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可愛いクリスマスツリーやギフトが! 極美品 iPad グレー  おまけ付き 256GB Wi-Fi mini6 iPad本体
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25,000円 50,000円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • タブレット
  • Apple
  • iPad本体
メーカー·ブランド
  • Apple
状態
  • 目立った傷や汚れなし

商品】
■Apple iPad mini6 Wi-Fi 256GB
 
 
 
■型番: MK7T3J/A  


■カラー グレー

シリアル番号  HT294YGGJH


 ■IMEI/MEID: 無し
 

 
アクティベーションロック 解除済み

SIMロック解除 不可(Wi-Fi仕様の為)

【商品の状態】
こちらは画像3~7の様に本体の外観には極細かな使用小傷がありますが、極端に目立つ大きな傷は見当たらず、外観は非常に綺麗な状態だと思います。機能自体は問題は無いかと思います。残債はありません。

画面には傷は確認出来ませんでした。


全体的な状態は、外観は非常に綺麗な中古品になります。

普通に使う分には問題は無いかと思います。但し、当方の見落としがあるかもしれません。ご了承ください。

付属品  元箱 説明書    タイプCケーブル  アダプタ

おまけ 画像1の中古の手帳型カバー(美品)











写真の物が全てとなります。


以上どうぞよろしくお願いいたします。


詳細はメーカーサイトをご覧下さい。



箱がある場合は、箱に細かいキズ、凹み、破れがある場合がございます。

中古品、ジャンク品の場合はバッテリーの残高などの保証はありません。又、落札後に不具合が出る可能性がありますが、そちらも保証はありません。外観の状態が良くても、バッテリーは劣化している場合もあります。バッテリーの状態も新品に近い物をお求めの場合は、新品記載の物、又は正規店でお買い求めください。使っていくとバッテリーは必ず劣化します。

水没反応もSIMトレーを抜いて確認しようとしましたが、よくわからなく、誤った情報を記載したく無いため、前オーナー様より伝えられた情報のみ記載しています。当方は調べていません。

アクティベーションロックは解除出来るものは完全に解除してリセットをして配送しています。説明文に解除出来ないと記載のあるものは出来ません。落札後に解除のお問い合わせがありますが、出来ません。説明文をしっかりご確認ください。又、落札者様が使用中に以前のアクティベーションロックがかかることはありません。使用中にアクティベーションロックがかかるといった問い合わせをいただきますが、操作上の問題かと思います。メーカーに問い合わせをよろしくお願いいたします。

商品の色が撮影環境にとって変化する場合があります。(例 黒のボディが若干白みがかっている等)

分解歴等は前オーナー様が自己申告の為、申告されてある場合は記載しております。前オーナー様に状態確認等はしておりますが、確認すると怒り出す方がおりますので、細かくは確認出来ません。記載が無いものは未確認です。分解の有無まで知りたい場合は正規店で、お買い上げ下さい。液晶が若干青っぽいと言われても当方は正規品か非正規品かの見分けはつけられません。当方は前オーナー様から譲られた状態の物をそのまま出品しております。点検作業も動作確認はしていますが、業者の様な専門的なことは出来ません。

当方は専門知識はありません。質問には答えられない質問もございます。土日祝は外出していますので、対応が遅れます。終了の間際に質問される時がありますが、外出してる場合が多いので返信ができない場合が多いです。又商品のご落札後に、商品内容に関する質問はご遠慮ください。落札前に不備等が見つかった場合は、質問欄より教えて頂ければ対応いたします。場合によっては当方の判断により出品を取り消す場合もあります。落札後に値引き交渉をしてくる場合は、落札者都合で削除後に、再出品いたします。その場合は取引不成立の為、評価も不要です。取引は取引ナビによる取引になります。電話は行いません。オーダーフォームに従い決済を宜しくお願いいたします。取引を迅速にする為、こちらから初回の連絡をする事はありません。


現状渡しとなりますので、ご了承の上入札をお願いします。


自宅保管していました。
同梱物など画像の物がすべてとなります

現状渡しとさせていただきます 。画像が10枚までしか載せられませんが、出来る限り見落としが無いように、説明文に詳細は載せようと思いますが、説明文に記載していない傷、不具合等があったり、出てくるかもしれませんが、個人間取引になりますので、ご了承ください。届いてみてここに傷があった、不具合等を言われても当方が使ったもの以外は詳細は分かりません。そこを気にするのであれば、正規店で購入してください。

