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気質アップ TQN1012_レザーカウチソファ/本革/カウチソファセット/セパレート/モダン/ 家具/インテリア/直接引取歓迎 革製
気質アップ TQN1012_レザーカウチソファ/本革/カウチソファセット/セパレート/モダン/ 家具/インテリア/直接引取歓迎 革製
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18,000円 30,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • ソファ、ソファベッド
  • トリプルソファ
  • 革製
状態
  • 目立った傷や汚れなし




※必ず全文をご確認頂いた上でのご入札をお願い致します。



TQN1012_レザーカウチソファ/本革/カウチソファセット/セパレート/モダン/ 家具/インテリア/直接引取歓迎

 商品詳細

広いリビングに置くと高級感あふれるスタイリングの本革ソファです!
サイズ写真向かって右、幅200×奥行き98×高さ73 座面40
左、幅153×奥行き98×高さ73座面40




コンディション
多少の使用感あり、細かい汚れあり、写真で判断してください。




サイズ
右、幅200×奥行き98×高さ73 座面40 左、幅153×奥行き98×高さ73座面40




メーカー(国名)
/


製造年代

色·材質
白/本革


参考上代
¥- 

メンテナンス履歴


自社商品評価
 A

評価判断基準

 ·S  新品。若しくは未使用品。
 ·A+ 新品同様品。傷や使用感がほとんどなく、非常に綺麗な状態。
 ·A  美品。小さな傷などはあるが気になるレベルではなく、綺麗な状態
 ·B  良品。傷や汚れなど若干の使用感はあるが、大きな痛みがない状態
 ·C  中古品。使用上の問題はないが、気になる傷や汚れなど痛みがある状態
 ·D  ジャンク品。使用の上で問題がある状態。コンディション欄コメントを参照


※上記評価は弊社規定にて判断させて頂いたものになります。商品画像、説明文に出来る限り状態を記載させて頂きますのでよくご閲覧頂いた上、自社商品評価はあくまでも参考としてご判断頂けますようお願い申し上げます。

 発送詳細
【当方指定運送会社】Eランク】プラス【Fランク】
 ~350cm【Eランク】

北海道 ¥29,525- 道北 道東
    ¥26,335- 札幌市近郊
    ¥24,135- 函館市近郊
東北  ¥23,035- 青森県
    ¥21,385- 秋田県
    ¥19,625- 岩手県
    ¥17,205- 宮城県 山形県
    ¥16,875- 福島県
関東  ¥16,655- 東京都 神奈川県 埼玉県 千葉県
    ¥16,655- 茨城県 栃木県 群馬県 山梨県
信越  ¥16,875- 長野県
    ¥17,205- 新潟県
中部  ¥16,655- 静岡県
    ¥17,205- 愛知県 岐阜県
    ¥17,975- 三重県
北陸  ¥17,975- 富山県 石川県
    ¥19,625- 福井県
関西  ¥17,975- 滋賀県 奈良県
    ¥19,625- 大、。·阪府 京都府 兵庫県
    ¥21,385- 和歌山県
中国  ¥23,035- 岡山県 鳥取県
    ¥24,135- 広島県 島根県
    ¥24,905- 山口県
四国  ¥21,715- 徳島県
    ¥23,255- 香川県
    ¥24,465- 愛媛県 高知県
九州  ¥26.335- 福岡県 佐賀県 大分県
    ¥28,755- 長崎県 熊本県
    ¥30,185- 宮崎県 鹿児島県

 ~400cm【Fランク】

北海道 ¥37,995- 道北 道東
    ¥34,255- 札幌市近郊
    ¥30,515- 函館市近郊
東北  ¥29,965- 青森県
    ¥28,205- 秋田県
    ¥26,445- 岩手県
    ¥24,135- 宮城県 山形県
    ¥23,805- 福島県
関東  ¥23,475- 東京都 神奈川県 埼玉県 千葉県
    ¥23,475- 茨城県 栃木県 群馬県 山梨県
信越  ¥23,805- 長野県
    ¥24,135- 新潟県
中部  ¥23,475- 静岡県
    ¥24,135- 愛知県 岐阜県
    ¥24,685- 三重県
北陸  ¥24,685- 富山県 石川県
    ¥26,445- 福井県
関西  ¥24,685- 滋賀県 奈良県
    ¥26,445- 大阪府 京都府 兵庫県
    ¥28,205- 和歌山県
中国  ¥29,965- 岡山県 鳥取県
    ¥30,515- 広島県 島根県
    ¥32,715- 山口県
四国  ¥28,645- 徳島県
    ¥30,405- 香川県
    ¥30,955- 愛媛県 高知県
九州  ¥34,255- 福岡県 佐賀県 大分県
    ¥35,355- 長崎県 熊本県
    ¥40,745- 宮崎県 鹿児島県

沖縄  申し訳ございません。沖縄県へは発送できません。




※運送会社については日本郵便、ヤマト運輸、佐川急便、西濃運輸を主として発送させて頂きます。発送地域や商品サイズ、交通事情や天候等の諸条件により運送会社を変更する場合もあり、発送会社について当方で指定させて頂きます。運送会社や発送方法の指定はできません。予めご了承下さい。

