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【ついに再販開始!】 135テーブル 木製 アウトレット 新品 ダイニングテーブルセット 4人 送料無料 シンプル 北欧風 べンチ コロラド ナチュラル色 チェア2脚 4人用
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23,500円 47,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • テーブル
  • ダイニングテーブル
  • ダイニングセット
  • 4人用
状態
  • 未使用
アウトレット ダイニング4点セット コロラド【135テーブル+105ベンチ+チェア2脚】 【ナチュラル色】
   
商品説明·送料
アウトレット ダイニング4点セット コロラド【135テーブル+105ベンチ+チェア2脚】 【ナチュラル色】

*【アウトレット品について】
こちらは大量在庫品になり商品は新品です。

*輸入品の為、ご使用に差支えのない擦り傷等がある場合もございます。
あまりにも細かく神経質な方はご入札されませんようお願い致します。

ノークレーム、ノーリターンのお取引き商品になります。

*複数ご購入の場合は入札前にお問い合わせください。

【数量限定の特別価格での販売です。】
ナチュラル感がたまらない、木製のダイニングテーブル
木の温もり感と風合いがお部屋にネイチャーな魅力を与える
ウッド感のあるダイニングテーブルは、そのナチュラルな風合いから
どのようなインテリアスタイルとも相性が良く、
お部屋に暖かみのある雰囲気を与えてくれます。

●詳細: アアウトレット ダイニング4点セット コロラド
 【135テーブル+105ベンチ+チェア2脚】 【ナチュラル色】

●サイズ(cm)(図り方による若干の誤差はご了承ください。)
テーブル:幅135×奥行き80×高さ70 
チェアー:幅45×奥行き56×高さ96 座面高さ43
ベンチ:幅105×奥行き35×高さ43

オーク突板/ラバーウッド無垢 
椅子/PVC /ACラッカー塗装
●輸入品

【商品についての補足】

お客様組み立て商品
3個口でのお届けになります。
大型商品の搬入になり商品サイズ/搬入経路など十分なご確認をお願い致します。
搬入時のお手伝いなどご準備もよろしくお願い致します。

【※必ずご確認ください。送料について】
決済時に金額のご変更が必要になりますのでご注意ください。
▼別途送料が加算される地域【税別】
※北海道/沖縄/離島はお見積り致します。
必ずご注文に前にお問い合わせください。
東北+2000円【税別】
北陸(富山/石川/福井)+2000円【税別】
信越(新潟/長野/山梨)+2000円【税別】
落札後のトラブルを防ぐ為にご不明点ございましたら
ご入札前に必ずお問い合わせ頂きますようご協力をよろしくお願い致します。

*落札後の取引ナビよりご連絡いただきました
お届け先のご住所を確認した後に送料を加算させて頂き、
当方よりお支払い金額をご連絡いたします。
必ず総額をご確認頂きましてからのご入金をお願いいたします。
お支払い金額に相違があった場合決済後の金額変更ができない為
銀行振り込みとなります。その場合の手数料などはお客様ご負担となります。
   
重要·ご確認ください。

※すべて新品未使用品ですが、アウトレット商品のため目立たないキズや汚れ等あります。
細かい見落としはご了承下さい。あまり神経質な方は入札をご遠慮ください。
※お使いのモニターや照明器具等で実際の色とは若干異なって見える場合もございます。

※商品はお客様組み立て商品になります。

※他のネットショップでも販売を行っております。
十分に在庫は確保しておりますが、業販などの大量注文が入りますと在庫が切れる場合もご在ます。
その際は、誠に申し訳ございませんが次回入荷までお待ちいただくか
キャンセルのご選択をお願いしております。
ご了承お願いいたします。

■商品到着まで落札のタイミングによっては、入金確認後7日以上
【土日祝日その他長期休暇は含まず】のお時間を頂いております。
入金確認後、弊社より連絡掲示板にてご連絡いたします内容を必ず一読お願いいたします
早急に商品が必要な場合、対応できない場合がございます。ご理解の上、入札お願いいたします。

■モバイル·スマホ·アプリで閲覧している場合は、全ての画像や情報が見れませんので
入札前に必ずパソコンにて一度確認を、お願いいたします。


■下記記載の商品説明·サイズ·送料·重要事項をご同意の上ご入札頂きます様お願いいたします。

※入札(落札)頂いた時点で本ページの記載事項のすべてに同意いただいたものと致します。※


【返品·質問·キャンセルについて】

お客様ご都合によるキャンセルは受けておりません。

(イメージの違い·搬入不可も含む)

※ご入札にあたっては、十分ご検討頂いた上でお願いいたします。

【商品出荷前】
オークションは通常販売とは異なり、基本的にキャンセルはございません。

キャンセルの場合は落札者都合の取り消しとなり、ヤフーより自動的に【非常に悪い】の評価がつきます。

【商品出荷後】
落札後のお客様都合によるキャンセル返品
(イメージ違い·搬入路の確認不足で商品が入らない等に限り)は落札金額の20%+往復送料分をご負担いただきます。
※日曜·祝日·営業時間外のご質問のご返事·キャンセル処理は出来ません。
   
