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ディズニープリンセスのベビーグッズも大集合 ダイニングテーブル 4人用 歓迎』良品 直接引取 『宮城 2本脚/ダブルフット 40217-02 y244ジ ナチュラル パイン材/天然木 4人用
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14,880円 24,800円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • テーブル
  • ダイニングテーブル
  • 4人用
状態
  • やや傷や汚れあり





     

『宮城 直接引取 歓迎』良品 4人用 ダイニングテーブル 2本脚/ダブルフット パイン材/天然木 ナチュラル y244ジ 40217-02

商品説明+++
この度は、ご覧いただきありがとうございます。

『宮城 直接引取 歓迎』良品 4人用 ダイニングテーブル 2本脚/ダブルフット パイン材/天然木 ナチュラル y244ジ 40217-02 の投稿です。

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【お品物の詳細】

メーカー:-

商品名:ダイニングテーブル

商品サイズ:「全体サイズ」幅 130cm 奥行 80cm 高さ 76cm  ※素人採寸


付属:画像の物が全てです。

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【お品物の外観状態】

外観状態ランク:B...一般的な使用感があり、細かな傷や汚れがあるお品物


中古のお品物ですので擦れや傷は御座いますが丈夫でしっかりした作りになっており、まだまだご使用頂けるお品物で御座います。


当方でも簡易的な清掃は致しましたが、細部につきましては落札者様の方でお願い致します。

あくまで中古のお品物ですので、画像にて状態をよくご確認下さい。


★状態ランク★
N...新品·未使用·未開封品のお品物
S...数回使用した程度の美品のお品物
A... 目立った傷·汚れが余り感じられない程度の美品のお品物
B...一般的な使用感があり、細かな傷や汚れがあるお品物
C... 傷·汚れが目立つ状態のお品物
J... 故障·破損·破け等がある商品(ジャンク品)


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【発送方法·送料等】


ヤマト運輸らくらく家財便(宮城県 仙台市 発)]

『 ランク D 』 のサイズを予定しております。

仙台→東京都  11,275円
仙台→大阪府  15,565円


上記以外の地域の詳しい送料につきましては、下記リンクをご確認ください。




※商品に破損や故障があった場合、こちらに返送を行う場合の送料はご負担して頂く場合が御座いますので予めご了承ください。

※到着後、梱包の確認(破れやヘコミが無いか)本体外観の確認、通電動作の確認をお願い致します。
目立つような傷や破損があった場合、梱包材は捨てずそのまま保管した上で当方へご一報をお願い致します。

ご連絡無く返送やその他ご対応をされた場合、当方では一切のご対応は出来かねますのでご注意ください。

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『 仙台市内での当方配送の場合 』


仙台近郊であれば、7,000円~ 配達も行っております。

事前に質問頂きますようお願い致します。

尚、宮城県内の配達ご希望の方は下記をご記入の上ご質問頂きますようお願い致します。

①区と町村 (例:宮城野区榴岡)
②アパート·マンションか戸建てか (マンション名などは記載しないでください)
③お届けが2階以上の場合はエレベーターの有無


ご質問例:宮城野区榴岡 マンション4F エレベーター有りでの送料は?

この様に記載いただけるとご案内できますので、ご参考にして頂ければ幸いです。

※ご質問欄は他の方の目に入りますので、詳細なご住所は書かないようお願い致します。
また、ご心配の方は区まで書いていただければある程度のご案内は可能でございます。

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『 仙台市内でのお渡し 』


仙台市内で直接の引取も可能で御座います。

場合にもよりますが、仙台市近郊での当方指定の住所にてのお渡しとなります。
※場所のご指定は出来かねます。ご了承下さい。

予定の場所:宮城野区扇町(おおぎまち)

対応時間: 10時~18時

対応可能曜日: 火曜日以外

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質問欄にて連絡先の記載を行えない為、基本的にはご購入前の商品をお見せする事は出来兼ねますので予めご了承下さい。


◎購入決定後のお取り置きに関して

お渡しのお日付は掲示板にてご連絡を必ず事前にお願い致します。

ご希望はある程度お伺い出来ますが、恐れ入りますが当方の予定に合う日付でのお渡しとなりますので予めご了承下さい。

ご希望の日付は数日ご予定頂きお知らせ頂けますと調整が行えるかと思いますので、ご検討の程お願い致します。

決定のご連絡後5日間以内のお引取りをお願い致しております。

5日以上のお取り置きの場合は必ずご相談下さい。

尚、2週間以上のお取り置きは出来かねますのでご了承下さい。
【店舗情報】
大変恐縮ではございますが、取引ナビでの連絡及びお品物の出荷は基本平日10時~18時頃までの時間帯とさせていただいておりますので予めご了承ください。
送付方法+++
直接お渡し(当方住所にて)、らくらく家財便、当方配送
支払方法+++
Yahoo!かんたん決済( )
     

この商品説明は  で作成されています。
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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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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『アウトレット おしゃれな ダイニングテーブルブラック 120cm テーブル 長方形 4人用 センターテーブル』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、【PRADA】直営店☆ブラッシュドレースアップ ダービーシューズ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ネックレス★Scaletto Black★Snake Chain Back Tooth Necklace 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。

福彫 表札 チタンアートサイン TI-206 表札

■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 : 【Kubera】アジアンモダンダイニング テーブル 150cm幅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。

URL : 【送料無料(一部除)新品未使用】185R2 ビーチ無垢オイル塗装135cm幅ダイニングテーブル■木製 食卓 家具(検 展示品アウトレット展示処分品

■金融

新作 ★ボッテガヴェネタ★ビーク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(☆VANS バケットハット SCENE 18MM ANTIQUE WH 国内発送!)、「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:JOURNAL STANDARD - 超美品 MA1 ジャーナルスタンダード カーキMOMO NATURAL モモナチュラル/ダイニングテーブル/VENT OVAL TOP/オーク材/無垢/アイアン 鉄脚/インダストリアル/工業系/作業台/店舗什器

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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