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【正規販売店】 脚 無料(一部地域を除く)北欧風 送料 付き チェスト 完成品 日本製 WH 幅110 キャビネット テレビ ハイタイプ(高さ60cm以上)
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19,990円 36,345円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • 棚、キャビネット
  • テレビ台、AVボード
  • ハイタイプ(高さ60cm以上)
状態
  • 未使用




【  北欧風 脚 付き テレビキャビネット 幅110 WH /no0158 】
詳細
●小ぶりでありながら、存在感があるのは脚のシャープ感と2トーンの配色が生む絶妙なバランス。軽やかな印象の小ぶり感はいろいろなタイプと組み合わせてお洒落な雑貨が映える空間を演出。
テレビキャビネットはリビングダイニングでソファからでも見やすいミドル高さに設定。ボードとしてリビングのあらゆるものをしまっておくのに大活躍。取っ手のないプッシュ式扉がすっきりとデザイン性もアップ。掃除も楽な高めの脚付きで、おしゃれ
サイズ·素材
■商品サイズ
本体:(約)幅110×奥行40×高さ81(脚20.5含む)cm
フラップ扉内寸/(約)幅67×奥行36×高さ12cm
扉内寸/(約)幅66×奥行36×高さ35.5cm
引出内寸/(約)幅30×奥行33.5×深さ(浅)11.5(深)14.5cm

◇商品の仕様/
天板·前板:強化プリント紙化粧繊維板、脚部:天然木ラバーウッド(ウレタン樹脂塗装)、その他:プリント紙化粧繊維板

■扉内コード穴付き
■引出しストッパー付き
■耐荷重量/天板:(約)20kg、棚板:(約)5kg
■商品重量/(約)24kg
■カラー:ホワイトウォッシュ色
■日本製
■完成品(脚部のみ取り付け)

※配送のご確認をお願い致します:宅配便にて玄関引渡しです。お届け先がマンション·アパートの場合、エレベーター設置有無の事前ご確認をお願い致します。
エレベータなしのマンションや玄関が2階などは、別途配送費用が掛かりますので予め、ご質問よりご確認をお願い致します。
また、メゾネットタイプの場合など、玄関引渡し後、商品を運べないケースが多い為、それも合わせて事前にご確認をお願い致します。運べない場合、持ち戻りによる人員追加での配送など別途送料がかかりますので、ご請求させて頂くこととなりますのでご注意ください。
備考
※製造メーカーより直送とさせて頂きます。

※宅配業者(ワンドライバー)にてお届けとさせていただきます。
※お振込み確認後より、1週間~10日前後(営業日内)にて出荷とさせていただきます。

※パソコンのブラウザにより、カラーに多少の誤差があるかと思いますので、宜しくご了承くださいませ。。

※宅配業者(ワンドライバー)よりお届けとなりまして、基本的には玄関引渡しとなります。お届けの際、お手伝いいただく場合もございますので、宜しくご了承くださいませ

消費税·送料·手数料等·
注意事項

●落札価格に別途消費税を加算致します。 なお、送料·代引き手数料は、税込み表示です。

当方指定宅配業者にてお届け

● 送料 ●
※北海道: ¥5,000·東北: ¥4,000
※その他の地域: 送料無料
※沖縄·離島 は送料お見積もり(お気軽にご質問くださいませ)

※代金引換:不可

※強化梱包は当社よりダンボールや発砲などで梱包 させて頂きます。
宅配業者(ワンドライバー)にてお届の為、基本的に玄関での引渡しとなります。大きなお品の場合、お届の際お手伝い頂く場合がございますのでご了承くださいませ。

尚、大型商品搬入の際の間口が特殊な場合は前もってお知らせくださいま せ、送料が変わる場合がございます。

落札について

■落札手数料は当方にて負担させて頂きます。キャンセルやご連絡の頂け ない場合はオークション削除手続きをさせて頂きます。

■お手持ちのパソコンブラウザにより、実物のお色と違って見えてしまう 場合がございますので宜しくご了承くださいませ。
■商品の品 質不良、移送中と破損、ご注文商品と異なる商品届いた場合な どは無償交換させて頂きます。
(商品到着から2日以内にメールかお電話にて連 絡
ください。商品到着後3日以上すぎた場合はお受けできませ んので、ご了承ください ませ

尚、組立て商品の場合、 一度組立て完成されましたお品 の場合はお受けできませ

んので、組立て前にご確認をお願い致 します。

■落札者様ご都合による返品の場合はできませんので、よくご検討の上ご 購入くださいませ。

販売者kaguya3千 代田ファニチャー株式会社
愛知県豊橋市大岩町久保田29-1/TEL0532-41-8000
メールでのお問い合わせは、saori@kaguya3.com
営業日:月~土、AM10:30~PM18:00

★Yahoo!オークション新作定番人気ブースは ★オフィシャルサイトは

◇ ご確認くださいませ ◇

★当社は、落札オーダーフォームを利用しております。
落札後は、オークション終了画面上部の「オーダーフォーム」 をクリックいただき、フォームにお客様の情報を ご入力くだ さい。


※大型家具商品の場合、お届け先の地域によっては、出荷·お届けまでに2週間以上かかる場合もございますので、宜しくご了承下さいませ。



★【エレベーターのない建物へのお届けにつきまして】
宅配業者にてお届けとなりまして、玄関先のお届けになります。(家具商品はご希望お届け日時指定不可です。) お届け先がマンション·アパートの場合、エレベーター設置有無の事前ご確認をお願い致します。
エレベータなしのマンションや玄関が2階などは、別途配送費用が掛かりますので予め、ご質問よりご確認をお願い致します。
また、メゾネットタイプの場合など、玄関引渡し後、商品を運べないケースが多い為、それも合わせて事前にご確認をお願い致します。運べない場合、持ち戻りによる人員追加での配送など別途送料がかかりますので、ご請求させて頂くこととなりますのでご注意ください。
また、個数によりましては追加料金を頂戴することとなりますので、落札前に、必ずご確認·ご質問下さいます様お願い致します。

★メーカー直送品:宅配業者は指定の宅配業者よりお届けとなります。宅配業者指定はできません。

●商品ご使用後の保証はお付けしておりません。メーカー保証につきましてはメーカーに準じご対応させて頂きます。
●誠意をもってご対応をさせて頂いておりますが、過剰な対応請求、悪質なクレーム等生じました場合は ヤフオクと協議の上お取引を中断させて頂く場合がございます。

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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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引用:【ギフトに最適♡お揃いにも♪】ルイヴィトン キーケース秋冬新作◆BOTTEGA VENETA◆BV JODIE◆レザーハンドバッグ(A)

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『日本未発売 最高級 クリオスコレクション ゴアテックス L XL ミリタリー コート ゴアテックスジャケット レインコート ノースフェイス 黒』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、Supreme - supreme×undercover Tシャツ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

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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PRADA - 専用になりました❤︎新品未使用❤︎プラダポーチ 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 : 【Venus】薄型コーナーロータイプテレビボード ミドルタイプ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

SANYO(パチンコ・パチスロ) - 希少品・未使用品 ZIPPO パチンコ大工の源さん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(ザノッティladysゴールドグリッターロートップスニーカー)、「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:**DIOR**ディオール★DIOR DREAM ピアスWALL PRO BASE ウォールプロ ベース 自立型TVスタンド 据置式 サテンブラック色

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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