ノークレームノーリターンでお願いします。但し、当方に不備があった場合、当方はメーカーや販売店では無い為、商品の交換は出来ません。商品を返品後、返金処理にて取引終了とさせて頂きます。

支払い方法はヤフオク利用規約の変更によりかんたん決済のみになります。当方はジャパンネット銀行の口座は所持しておりません。
発送は平日のみになります。落札後の送料値下げ等は行っておりません。全国一律1000円でヤマト便のみになります。送料でキャンセルの場合は落札者都合にてオークションを取り消し対応にさせて頂きます。レターパックを希望する方がおりますが、過去に郵送事故で商品が焼失して消滅した事がありましたので保証付きの宅急便のみになります。よく送料が高い等で違反申告される方がおりますが、ヤマト便とかなり前に一律1000円にした契約をしていますので、違反はしていないかと思いますし、今現在は毎年大幅に送料は値上げされたので実際は2倍にはまだなっておりませんが、1000円以上の金額になっております。只、あえて値上げを落札者様の為に今現在はしておりません。状況も分からないのに意味の無い違反申告は迷惑です。事務局に迷惑行為は通報します。

評価が5以下の方やイタズラ入札、悪い評価が多い方、神経質な方、日本語が理解できない方、説明文を読まない方はお断りいたします。初回から四十八時間以内に返信が無い場合、三日以内に入金が無い方は取り消しと評価させていただきます。

イタズラ入札、落札が非常に多くて困っております。本当に必要な方に商品が行き渡らないのでイタズラはやめてください。非常に迷惑です。新規入札の方は質問欄から購入意思を伝えて下さい。そうでない新規入札は予告なく削除させて頂きます。最近外国人の方で落札後に放置している方が非常に多いです。購入する気がないなら落札しないでください。非常に迷惑です。落札された場合は責任を持って取引してください。

それと、当方はヤフオクのみで販売しております。他サイトでは販売しておりません。もし他サイトで当方の使用している画像が無断で使われている場合は質問欄よりお伝え頂ければ迅速に対処いたします。

外国籍や業者関係に多いですが、落札者様自身が商品を改造、パーツ抜き取り、破損した物を返品しようとした方がおりますが、常識的に上記の状態で返品とは非常識ですね。もちろん返品できません。事務局に通報しました。こういう行為も非常に迷惑です。落札しないでください。

評価欄で梱包が悪いので普通評価されてる方がおりますが、例外を除き、基本的にプチプチで商品を包みそれを配送箱に入れて配送しております。当方は素人ですので綺麗にラッピングは出来ません。綺麗に梱包を希望の方は入札しないでください。非常に迷惑ですので。それと、完全ジャンク品の液晶が割れていたとの事で普通評価にされてる方がおりますが、ガラスフィルムは剥がして確認はしていませんし、そもそもジャンク品なので、不具合は記載事項以外にもあるかもしれません。こういう神経質な方は店頭で自身で確認して購入してください。落札されても迷惑です。



説明文をよくお読みになっての入札をよろしくお願いいたします。説明文に記載事項以外の事は、お問い合わせ頂いても出来ません。説明文の熟読の上ご入札を宜しくお願い致します。

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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『新品 シチズン PROMASTER メンズ 未使用品 エコ・ドライブ ダイバー 腕時計 CITIZEN マリンシリーズ プロマスター 200m BN0190-82E』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、CHANEL シャネル マトラッセショルダーバッグ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AIガチャピン様専用

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DIESEL - ディーゼル 18SS パターン素材切替長袖シャツ S

∟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Nintendo Switch - 新品未使用!ニンテンドースイッチ新型(ネオンブルー/レッド) 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。

TAILOR 東洋◆×STRAY CATS/SOUVENIR JACKETLIMITED EDITION/L/レーヨン/BLK

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 : 美品 iPad mini5 + Apple Pencil(第1世代) セット Wi-Fi+セルラー256gb 白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

PlayStation4 - 新品 PS4 PRO レッドデッドリデンプション2パック ブラッ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(CELINE コットンバケットハット タイソンリーダー)、「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:DSQUARED2(ディースクエアード) メンズチェック柄シャツiPad Pro (第1世代) 11インチ Liquid Retina ディスプレイ 64GB au 4g Wi-Fi+Cellular シルバー 利用制限○ simフリー シムロック解除済み

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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