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高評価の贈り物 ☆即決新品お勧めデンヨーDENYO小型エンジン発電機GA2606U3★ インバーター発電機
高評価の贈り物 ☆即決新品お勧めデンヨーDENYO小型エンジン発電機GA2606U3★ インバーター発電機
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22,800円 76,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 発電機、変圧器、充電器
  • インバーター発電機
状態
  • 未使用

★即決新品お勧めデンヨーDENYO小型エンジン発電機GA2606U3★




○oコメント o○
☆新品未使用品 検品のため開封あり☆
正規ライセンス品。
細部にわたって非常にこだわって製作された一品です。

※もちろん本物です。正規品です。品質·流通経路等を保証しておりますのでご安心下さい。

※落札終了後、取引ナビフォームの入力をお願いします。
○o規格 o○
格安出品のため、下記を必ずご覧下さい。
一般販売価格¥200,000税別(1台価格)
*別途購入台数について多い数量が御必要な場合は価格を含めて落札後に御相談致します。

※本製品は性能、品質向上のため予告なく変更することがあります。

シンプルで頑丈なボディ設計さまざまな屋外現場で使用することを想定したボディ設計です。高効率ブラシレス発電機搭載高効率なブラシレス発電機で、電動工具などのモーターなどに対する始動性が抜群です。発電機にマッチしたエンジン搭載発電機と相性の良いガソリンエンジンを搭載していますので、低燃費ながら優れたパフォーマンスを発揮します。長時間の連続運転が可能高効率発電機と低燃費エンジンの組み合わせで、長時間の連続運転が可能です。始動性が良いリコイルスタータ手動で簡単にエンジンを始動させることができます。安全装備を充実過負荷から発電機を守る遮断器や油量不足による自動停止など安全装備も充実しています。

〇ご注文時には50Hzと60Hzのご選択頂けます(ご指定がない場合はこちら任意となります)
品番GA-2606U3GA-2605U3
周波数60Hz50Hz
出力2.6kVA2.2kVA
電圧100V
電流26A22A
コンセント数15A×2個
相数単相(2線式)
力率1.0
エンジンヤマハ MZ175
燃料無鉛レギュラーガソリン
燃料タンク9L
寸法
全長×全幅×全高510×410×465mm
乾燥質量48kg
整備質量56kg

※メーカーにて、本仕様は性能·品質向上のため予告なく変更することがあります。
※重量表示は概算状態での表示です。
○o取引詳細o○
●ご入金が確認出来次第に配送させて頂きます。
※天候·交通事情などにより延着する可能性もございますのであらかじめご了承ください。

★商品BOXに関してのお願い★
BOXの多少の破損による返品·交換は一切お受けし兼ねますのでご了承下さい。BOXも気になさるお客様は、ご注文時に必ず確認下さい。

☆評価について☆
当オークションに多数出品について、直ぐに評価を付けるという事はしておりません。発送後に、取り急ぎに評価が欲しい方などは御取引のメール時点で申し出て下さい(もちろん落札者の方から先に良い評価を入れて頂ければその後取り急ぎに良い評価を入れさせて頂きます)
○o荷造運賃o○
弊社指定便
●全国一律¥無償にてお届けいたします(但し、北海道沖縄·離島や別途地域については別途中継送料が発生しますのでご注意ください)

【お届け日·時間帯指定】
お届け日と時間帯を、以下よりご指定いただけけます。
(お届け日: 平日·土曜·日曜)
(お届け時間帯: 午前·午後·夕方)

尚、商品の出荷タイミングは基本的に平日のみとさせて頂きます。出荷作業が多少遅れる場合も御座いますのでご了承下さい

※離島·一部地域は追加送料がかかる場合があります。
※こちらの商品は元払いのみにて発送致します。
○o注意書きo○
※ノークレーム·ノーリターンで落札御願いします。評価についても、お互いに気持ち良い御取引の為、極力に「非常に良い」にてやり取りをし合いたいと考えております。

※落札後のキャンセルは致しかねます。入札前に十分にご検討下さい。

※落札後1週間を経過してもご連絡がいただけない場合は「落札者都合」によるキャンセルとさせて頂きます。(自動的に落札者様に「非常に悪い」の評価が付きます)

※領収書の必要な方は発行致しますのでお申し付け下さい。

※店舗同時営業のため品切れによってお取引出来ない場合もあります。しかし、その取引時点で即時お断りのご連絡致しますのでご安心下さい。ご了承の上での落札を御願い申し上げます。

※落札後の流れ
YAHOOの自動落札メール到着後に落札ページより取引ナビフォームの入力をお願いします。必ずその際に送り先等々の他に、到着希望日·時間指定·領収書要 他希望がある場合は御記載下さい。

発売メーカーのコンプライアンス規則により海外ユーザーへの販売は禁止されております(国内ユーザーへの販売のみです)何卒ご了承下さい。








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No.212.001.004




この商品はで出品されています。

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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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【埼玉県蓮田市◆引取限定】中古品 ホンダ HONDA 三相3.5kVA 50Hz専用 三相発電機 EXT4000

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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『★ リア・ディゾン 3枚組 ポスター 週プレ 全サ』には、以下のように記載されています。


YAMAHAヤマハ ガソリンエンジン発電機 EF2200(60Hz) 中古 ジャンク 部品取りに

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、ポケモン - ポケモン ポケカ 25th ANNIVERSARY GOLDEN BOX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AISHIMANO - 19アンタレス 未使用品

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

■教師なし学習アロマディフューザー 5つ星ホテル パラダイスシティ

∟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CHANEL - 超美品★CHANEL ココマーク パール ピアス Box付 人気 シャネル 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 : ジャンク!! 【デンヨー Denyo】インバーター発電機(GE-1400SS-Ⅳ)GE-1400SS 始動NGhttps://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。

URL : スピリッツ 抽プレ クオカード 柏木由紀 AKB48

■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

ねこ仙人様専用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(コーチ COACH レディース 腕時計 Arden 14503615)、「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:【送料,関税込】GIVENCHY メガネ GV0018002○未使用品○工進 インバーター発電機 GV-28i 引取歓迎  高崎店

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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