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【初回限定お試し価格】 Levi'sリーバイス限定コラボミノトール別注505クールマックスCoolMax日本製デニム特別仕様モデルW34×L32サイクリング W34
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21,999円 39,999円
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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • ジーンズ
  • リーバイス
  • W34
メーカー·ブランド
  • Levi's
状態
  • 未使用に近い

MINOTAUR ミノトール × Levi'sリーバイス
別注 Wネーム 特別 コラボレート 企画製品
Levi's MTR by MINOTAUR 505-MTR
セルビッジ/赤糸付き クールマックス 日本製 デニム
W34×L32(W90cm×L81cm)濃紺極上美品


□商品詳細

伊勢丹新宿店のみで限定販売された
MINOTAUR ミノトール × Levi'sリーバイス
別注 Wネーム 特別 コラボレート 企画製品
Levi's MTR by MINOTAUR 505-MTR

生地はLevi's CoolMax Denimを使用

Levi'sがもつ「デニム素材」への信頼と
インビスタ社の持つ「機能」への信頼を兼ね備えたスペシャル デニムです

横糸にインビスタ社製CoolMax繊維(中空糸)を使用することによって弱点を解消した
軽量で、吸汗性、速乾性に富み、優れた快適性を実感できる機能性デニム

旧式の織機でしか織れない希少価値の高いプレミアムデニム生地の生産を
日本国内で行ったセルビッジ/赤耳付き ジーンズ

本格的な風合いを誇るデニムながらテクノロジーに基づいた機能性をプラスすることで
動きやすく快適な穿き心地を約束する革新的な1本へと進化、
日本が誇る国産デニム生地作りの長年の技術と伝統を注ぎ込んだ1本です

自転車やバイクのライディング、ウォーキングや犬の散歩などのタウンユースはもちろん、
サイクリングやハイキング、キャンプやフェス、釣りやバーベキューなど、
スポーツ、レジャー、アウトドアシーンなどの様々なシーンで
すっきりと美しいシルエットで着用できるスタイリッシュで使い勝手の良いデニム ジーンズです

表示サイズ:W34×L32

実寸[ウエスト:90cm、股下:81cm、わたり幅:31cm、股上:27cm、裾幅:19.5cm]

※股下は裾上げしておりませんので、 
 ポケットまわりと同じ糸で仕上げられたチェーンステッチです

カラー:ディープ インディゴブルー/ワンウォッシュタイプ
※ビンテージデニムに使用される定番色で、合わせやすい深い色合いです

※シーンやスタイルを選ばず、様々なアイテムに合わせやすいシックな色合いで、
 今後穿きこんでゆくことで、自分好みの色落ち、味出しが楽しめます

素材:コットン 70%、ポリエステル 30%

仕様:ウエスト/前ボタン留め·ジッパー開き·ベルトループあり
   ポケット:前×3(左右·右コインポケット)·後ろ×2(左右)
   右コインポケット上/かんぬき加工(レッド糸使用)
   右コインポケット横/‘MINOTAUR’ロゴ グレー糸刺繍入り ホワイトピスネーム縫い付け
   ウエストまわり裏地/ロンドンストライプ別生地(Indigo糸使用)
   ジッパー/ TALON タロン社製 セミオートマティック ジッパー
   パッチ/505-MTR 表記 ペーパーパッチ
   生地/セルビッジ(赤糸)付きデニム

スタイル:股上/やや浅め、フィット感/普通、シルエット/テーパード ストレート

すっきりとしたシャープなシルエットが特徴のスタイリッシュなジーンズ

脚のラインが野暮ったくならずにスタイリッシュに決まるので、
ジャケットやコートなどと合わせたきれいめスタイルにも最適です

日本人の体型を計算して作られた絶妙なフィット感で、
足を長く、ヒップ部分を小さくスッキリと美尻に見せる為、
ヒップポケットを高い位置に付けてすっきりとした脚長ラインを演出
すっきりとしたシルエットにも関わらず、機能的な素材を使用することで、
動きやすく快適な穿き心地を実現した日本が誇る国産デニムを使用した
セルビッジ(赤糸)付き プレミアム ジーンズ

生地には旧式の織機でしか織れない肉厚で非常にしっかりした
ワンウォッシュ国産セルビッジ/赤糸付きクールマックス デニムを使用しておりますので、
今後穿きこんでゆくことで、自分の脚になじみ、自分好みの色落ち、味出しが楽しめます

裾に向かってやや細くなるテーパード ストレート シルエットですので、
脚のラインが野暮ったくならずにスタイリッシュに決まり、
ジャケットやコートなどと合わせたきれいめスタイルにも最適です

無駄をそぎ落とした必要最低限のシンプルなデザインですので、
お好みで裾をロールアップしてセルビッジ/赤糸を見せるなどアレンジすることで、
Tシャツやスウェットシャツやパーカーなどのシンプルなトップスを合わせた時も
さりげないアクセントの効いたシックな着こなしに仕上がるのが魅力です

しっかりとしたはりのあるデニム生地が使用されているにも関わらず、
ごわつきを全く感じさせない動きやすく快適な穿き心地で、
機能性、実用性にも富んだこだわりのあるつくりですので
自転車やバイクのライディング、ウォーキングや犬の散歩などのタウンユースはもちろん、
サイクリングやハイキング、キャンプやフェス、釣りやバーベキューなど、
スポーツ、レジャー、アウトドアシーンなどの様々なシーンで幅広く着用できます