発送方法·お支払方法

■発送方法
西濃運輸/その他

■支払い方法
Yahooかんたん決済
ゆうちょ銀行
ジャパンネットバンク
楽天銀行
   
コメント
その他離島へのお届けはご入札前にお必ずお問い合わせ頂きますようお願いいたします。

■発送完了後【お問い合わせ番号】をお知らせしますので、各配送業者の
荷物問い合わせサービス」等をご利用下さい。

■大型商品の場合、配送前に配送業者から電話打ち合わせの連絡があります。
お客様と打ち合わせの上、商品をお受取り下さい。
打ち合わせ日時に不在の場合再配達料が、かかる場合がございます。
ご理解の上、入札お願いいたします。

※「荷物問い合わせサービス」にて、お届け日を確認する場合、
必ず配達店に到着してから【お荷物番号反映後】配達店とのやり取りをお願いします。
発送店に問い合わせされましても到着日をお答えする事は出来かねます。

■配送は玄関までになります。大型商品の場合はお手伝いのご準備をよろしくお願い致します。
お部屋の中まで搬入はできません
お客様で搬入設置をお願いします。

■配達日時指定がお受けできません。可能な場合は『お届け希望』として
伝票記載します。あくまで希望ですので、お届けの確約は出来かねます。
■お届け地域によっては、ご希望の配達日、時間指定がお受け出来ない場合がございます。
■ドライバー1人での配送になります。【お手伝いのご準備をお願い致します。】
【商品によっては2人配送になり4000円【税別】がかかる場合がございます。
その場合はご連絡を致します。

運搬が困難な場合お客様にお手伝いをお願いする事がございます。
(エレベーターの無い2F以上は連絡の上お手伝い頂く場合がございます)

■大型重量物で出荷先が複数ありますので、複数お買い上げの場合でも同梱が出来ません。
それぞれ落札商品一点の送料を頂いておりますので、ご理解をお願いいたします。

■商品はお客様組み立て式になりますので、ばらした状態での梱包発送になります。

■不良などによる交換の場合はパーツの交換になります。【異なる場合もある】

交換の場合は不良分の梱包など落札者様で行って頂くようになります。

組み立てをされている場合の解体、再組み立ても落札者様でお願い致します。

ご協力、ご理解がないお客様よりの交換対応は致しません。

■対応について電話対応など録音をさせて頂く場合がございます。
【値引きの強要/罵声/脅しなどがあった場合】

■大型商品の場合エレベーター·通路·玄関等、搬入路を十分ご確認お願いいたします。

■梱包材はダンボールを使用致します、多少の擦れこキズがある場合もございます。

■開梱される際は商品に傷が入らないようご注意ください。その際による傷など交換対応は致しません。【特にカッターなど刃物のによるものなど】

■商品到着3日以内の開封をお願いたします。

3日以降の開封【ご連絡】による不良等の対応は出来かねます。

■代引きの取り扱いは致しておりません。

■沖縄·離島への配送しておりません。

■落札後に以前同じような商品でその商品と送料が違うと言った連絡はお受け致しません。
商品に対して送料を含め検討した上で、落札金額決めて入札されます様お願いします。
ご不明点がございましたらご入札前にお問い合わせをお願い致します。
ご回答できるかぎり対応させていただきます。
スムーズなお取引ができます様ご協力をよろ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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【Lune】天然木半円テーブルダイニング ダイニング4点セットB W135テーブル+チェア2脚+ベンチ 《ナチュラル》

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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『カラーロングドレス 演奏会 パーティードレス イベント用 ロングドレス 花嫁 演奏会 カラードレス 黒 イブニングドレス ウエディ』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、KONICA MINOLTA - クンクンボディ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AIK18WG ルビー ダイヤモンド ピアス 1.27ct

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LONGCHAMP - 美品 LONGCHAMP ロンシャン プリアージュ ネオ

∟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ReFa for BODY 正規品 中古 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 : ハイバックソファダイニング Laurent ローラン ダイニングソファ 2P ブラウン ナチュラル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。

URL : 【Lune】天然木半円テーブルダイニング ダイニング4点セットB W135テーブル+チェア2脚+ベンチ 《ブラウン》

■金融

celine - CELINE トートバッグ ネイビー レザー ラゲージ セリーヌ 37999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(【BRUNELLO CUCINELLI】コットンジャージー スウェットパンツ)、「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 サングラス GV7120/S折りたたみ式テーブル 正方形のテーブル ダイニングテーブル タタミ出窓テーブル 家庭用テーブル 低い 60*60CM KHC04

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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