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本店は RINREI/リンレイ 【ジャンク品】 中古 自動床洗浄機■Rook17ZERO 17インチディスク式手押し型 その他
本店は RINREI/リンレイ 【ジャンク品】 中古 自動床洗浄機■Rook17ZERO 17インチディスク式手押し型 その他
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18,000円 30,000円
RINREI/リンレイ 17インチディスク式手押し型 自動床洗浄機 Rook17ZERO , RINREI/リンレイ 17インチディスク式手押し型 自動床洗浄機 Rook17ZERO , リンレイ 自動床洗浄機 Rook17ZERO 17インチ バッテリー式/歩行型 , リンレイ Rook17ZERO(業務用品)の新品/中古販売 | 1467193 | ReRe[リリ], 自動床洗浄機 | 業務用マシン | 業務用製品 | 株式会社リンレイ, 自動床洗浄機 | 業務用マシン | 業務用製品 | 株式会社リンレイ, 自動床洗浄機 | 業務用マシン | 業務用製品 | 株式会社リンレイ
カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり
【お取引期間変更のお知らせ】

これまでのお取引期間の【ご落札後から5営業日以内】を下記に変更させていただきます。

·お取引期間はヤフオクシステム上のかんたん決済(コンビニ決済含む)の【かんたん決済期限】に準じます。
·振込でのお支払いにつきましては、【5営業日以内最終日15時まで】のお取引期間となります。
·ご入金期間を過ぎてもご入金が確認できない落札者様につきましては、大変申し訳ございませんが
「落札者都合によるキャンセル」をさせていただきます。



【新規IDのお客様へ】

      最近、新規IDでの【いたずら入札·落札】が多発しております。
   その為、新規IDのお客様には申し訳ございませんが、

   落札後、24時間以内
に郵便番号、住所、氏名(ふりがな)、電話番号をお知らせ下さい。
(落札後、24時間以内にご連絡が無い場合、「落札者都合の削除」にて落札を取り消し致します)

   また、新規ID、及び当方が評価内容に不安を感じる方が入札された場合、
   無条件で入札取り消し、又は落札取り消しを行う可能性がございます。


   何卒ご了承頂きますようお願い申しあげます。



商品情報
商品名【訳あり·ジャンク品】
RINREI/リンレイ 17インチディスク式手押し型 自動床洗浄機■Rook17ZERO 中古
ランクC - 3 (ランクの詳細は下記『弊社規定ランクについて』をご覧ください)
商品説明
·RINREI/リンレイ 17インチディスク式手押し型 自動床洗浄機■Rook17ZERO」中古 になります。
·写真をご覧頂いてこちらの商品にご理解のある方の入札をお待ちしております。
 ノンクレーム·ノンリターンにてお願い致します。


参考仕様
【洗浄幅】432mm
【清水タンク】30L
【汚水タンク】30L
【外形寸法】約(W)50cm×(H)92cm×(D)110cm(突起部含まず) 
【重量】約 119kg
【メーカーサイト】商品の詳細については をご参考下さい。

※標準仕様とは異なる場合がございますので参考仕様としてお考え下さいませ。

商品状態
·通電およびボタン操作でのパッドの回転およびバューム音のみの確認となります。
 その他の詳細な動作確認は行っておりません。
 実際の清掃作業については動作未確認となります。その為、ジャンク品、売り切り商品とさせていただきます。
 なお、落札後の返品はできません。ご了承ください。

·タンク内に少量の水が残っています。
·ドレンホースの固定ネジが欠損しているため、ホースをテープで固定しています。
·中古品の為、全体的にキズ、汚れ等の使用感がございます。
付属品
·電源ケーブル(非純正)
·スクイージ
·パッド
·ホース

※バッテリー等は消耗品扱いとなりますので保証はいたしかねます。
※上記以外のものは付属いたしません。

中古品の状態について
·出荷前にチェックを行っておりますが、中古品のためどうしてもキズや汚れが残ってしまう場合がございます。
 この点を踏まえてのお値段設定をさせていただいておりますので、予めご了承をお願い致します。
·中古品のため写真では分かりずらいキズや汚れ等がございます。
 その点を納得された上でのご入札を宜しくお願い致します。
·細かい状態·付属品等は質問メールにて対応させていただきます。
·トラブル防止のためにも写真等をご参考に十分にご確認下さいませ。

落札後のお取引期限ついて
·お取引期間はヤフオクシステム上のかんたん決済(コンビニ決済含む)の【かんたん決済期限】に準じます。
·振込でのお支払いにつきましては、【5営業日以内最終日15時まで】のお取引期間となります。
·ご入金期間を過ぎてもご入金が確認できない落札者様につきましては、大変申し訳ございませんが
「落札者都合によるキャンセル」をさせていただきます。

発送·料金について
梱包サイズFサイズ
【西濃運輸】
【直接引取】
【お客様にて配送会社手配】 いずれかご選択

※西濃運輸送料お見積りは、配送先の市区町村名、法人様宛、個人様宛かの詳細をお知らせの上、
お問い合わせください。概算でのお見積りをさせていただきます。
※土日祝のお見積もりはできませんのでご了承ください。



※西濃運輸での配送は車上でのお引渡しとなります。荷下ろし可能な【法人様】は配送地までの発送は可能です。
荷下ろし不可の法人様宛および個人様宛は【西濃運輸営業所止め】のみの対応となります。ご了承ください。