離島の場合には事前にご相談下さい。またベッドやテーブルなどの分解できる家具は分解した状態で発送致します。工具や説明書などは付属致しません。

到着後の商品の組立は基本的に落札者様にてお願い致します。配達日時の指定については地域によって異なりますがおおよそ入金確認日より2~3日以降であれば可能です。但し地域や商品サイズによってご希望の日時での到着ができない場合がありますので、余裕を持った日時をご指定下さい。複数点ご落札頂いた場合、同梱可能なもの(同日終了分に限ります。大型商品は除く)については同梱の上発送させて頂きます。

直接受け渡しについては日時の制約がございますが、前日までに入金の確認がとれた方に限り承ります。商品保管場所が異なり、受け渡し倉庫は埼玉県川口市になります。その際の積み込みにつきましては落札者様にて必要な資材、人数をご手配願います。

落札から10日以上の保管をご希望される場合、商品の大きさによっての保管料を別途お支払い頂きます。1ヶ月以上の保管は受け付けませんのでご了承願います。

大型商品をご入札の際には搬入経路をよくご確認下さい。吊り上げなど特殊作業が発生した場合、上記送料とは別途料金が発生する場合があります。




 お取引の流れ
·ご落札後、取引ナビにて必要事項をご記載の上、ご返信願います。

·入金額が確定した後、落札金額と送料の合計金額をご入金願います。
 入金確認後、3営業日内に発送致します。
 当方からの連絡は基本的には入金確認時、もしくは商品の発送時となります。
 (送料等ご不明な点がある場合は取引ナビ、または連絡掲示板にてご連絡願います。)

·営業時間は平日の9:00~17:00となります。土日、祝日等の営業時間外はメールの返信等が出来ない場合がございますので予めご了承願います。

·ご落札後3日以内にご連絡が取れなかった場合や1週間以内にご入金の確認がとれなかった場合、落札者都合によるキャンセルとさせて頂きます。(yahooより自動的に悪いの評価がつきます。ご了承ください。)また落札から10日以上の保管をご希望される場合、商品の大きさによっての保管料を別途お支払い頂きます。1ヶ月以上の保管は受け付けませんのでご了承願います。

 支払詳細
·Yahoo!かんたん決済

 落札金額と送料の合計金額をお支払い頂きます。
 上記以外の支払方法は受け付けておりません。
 注意事項
当方にて出品するものは新品などの記載があるもの以外は基本的には使用中古品になります。状態につきましては記載したもの以外にも若干の使用感があるものとお考え下さい。アンティーク、ビンテージなどの古いものについては使用にあたって問題ないと思われる傷などについては記載しきれない部分がございます。予めご了承願います。また付属品などは画像にあるものが全てになります。(イメージとしての付属品等は除きます。)

TOPの画像とは別に商品詳細文中に詳細画像がございますので良くご確認下さい。色についてはモニター等の環境により実際の色と異なる場合もございます。ただし、ブラウザーによっては閲覧できない事がございますので予めご了承下さい。

オークションタイトルの「検)」より右側に、出品物とは直接関係のない検索用の関連キーワードを表記する場合がございますが、幅広く閲覧いただく為の手段としてご理解下さい。

追記説明などがある場合がございますので、ご入札の際には必ず説明文末尾までのご閲覧願います。
入札の取り消しや入札後のキャンセルは一切お受け致しません。本文の内容を確認した後に責任を持ってご入札頂けます様お願い申し上げます。また、最近悪質なオークション妨害が多く発生しています。オークション評価の悪い方はご入札をご遠慮下さい。入札されても当方にて削除させて頂く場合がありますので予めご了承下さい。

フリーメールアドレスや携帯電話メールをお使いの方は、メールの不達などで連絡に障害が起こる場合があります。予めドメイン解除などの迷惑メール設定の変更等を行って頂きますようお願い致します。

キャンセルなど個人的理由による返品はお受け致しておりませんが、初期不良·商品説明と明らかに違う商品が届いた場合は商品到着後1週間以内にご連絡願います。それ以降のキャンセルについては一切お受けできません。またその際の保証につきましてはいかなる理由があろうともご入金額と振込手数料のご返金以上のご対応は致しかねます。予めご了承下さい。


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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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引用:OKM 液晶セル用信号発生器 OGI-0072016 オーストラリア ハイレリーフ オナガイヌワシ 1豪ドル 銀貨 1オンス プルーフ PCGS PR 70 DC FS 初鋳版 最高鑑定 完全未使用品

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『SILVERTONE MODEL 200 1961 -BLESSING SUPER ARTIST MINT!!』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、関税込☆GUCCI G-タイムレス シルバーキャット ダイヤルウォッチ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AISINCE THEN花柄キャミロングフレアドレス

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

■教師なし学習すぐにお届け cartier マスト ドゥ カルティエ カードケース

∟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【VIP価格】Saint Laurent★パファースカーフ♪数量限定!人気 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。

URL : MCA限定!Nike x Off-White Air Force 1 Low MCA University BlueLOUIS VUITTON◆ポルト・トレゾールエテュイパピエ_モノグラム_M61202/

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 : 【RayBan】 レイバン RB4259F 人気サングラス 100%正規品 SALE

■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 : アウトレット送料無料!3人掛け・トリプルソファ・本革・ハイバック・展示品

■金融

【MSGM】エムエスジーエム 2741MDM96 195799 BLACK スウェット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(ASCLO New Daddy Blazer (Check))、「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:Ameri VINTAGE - AMERI FUR DOCKING MOUTON COAT カーキKarimoku/カリモク リビング 高級ソファ シェーズロング 本革 外側合皮 カウチ レザー

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↓

ボディプロ TEN 5箱

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