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【良好品】 【鳥取県発 現状引渡】サトー農機 自動ブラシ機 PB-300A-2 単相100V 機番 B30970 島根 岡山 引取歓迎 その他
【良好品】 【鳥取県発 現状引渡】サトー農機 自動ブラシ機 PB-300A-2 単相100V 機番 B30970 島根 岡山 引取歓迎 その他
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16,364円 27,273円
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カテゴリ
  • 花、園芸
  • 農業
  • 農業機械
  • その他
状態
  • 傷や汚れあり


商品詳細

メーカー名サトー農機
機種自動ブラシ機
型番/形式PB-300Aー2
機番B30970
本体サイズ約 全長1400mm×全幅560mm×高さ1000mm
(本体のおよそのサイズになります) 

状態ランクC(可)
商品状態外装のサビ·キズ等があります。
状態備考回転ブラシ3本劣化、ネットを巻きつけて代用しております。
その他ゴム部品劣化。
こちらの商品は、【現状での引渡し】となります。
整備、メンテナンス等は行っておりません。
消耗部品劣化があります。
通電動作確認。
実演動作は確認しておりません。
状態等をご確認の上、ご検討いただきますようお願い致します。
パーツの破損や写真では分かりづらい錆や傷がある場合があります。

その他装備品単相100V
取扱店舗農機具市番館 倉吉店
保管場所
【ご確認ください】
内容物に関しましては画像にある物が全てとなります。
状態はあくまで個人の主観によるものになりますので、捉え方には個人差がございます。
画像や詳細を必ずご確認いただき、ご了承の上ご入札をお願いいたします。
ご入札前に下記「お取引について」を必ずご確認ください。
原則ノークレーム·ノーリターンでお願い致します。




お取引について

【 オーダーフォーム記入のお願い 】
当ストアはオーダーフォームを利用してのお取引になります。
(落札後オーダーフォームの記入がないとお取引を進める事ができません。)

落札された際には、ヤフーから落札に関してのメールが届きます。 ご確認後「オーダーフォーム」の記入をお願いいたします。 落札後のメールが届かない場合には「連絡掲示板」よりご連絡ください。

※ご入札前に必ずご確認、同意の上ご入札ください※
【 ご入札について 】
入札のキャンセルは、終了日当日の取消は対応致しかねます。
不正な入札·落札と判断した場合、「入札の取り消し」「落札者の削除」処理をさせていただきます。
落札後、7日以内に一切連絡がない場合「落札者都合」にての削除となります。
ヤフオクシステムから自動的に「悪い」評価がつきますので、予めご了承下さい。
【 お支払いについて 】
当店は「オークションストア」として出品しているため、別途消費税が掛かります。
(お支払の合計金額 = 落札金額+消費税+送料)(金券、優待券等の内税設定は除く)
「銀行振込(ジャパンネット銀行指定口座)」 または 「Yahoo! かんたん決済」のいずれかのお支払方法となります。

ご利用のクレジットカード限度額により、お支払い可能金額が異なりますのでご注意下さい。
代金引換には対応しておりません。


【 メール受信について 】
ご利用のWEBメールによっては、当ストアからのメールが受信できない場合がございます。
落札後のメール、オーダーフォーム記入後のメールが確認できない場合には、連絡掲示板よりご連絡ください。また「ストア情報」に記載しております当ストアのメールアドレスのドメイン指定解除の設定をお願いいたします。
【 返品·返金について 】
お客様都合による返品等は一切受け付けておりません。
万が一記載内容との状態の相違がございましたら、商品到着後7日以内に弊社までご連絡下さい。
早急に対応させていただきます。商品到着後、7日以内に必ず状態や内容物をご確認ください。

1点モノになりますので、返品·返金でのみのご対応とさせていただきます。
代金合計以外の保証は一切致しかねます。同等商品との交換は行なっておりません。
【 評価について 】
原則、当ストアから評価は致しません。
評価が必要な場合は必ず「評価希望」の旨をご要望欄へご記入ください。
尚、お取引後であっても、メール等でお伝えして頂ければ対応させて頂きます。
【 同梱発送について 】
同梱発送は、同日に落札された商品に限らせていただきます。
可能な範囲内で同梱発送を対応しております。サイズや重量により同梱不可の場合もございます。
ご希望の場合にはオーダーフォーム登録時のご要望欄、メールにて事前にご連絡ください。
【 その他 】
当ストアではパソコンでの閲覧を推奨しており、パソコンでの閲覧を基準にして商品ページ等を作成しております。
当ストア規定の対応時間外のご連絡·ご質問は、翌日以降の対応になります。
質問の内容によってはお時間をいただく場合がございます。終了日当日のご質問には対応致しかねます。

早期終了はお客様都合では行っておりません。また、即決価格が設定してある商品以外の即決、値引き交渉はお受けできません。
基本的に実店舗でのお支払ならびにお受取はお断りさせて頂いております。
(対応しているストアもございます。落札した品の取扱い店舗に一度お問い合わせください。)
※グループ店舗間での商品移動、最寄りの店舗で受取るサービス等は行っておりません。

【 免責事項 】
1. 商品(ジャンク出品以外)は万全の状態でお渡ししていますが、納品後必ず7日以内に検収して頂き、成約時のコンディションと異なる新たな不具合が見つかりましたらご相談ください。
納品日より8日以上経過した後のお申し出はお受けできかねますので予めご了承ください。


2. 配送方法:引取でお客様ご自身での運搬の際の商品破損、紛失、故障、車両トラブルに関しましては当方では、一切の責任を負いかねます。ご理解の程、宜しくお願い致します。

※)お引き取りの際、積載重量に余裕のある車両をご選択いただきまして、安全にご配慮いただきますようお願いいたします。


以下のリンク先もご参照ください。


お渡し方法について

発送方法配送料(鳥取県発)


■西濃運輸パレット便
梱包予定500 サイズ


【 パレット便につきまして 】
輸送中の商品の破損·事故等について、当社(農機具市番館 倉吉店)及び西濃運輸は一切の責任を負いません。

備考当店では農機具の買取も行っております。
買取をご依頼頂けますと、ご依頼内容により送料無料で配送させていただきます。事前にご相談下さい。

当店の指定する配送方法以外はお受けできません。
3トン積載車で搬送できる範囲に限ります。
運搬距離100kmを超えますと当社便では対応できませんので、他の配送方法をお選びください。
送料は落札者様のご負担になります。
配送日時指定をご希望の場合には、オーダーフォーム入力時にご指定下さい。
配送上でのトラブルに関しましては各運送会社にお問合せ下さい。




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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『即決★5351 POUR LES HOMMES★メンズ42≒26cm ドレスシューズ 5351プールオム 美品 ベージュ スリッポン 革靴』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、MONCLER直営店 ★Cuvellier★3色★無料速達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AICELINE ★ツートーンディテール付きジョガーパンツ★

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

■教師なし学習関税込み BALENCIAGA ユーズドエフェクトジャケットバレンシアガ

∟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Ps paul smith hoodie with stripe zebra embroidery 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。

Saint Laurent SHORTS (597005YF970 4406)

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。

New Balance ニューバランス M996 NAV

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

SALE!関税送料込!!大人気!【VERSACE】長袖エンブレムロゴT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(冬新作!可愛い、モコモコ、ふわふわ、熊ちゃんパジャマ上下3点セット!超実用的!)、「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:POLO RALPH LAUREN - POLO ラルフローレン ナイロンジャケット US昭和ブリッジ アルミブリッジ2本組 6尺 500Kg積 PRO-180-30-0.5 道板

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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