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上質で快適 ハイタイプ ガラス扉 テレビボード/3点セット(テレビボード+キャビネット×2) テレビ台 グラスライン Glass_line 壁面タイプ
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21,600円 72,000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
  • 壁面タイプ
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【配送不可地域】沖縄·離島
※離島について:本州·本島などと橋でつながっている場合にも該当致します。

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※土·日·祝·年末年始·夏期休暇·当店休業日を除く
組立設置サービスをご利用の場合
  その場合のお届けは発送日の翌日から5営業日後のお届けになります。
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※ただし、組立設置サービスご利用の場合は、発送日より5営業日以後の
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◆ご確認後の配達になりますので、電話連絡の取れない場合は、
配達ができませんのでご注意ください。


【組立設置サービスが可能】

ご利用の場合は、ご落札時にはサービス料金の自動計算がされません。
後ほどご落札時の料金に加算されます。(メールでお知らせ)
※ご希望の方はご落札後のオーダーフォーム「ご要望欄」にご記入ください。
家具の移動は行いません。予めお客様が設置スペースの確保をお願いいたします。

【配送会社】
プラスカーゴサービス
【送料】6,480円(税込)


【お届時間指定】
指定できません。

◆発送方法はメーカー直送となります。

【在庫·欠品】
※ご注文のタイミングにより、在庫ありの場合でも欠品となる場合があります。
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あらかじめご了承ください。

  【ご注意/初期不良などの対応について】
◆商品タイトルにサイズ·カラーなどが明記されている場合は、それを変更することはできません。
◆商品画像の撮影はできるだけ現物に忠実になるように心がけていますが
撮影時の環境とご使用時の環境との相違によって微妙色合いの相違がでます。
またご使用のパソコンのモニターの特性により違いがでます。
◆商品の仕様は予告なく変更される場合があります。
予めご了承ください。

◆商品初期不良の対応について
初期不良が確認された場合、同じ製品との交換対応をさせて頂きます。
在庫切れ等で同製品が準備できない場合は返金対応として振込手数料を含め、
全額お客様へご返金致します。
初期不良対応は商品到着後から7日以内までとさせて頂きます。
※お客様の都合や思い違い、サイズ違いでの返品は一切受け付けておりません。

※商品を使用·破損·破棄等してしまわれた場合、または、
梱包されていない場合などの、返品·交換はお受けできかねます

 【商品説明】
 






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~選べる組み合わせで、叶える理想のリビングスタイル~

ハイタイプコーナーテレビボード
-【Glass_line】グラスライン-

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キャビネットが選べるハイタイプテレビボードシリーズ
選べる理想のモダンリビングスタイル

◆本格ウォルナットがリビングに高級感を演出

まるで天然木を使ったような木目調の質感。
洗練された高級感の漂うリビングを演出します。

◆お部屋に合わせてキャビネットが選べる
理想のスタイルを作り出せます。
テレビボードとキャビネットを揃えることで空間に統一感が生まれます。
収納を部屋の一面に寄せることで部屋を広く見せるなど
リビングデザインの幅を広げてくれます。

◆質感×デザイン
本物の質感を醸し出す特殊な加工素材を使用。
木目の凹凸感や、木肌のぬくもりが伝わってきそうな再現性に優れた仕様です。

◆すき間なく連結できる
本体の側面には上下二か所に連結ネジつき。
すき間なく、安定感もアップします。

◆ぴったり収まる、インテリア収納
お部屋に合わせた組み合わせを選んで、
まるで作り付けのような雰囲気を実現できます。

◆個室のインテリア収納としても
個室の収納としても活躍する柔軟性とデザイン。
お部屋と用途に合わせて組み合わせできます。

【テレビボード】
◆多彩な4つの収納エリア

①キャビネットエリア
高さ調整できる可動棚仕様
②テレビエリア
55v型までの大型テレビ対応
③デッキエリア
扉を閉めたままでのリモコン操作可能
④引き出しエリア
スライドレール付き3杯収納

◆裏面すっきり、コード·タップ置き場
AV機器を接続すると想像以上にコードが多く、
テレビボードの裏は乱れがちです。
本商品には背面にコードや電源タップの置き場所があるので、
配線したコード類をスッキリ収納できます。

◆壁にピッタリ配置できる、スリット構造
本体の側面にコード用のスリットを設けてあるので、
壁にピッタリ寄せて設置できます。
リビングをより広く、テレビとの視聴距離も確保しやすくなります。

【木扉キャビネット】
◆柔軟性が魅力の可動棚収納

①キャビネットエリア
高さ調整できる可動棚仕様
配線通し穴付きです。
②引き出しエリア
取り外し可能な棚板付きの
スライドレール付き引き出し。

◆キャビネットの扉は左右兼用
扉は左右付け替えができるので、
右開き·左開きのどちらにもできます。
お引越しや模様替えの際にも重宝します。

◆壁にピッタリ配置できます。
側面にはコード用のスリットを設けてあるので
壁にピッタリ寄せて設置できます。

【ガラス扉キャビネット】
◆柔軟性が魅力の豊富な可動棚収納。

①キャビネットエリア
高さ調整できる可動棚仕様
配線通し穴付きです。
②引き出しエリア
取り外し可能な棚板付きの
スライドレール付き引き出し。

◆見える化のすゝめ
お気に入りのコレクション、読みたい本、そして時計···
ガラス扉は毎日見る場所を有効活用できます。
ブラックガラスでトーンが統一されるので
何を置いてもスタイリッシュに。
キャビネットの扉に迷われたのでしたら、
ガラス扉がおすすめです。

【家電収納】
◆多彩な4つの収納エリア。

①上段キャビネットエリア
高さ調整できる可動棚仕様
②オープンエリア
プリンタやFAXに対応
③引き出しエリア
開閉スムーズなスライドレール仕様
④下段キャビネットエリア
リモコン操作できるガラス扉と
高さ調整できる可動棚仕様

◆コードが通せる可動棚
可動棚は奥が2cm短くなっており、
コードを背面へ通せます。
どこの棚からも配線できるので、
自由度の高い収納が可能です。

◆壁にピッタリ配置できます。
側面にはコード用のスリットを設けてあるので
壁にピッタリ寄せて設置できます。

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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『ナイキ ダンクロウグレイトフルデッドベアーズスニーカー』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、UNIQLO - UNIQLO+J ウルトラライトダウン L ジルサンダー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AINIKE - ナイキ オフホワイト ブレーザー

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

■教師なし学習限定セール品 牛革 本革 こがし パティーヌ加工 長財布 ダークブラウン

∟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Drawer - 新品 マサコテラニシ ワンピース 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。

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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

もふ様専用 BAプロテクター BAクレンジングサンプル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(DOLCE & GABBANA Cintura in pelle con logo)、「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:MONCLER2022春夏新作メンズ 異素材MIX コットンスウェットパンツ(中古品)パナソニック 55V型 液晶テレビ用壁掛け金具(角度可変型) TY-WK5L2R

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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