シャープな脚のラインを演出し、
スッキリとした印象を与えるスタイリッシュなテーパード ストレート シルエット、
シンプルで合わせやすいシックな色合いですので、
合わせるアイテム次第でドレスアップやカジュアルダウンが自由自在で、
Tシャツやボタンダウンシャツ、スウェットやパーカー、
JKTやニットなど様々なトップスとも合わせやすく、
季節を問わず様々なシーンで使用機会が多く使い勝手が良いので非常に重宝します

MADE IN JAPAN/日本製

1度試着しただけですので、
黒っぽい深みのあるインディゴは購入時と変わらず99.9%以上残っており、
今後も自分好みの色落ち、味出し、エイジングが楽しめます

生地にもまだ購入時のはりがじゅうぶん残っておりますが、
1度でも穿くと生じる素材特有の避けられない使用感は若干見受けられますので、
商品の性質をご理解のうえ、USED商品に不慣れで理解のない方、
細かい点が気になる神経質な方は入札をお控えください

*限定取扱
限られた一部店舗のみで販売され、
国産のセルビッジ/赤糸付き 機能性デニムを使用した
シンプル&スタイリッシュなデザイン、
バランス良い絶妙なカラーリングで即完売した
様々なシーンで使用機会が多く使い勝手の良いジーンズですので、
お好きな方はどうぞ

★ほかにも様々なアイテムを出品しております★



※複数落札頂いた場合は同梱させて頂きますので、併せて御検討ください
□支払詳細
Yahoo!かんたん決済(クレジットカード、コンビニ支払い、銀行振込、Yahoo!マネー、Tポイント)
□発送詳細
発送地:東京23区内

発送方法:レターパックプラス(520円)※補償なし·追跡あり
     ゆうパック(60サイズ)※補償あり·追跡あり

※ゆうパックは下記の配達時間帯をお選び頂けます

(9~12時)·(12~14時)·(14~16時)·(16~18時)·(18~20時)·(20~21時)

※ゆうパックの地域別送料は説明欄下部の料金表でご確認ください
□注意事項
落札後の御質問、お取引後のクレームには対応しかねますので
御不明な点がございましたらオークション開催中に質問をお寄せください

トラブルの原因になるような極端に神経質な方は入札を御遠慮ください

システム利用料、消費税は一切戴いておりませんので、
気に入って頂けましたら安心してご入札ください

(2019年10月1日の改定後の料金です)
ゆうパック料金
( 東京 から発送 / 60サイズ / 持込 )
690 円 東京
750 円 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉神奈川 山梨 新潟 長野 富山 石川 福井 岐阜 静岡 愛知 三重
850 円 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山
980 円 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知
1,180 円 北海道 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島
1,230 円 沖縄

ほかにも出品しています。よろしければご覧ください


Yahoo!かんたん決済(クレカ·ネットバンク)がご利用いただけます


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No.202.001.009

LEVI'S】 リーバイス 505 クールマックス パンツ(503380174) | Levis
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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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濃紺!米国製!リーバイス 55年モデル 501XX W34 ビックE 赤ミミ 555 バレンシア アメリカ製 色落ち楽しみ

引用:BVLGARI ブルガリ ウィークエンド 2つ折長財布 二つ折り長財布 PVC レザー 黒 ブラック グレー シルバー金具 32582 (中古)CAMPER★Walden★K300359★カーフスキンチェルシーブーツ

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『◆70'Sビンテージ◆リーバイス610-78ベルボトム ビッグE・W31』には、以下のように記載されています。


■LEVI’S【リーバイス】LVC 501 インディゴ ジーンズ デニムパンツ ジーンズ■

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、Mila Owen - mieli invariant 新品 ラッフルスカート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AILily Brown - lily brown リリーブラウン ワンピース ロング ホワイト 新品 未使用

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NIKE - WMNS AIR JORDAN 1 MID SE エアジョーダン ウィメンズ

∟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motog8power 新品 おまけのバッテリー付き 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 : f748/LEVIS517ビッグEヴィンテージゴールデンサイズ風合い抜群!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 : 「天皇陛下御製 皇后陛下御歌展」 ご成婚五十周年記念 財団法人 日本書道美術館 飯塚小斎 金子 亭 殿村藍田 他●人間国宝 書 和 10A2S正規 Dr.Martens (ドクターマーチン) 12308001 VINTAGE 1460 8EYE SHOE ヴィンテージ レザーブーツ BLACK イングランド製 UK7-約26.0cm

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 : デニム屋おこめ新品503Bxx1950年代モデルw34L36復刻日本製98年製

■金融

SEIKO クレドール レディース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(【SAINT LAURENT】直営/正規店 RIVE GAUCHE バケットバッグ ロゴ)、「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:【BRUNELLO CUCINELLI】ブルネロクチネリリブ編みビーニー正規 Levi's (リーバイス) 475010200 VINTAGE CLOTHING 1947モデル 501 JEANS RIGID デニムジーンズ リジット 日本製 W34 L34 LV005

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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