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流行に  (YB) SEA-DOO YB16CL-B 【電解液付き】 バッテリー YUASA GS KAWASAKI メンテナンス 新品 PWC用品 ジェット PWC YAMAHA 水上オートバイ用
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • 船、ボート
  • パーツ
  • 水上オートバイ用
状態
  • 未使用
GS YUASA バッテリー YB16CL-B 【電解液付き】 (YB) SEA-DOO KAWASAKI YAMAHA PWC ジェット メンテナンス 新品 PWC用品

商品番号
YB16CL-B
商品詳細
■バッテリー液付属
■サイズ:縦10cm×横17.5cm×高17.5cm
■生産国:台湾
●付属の電解液を注入後、30分~1時間で使用できる即用バッテリーです。

●使用方法
液口栓を外した後、電解液を最高液面線(UPPER LEVEL)まで注入してください。
注入後、20分静置し液面が最高液面線(UPPER LEVEL)より下がった場合は、
同電解液を補充してから液口栓をしっかりと取り付けてください。
電解液の注入後、30分から1時間静置してからご使用ください。

●以下の場合は充電が必要になります。
購入時に電解液注入部のシールが剥がれていた場合。
冬季低温時および製造後長期間経過したものなどエンジン始動に不十分な場合。

※初期充電時間 1~2時間
※普通バッテリー(16CL-B)充電電流1.9(A)

※※沖縄県に配送の場合※※
オイル·バッテリー等は危険物に分類されるため、航空便での発送ができません。
船便での対応となりますので、お届けまでにお時間をいただきます。
予めご了承ください。
送料
宅配便:1000円

※沖縄·離島別途
※業者は弊社指定となります。
※時間指定は業者によりできない場合もございます。
※宅配業者の指定をされる場合は追加料金がかかる場合がございます。

※※沖縄県に配送の場合※※
オイル·バッテリー等は危険物に分類されるため、航空便での発送ができません。
船便での対応となりますので、お届けまでにお時間をいただきます。
予めご了承ください。

注意事項
【ご落札前に、必ずお読みください】
※ご落札いただいた場合はこちらをお読みいただいたとみなし、確認不足によるクレームは一切お受けしません。

·営業時間外、土日祝祭日及び長期休業期間中はメールやご質問への返信や、発送の対応は翌営業日となります。

·当店でのご入金確認日の翌営業日までに出荷させて頂いております。お急ぎの場合:当日14時までに入金確定⇒当日発送可。

※お急ぎの場合はご入金確定後、「当日発送希望」と必ずご連絡ください。
※ご入金手続きをされたあとも、決済方法により「ヤフー審査中」の状態となり、確定に時間がかかる場合もございます。14時の時点で「ヤフー審査中」の場合は当日の発送はできませんのでご了承ください。
※迅速な発送を心がけておりますが、当店の状況によりご希望に添えない場合もございますのでご了承ください。

·ノークレーム·ノーリターンをご理解の上ご落札ください。

·返品、交換、キャンセル不可。

·ご落札後のキャンセルをされる場合、キャンセル手数料がかかります。
また、期日までにお支払いの確認が取れない場合は、
落札者都合によるキャンセル手続きをします。
その際、落札者様には自動的に悪い評価が付きます。


·商品の状態は写真でご確認の上、ご納得いただけます方のみご入札下さい。

·工賃、修繕費及び損害などは保証できませんので、予めご了承下さい。

·技術的な質問に関しては対応できかねます。

※お客様の商品適合·画像·商品ページ未確認による交換·返品等は行えません。
また、弊社過失における返品·返金に付きましても、商品以外の工賃等の保証はいたしませんので予めご了承下さい。


·説明文と画像をご覧頂き、気になることなどございましたら入札前にご質問ください。

·プロのカメラマンではありませんので、現物の色合いと画像との違いがある場合がございます。

·終了当日のご質問には回答が間に合わない場合もございますのでご了承下さい。

·ご落札より4日過ぎてもご入金のない場合、ご連絡がつかない場合は落札者都合によるキャンセル手続きをします。
その際、落札者様には自動的に悪い評価が付きます。

·新規入札の方の無断キャンセルが多いため、新規の方は必ずご落札前に連絡先を明記の上当店にメールまたは電話でご連絡下さい。連絡のない場合、新規の方の入札は削除させていただく場合がございます。

·こちらの商品は店頭でも同時に販売しております。ご落札と入れ違いに完売となってしまっていた場合は入荷までお待ちいただくか、ご購入キャンセルとなる場合がございます。

·完売の際はご落札の翌営業日にご連絡いたします。

·お急ぎの方は必ずご落札前に質問欄より在庫の有無をお問い合わせください。

·特に確認事項がない場合は、こちらからのご連絡は発送時に「発送連絡」でのみいたします。入金確認等の細かい連絡はいたしませんのでご了承ください。

·評価はまとめて行っております。お時間いただく場合もございますのでご容赦ください。

·商品画像につきましては、写真の撮り方、パソコン画面環境により、実商品の色みが違って見える場合がございます。
また、商品につきましては、できる限り検品をしておりますが輸送や保管時の状況により、多少のキズや汚れ等ある場合がございますのでご了承ください。

·全商品共通の注意事項となります。異なる部分がある場合は個別の説明に記載いたしますので必ずご確認ください。

·定休日の他に、長期休業がございます。盆休み、年末年始、GWの時期は休業期間を自己紹介欄に記載いたしますので必ずご確認ください。
お問い合わせ先
連絡先:028-688-8870 マリンデイズ(必ず「ヤフオクの商品」とお伝え下さい)
または へお問い合わせください。
営業時間 9:00-16:00
定休日:土日祝祭日(長期休業あり)
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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。

ARCO カホン

ヤマハ 1200GP  中間シャフト

引用:東京リベンジャーズ ナムコ限定 マスコットぬいぐるみ ちびぐるみ 松野千冬 袋入LE CIEL BLEU - LE CIEL BLEU ルシェルブルー ワンピース

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『最高強度A7075ジュラルミン超合金 TA01L DF01 フロントナックル マンタレイ トップフォース スーパーホットショット TB01 TG10他 送料120円』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、Nintendo Switch - 有機ELモデル Switch本体セット(ホワイト)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 - Sサイズ NIKE AS M NSW JKT HD ANRK QS 黒 ③

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

■教師なし学習大場久美子スーパープレミアム5/12

∟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Supreme - WIND AND SEA madness セットアップ パープル L 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 : JETPILOT/ジェットパイロット/オンサイト ジャケット/ブラック/メンズ/XLサイズ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。

URL : 北向珠夕 写真150枚 KGサイズ(ハガキサイズ102mm×152mm)モデル

■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

ももクロ ももいろクローバーZ 生写真 15弾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(VIP価格★関税込★PRADA★サフィアーノ レザー カードケース)、「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。

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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:人気★COCCINELLE★ハンドバッグ 関税送料込カワサキ STX-15F '04-19年モデル 純正 ノズル(ポンプ) (部品番号59136-3760) 新古品 [X001-072]

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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