引不可

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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