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カテゴリ
  • 自動車、オートバイ
  • カーオーディオ
  • MDプレーヤー
  • その他
状態
  • 中古
最初に、必ず最後まで本文お読みの上、100%内容同意の上での入札をお願いいたします
入札の限りは内容100%同意したものと見なします。落札後の交渉は固くお断りいたします
■ 商 品 説 明 ■
項目説明
メーカー商品名RA6 RA7 RA9 RA9 オデッセイボーズ BOSEサウンド車 純正 アンプレス 1din FM AM MDデッキ本体のみ アルパイン製 39100-S3N-J510
説明ラジオMD動作確認済み、本機は純正ナビ装着車対応ですがアンプレス車で単独使用では実用音量は得られません
付属品本体のみ(表面パネル欠品現状)

■ 引 渡 説 明 ■
項目説明
手渡し川口指定場所取来手渡、取来時取付動作確認可(取付取外作業は落札者様主体でお願い致します。
当方作業の場合実車拝見の上の別途お見積。
原則として引渡し前にYAHOO決済にて決済願います。。

■ お願い! ■
項目説明
ご注意·お願い日本語を完全に理解出来、本文に書かれている事に同意される方のみ入札願います。
勝手な都合でキャンセルされる場合も迷惑料として落札額全額を違約金としてお支払い頂きます
また、一度入札された物件につきましては如何なる理由でも入札キャンセル処理は致しませんので、慎重に入札願います。落札の折には責任持って買い取って頂きます

領収書発行不可(取来時ペン用紙持参頂ければサイン可)

■落札代行業者様/代理入札者様へ■
項目説明
ご注意·お願い落札代行業者/個人(代行業者/個人をまとめて以下入札者と略す)問わず、原則として代理入札はお断りいたします
あくまで入札者ご自身が責任を持って決済及び物の引き取りをお願いします。
最終的に代行の後ろに居る人や業者(以下依頼元と略す)が取引拒絶した場合はあくまで入札者が責任を持って引き取りをお願いします。
よって代理代行入札する場合は必ず入札者及び依頼元の両者の連絡先発送先の開示をお願いします。
落札後1週間で取引完了しない場合は落札者都合で削除しますが当方への報復評価は断固お断り致します

 ■ 発送対応について ■

項目
説明
概略上記の通り当方取来手渡しを基本としておりますが、関東以外の地方の方に限り下記の条件を100%承諾して頂く前提にて発送対応いたします
方法ノークレームノーリターンYAHOO決済にて決済入金確認後後送料落札者ご負担の上レジ袋包装,郵便局集荷対応にて着払い郵パック送付可(送料元払い·代引き等一切不可)
なお、送料は送る段階にならないと一切確定しませんので質問等も一切お断りいたします、送料気にされるのでしたた取来手渡しのみでお願いします
発送荷姿送付包装はスーパーの袋に包むだけになります。破損等のリスクが心配なら取来手渡しのみの対応とさせて頂きます
また関東宛の発送は一切致しません、手渡しのみでお願いします

ご注意·お願い
日本語を完全に理解出来、本文に書かれている事に同意される方のみ入札願います。
値引き交渉(送料諸費用込み)、送料、レジ袋発送についての破損の心配の旨の質問、落札後の問い合わせは固くお断り致します。
少しでも心配なら、急ぎなら取来手渡しのみでお願いします
また少しでも急かすのでしたら基本的には取来のみの対応ですが、具体的な納期を予め質問頂けるのでしたら発送日時の可不可は返答致しますが、
返答にもタイムラグが発生しますので、返答する前での入札落札はご遠慮ください、返答なき入札落札の場合はあくまで当方の都合による発送となります。
また、業者の方には個人情報はお教えできません、調べて個人を装った業者だった場合も同様に個人情報は教えません

FAQ
·Q:発送事故破損紛失等のリスクは?→A:取来手渡しでしたら回避できますので少しでも心配でしたら取来手渡しのみでお願いいます
·Q:急いで発送してほしい?→A:取来手渡しと比べ入金確認伝票書き発送等の手間時間がかかります。少しでも急かすならば取来にて、
どうしても発送ならば上記の通り予め入金発送日時を予め質問回答にて合意が発送の大前提となります。
·Q:送料は?→A:2度足3度足で窓口にもっていったとしも実際送るときに同じ額になると限りませんので分かりません
·Q:複数同梱発送可能ですか?→A:考慮は致しますが形状重量等で同梱不可の場合あり。複数口で分けた時より送料が予想より安くならない/高い、同梱物同士による傷破損等のリスクは当方は一切関知致しません。

以上、取来手渡し最優遇の趣旨と発送するのが当たり前だとお考えの方はご遠慮下さい。
ご留意/禁止事項梱包発送準備済ませた後にキャンセル言ってきた輩や勝手にyahoo決済して発送を急かした輩、
発送しても不在返却された輩、ノークレノーリターンにも関わらず破損適合ミス等をこちらに責任転嫁した輩、
手渡し後にクレームをつけてきた輩等が存在したので、心苦しいのですが下記の項目の徹底をお願いいたします。
発送日時等品出し伝票書き発送等の作業は全て入金確認後の手付けとなります。
yahoo決済の場合もあくまで入金確認後の手付けとなりますので数日の時間を頂きます
具体的な納期を予め質問頂けるのでしたら発送日時の可不可は返答致しますが、
返答にもタイムラグが発生しますので、
返答する前での入札落札はご遠慮ください、返答なき入札落札の場合はあくまで当方の都合による発送となります。
また毎日入金確認や発送が出来るわけではありません。上記の通り少しでも急かすなら、取来のみでお願い致します。

発送伝票記入不在返却を防ぐためにも、宛先と発送依頼人は同じ名義で発送致します。
また不在時郵送業者からの連絡の為にも電話番号は必ずお教えください、電話番号不明のままでは発送は出来ません。
ノークレームノーリターンの厳守上記の通り発送の限りは如何なる場合でもノークレームノーリターンは厳守徹底させていただきます

また、手渡しの際はあくまで引渡し時に動作取付確認をお願いします。無確認によるクレームは手渡しであってもお断りいたします


備考
本文記載内容をあくまで本文記載内容厳守を要望し、
それでも従わない場合は落札者都合キャンセル等の厳粛な対応をせざろう得ません。
その際報復評価等は固くお断りいたします
記載内容を無視した交渉を前提の入札、発送するのが当たり前とお思いの方等は考え方が相容れませんので
入札はご遠慮くださるよう重ねてお願い申し上げます
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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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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『『旧家珍蔵品・清・乾隆年製款・塗金・粉彩・花鳥紋六口瓶』極細工・置物・古賞物・中国古玩・中国古美術010624』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、SCOT CLUB - 新品未使用タグ付き SCOTCLUB 美シルエットシャツロングワンピース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

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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Chrome Hearts - クロムハーツ ハートダガー 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 : HL40 BMW740i E65 純正オーディオ MD 330850JJhttps://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 : アルミ縞板(シマ板)2.5x800x2500 (厚x幅x長さmm)Christian Dior◆カーゴパンツ/52/コットン/BLK/無地

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 : GL36 BMW 735i E65 純正 MD オーディオ 6918573 フォンダイヤル付 310227JJ

■金融

サントリー - 山崎、響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(日本未入荷 SPRAYGROUND CHECKS & CAMO TEDDY BEAR)、「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:【大人もOK】MOSCHIINO モスキーノ ベアー フラワー TシャツD0624 中古 BMW E65 740i HL40 オーディオ ASK-MD 動作保証 65.12-6 954 394 BECKER

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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