※大型商品扱いの為、ご希望の配達日に届かない可能性がございます。ご了承ください。

  • 送料は落札者様負担になります。
  • 発送地は千葉県柏市となります。
  • 入金済み商品に限り、直接の引渡しも可能です。
  • 代引きサービスは行っておりません。

西濃運輸での発送について
送料は、法人様宛、個人様宛、配送地の条件により送料は異なります。ご落札後にオーダーフォームご記入確認後、お見積りをさせていただきます。
※発送は営業所止めでの対応も可能です。


ご落札後の送料について
送料【商品同梱の場合】につきましては、
オーダーフォームにお客様情報のご登録確認後、弊社にて同梱送料を調整し合計金額をご案内いたしますのでお待ちください。
管理番号
t2   841783   TMF46527   O   HO


発送·送料について ※沖縄·離島等一部地域除く。お問い合わせください。
梱包サイズ 送料
ヤマト宅急便 Aサイズ990円(税込み)
ヤマト宅急便 Bサイズ1,320円(税込み)
ヤマト宅急便 Cサイズ1,760円(税込み)
ヤマト宅急便 Dサイズ大型宅急便
※お住まいの地域により変わります。お問い合わせください。
※高額商品又は大型商品扱いの為、ご希望配達日に届かない場合がございます。ご了承下さい。
Eサイズらくらく家財便
※お住まいの地域により変わります。
※高額商品又は大型商品扱いの為、ご希望配達日に届かない場合がございます。ご了承下さい。
Fサイズ西濃運輸/直接引き取り/お客様にて配送手配 いずれかをご選択ください。
※お住まいの地域により変わります。お問い合わせください。
契約運送会社ヤマト運輸
ヤマトホームコンビニエンス(らくらく家財便)
西濃運輸
ヤマトボックスチャーター(JIT BOX)

お支払い方法について
落札金額+消費税+送料(税込)+手数料(銀行振込の場合)

銀行振込手数料はお客様にてご負担ください。
●お支払い方法は、
  みずほ銀行
  Yahoo!かんたん決済をご利用ください。
   クレジットカード利用方法については をご参考下さい。
   コンビニ支払い利用方法については をご参考下さい。
   ※分割支払い利用方法については をご参考下さい。
●その他の金融機関では承っておりませんのでご了承願います。

弊社規定ランクについて  ※ご入札前に必ずご確認下さい。弊社規定のためご了承下さいませ。
外観
A新品同様
B美品(使用感なし)
C中古品特有の小キズ·使用感あり。
D目立つキズ·汚れ·使用感あり。
Eキズ·汚れがひどく使用感あり。
機器状態
完全動作品。
動作チェックしたが、詳細をチェックしていない。
(ジャンク品)通電のみ。(パワーランプ点灯のみ確認) 訳あり品含む。※動作保証無し。
(ジャンク品)未チェック。※機器保証無し·部品取り·メンテナンス等前提の売り切り。返品不可。
注意·保証範囲について·に関しましては、弊社掲載文の動作確認内容は保証いたします。それ以外は保証外となります。
·に関しましては、ジャンク扱いのため、いかなる場合も返品不可となります。
(ただしはパワーランプが点灯しない場合は保証対象になりますが、動作保証をするものではございませんのでご注意下さい)
·トラブル防止のため、細かい状態等は質問メールや電話でも受け付けております。


以上をすべてお読みになり、全てご理解いただいた上でのご入札をお願いいたします。
※尚、ご入札·ご落札後のキャンセルは出来ませんのでご了承ください。

RINREI/リンレイ 17インチディスク式手押し型 自動床洗浄機 Rook17ZERO
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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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三菱電機☆2016年製冷凍機制御盤☆M41

引用:ロックグラス 富士山グラス 田島硝子 タジマガラス Tajimaglass 富士山 月 雪 結晶 江戸硝子 和風 お土産 プレゼント 伝統工芸 手作り 冬時代刀剣 銘 兼若作 『 やり 』 白鞘 三角槍 賀州国住

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『1/1000 航宙戦闘母艦CCC-01 ノイ・バルグレイ 61(ヤマト2202 愛の戦士たち)・デバッケ21機付属』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、ROLEX ロレックス 純正尾錠GP 社外ラバー スポーツモデルなどに!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ソリンココンフィデンシャル200mロールガット 1.25mm |0Y683a

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

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∟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【本物保証】 超美品 グッチ GUCCI ファー付き ニット ジャケット キャメル フォックスファー XS ベルト付 ジャンパー アウター 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 : 〇〇 LAUREL マネーカウンター バンクマシーン 紙幣計数機 J-710A 傷や汚れあり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 : 直営店【TOD'S】タイムレス レザー ショルダーバッグ ミニ★☆SSD換装 ゲーミング #448 ドスパラ QSF970HGS Core i7 6100HQ 2.6GHz SSD 128GB+HDD 1TB メモリ 16GB マルチドライブ Office2019

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 : MONCLER ロゴTシャツ☆国内発送/関税送料込

■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 : 220-3【S.R】アルメックス 精算機 TEX-1200型 NBX-4B1J-A 香川発

■金融

新品!未使用!大特価!LAST 1本!超軽量! LSD TWINNY FLAX CLOTH EPS 5'6” 27L FCS2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(agete - agate K10PG ハートネックレス)、「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。

すぐお届け 【ANNA SUI】 フローラ 口金長財布


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:高品質❣️8.6mmリビアングラス・ギベオン隕石入り♡クロムダイオプサイトブレス【インフィニティポイント】ちゅうナビモニター6点セット!! (IP85W-512) 現状品

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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