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【値下げ】 ■karimoku/カリモク家具■レザーソファ 幅204cm★埼玉発送★ リーベル・グレージュ ZU4603ZE 3人掛 カリモク家具
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59,400円 198,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • ブランド/デザイナー別
  • カリモク家具
メーカー·ブランド
  • カリモク家具
状態
  • 目立った傷や汚れなし
下記注意事項は落札前に必ずご確認ください







他にも多数出品しております
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※ストアでの出品となりますので落札金額に対して消費税が10%加算されます。
●正規品保証本品は当方にて正規品である保証を致しておりますお品物です。本品は事前鑑定及び検査済ですが、
万が一正規品でなかった場合、当方の責任となります。従いまして代金及び送料は全額返金致します。



●取扱店舗·メーカーkarimoku/カリモク家具
●商品名■karimoku/カリモク家具■レザーソファ 3人掛 ZU4603ZE リーベル·グレージュ 幅204cm★草加店発送★
●参考価格税込\338,800
●カラー本革部分:リーベル·グレージュ 脚部:ピュアオーク色
●サイズ  幅 204cm 奥行き 91cm 高さ 89.5cm 座高 47cm
●商品状態コンディションランク···A

·革部分にややヨレやシワなどはございますが、大きく目立つ汚れやキズなどはありません。
·座面中央に小さなスレキズがあります。
·真ん中の座面に白く点状のシミがあります。

(あくまでも中古品ですので神経質な方は入札·落札はご遠慮ください)
付属品は画像に写っているもので全てです。
(コンディションランクの説明)
N…新品状態
S…超美品 非常に綺麗な状態である
A…普通の中古品の状態、使用感が少しある程度、キズ、ヨゴレ等(素材、カテゴリーの特性により異なる)
B…使用感がある中古品の状態、キズ複数や、目立つキズや、ヨゴレ等(素材、カテゴリーの特性により異なる)
Z…付属品欠品、ジャンク品、故障品等(現状渡し)
●商品説明お部屋の真ん中に置きたい、360度きれいなデザイン。
背もたれも広くハイバックスタイルなので、ゆっくりとくつろげます。

後姿や脚の形にもこだわり、間仕切りとしても使いやすい、すっきりとしたデザインです。
お昼寝もしやすい低い肘、掃除のしやすい上げ脚など、機能面でも使う人に配慮されています。

人間工学から生まれたウレタンクッション“ニューモールドフレックス”を採用。
独自の穴あき構造による優れた体圧分散性と、成形発泡による高い耐久性を実現したクッション素材です。
●参考サイト
●その他別の出品物について
●配送方法と配送料金運送業者···らくらく家財宅急便元払い発送
落札後に送料が自動入力されていますので、その金額をかんたん決済にてお支払いください。
送料は下記ホームページよりご確認下さい。

※発送元埼玉県です。
送料···お届先により異なります。詳しい送料に関しましては以下の【らくらく家財宅急便ホームページ】よりご確認下さいませ。
配送保険料···配送保険料金(任意)は落札金額が1万円の価値に付き20円となります。但し伝票1枚(1つの送り先)あたりの最低保険料は50円となります。従って例えば30,000円の場合は60円が必要。 10,000円の場合は50円が必要となるような計算です。また伝票1枚につき限度額が100万円となりますことをご了承下さいませ。
配送指定について···お住まいになられている地域によって時間指定が出来ない場合が御座います。
詳細URL···
ご注意点···配送に関しては当方指定以外の業者は受付けておりませんので予めご了承下さいませ
搬入不可能、または吊り上げ等の搬入に別途配送料がかかるなどはお客様のご責任とさせて頂き、キャンセルは一切受け付けませんので搬入経路、設置場所のサイズの確認を必ず行ってください
こちらの商品はピックアップ不可の(直接落札者様がいらっしゃって引き取りする行為は対応できかねます)商品となりますので予めご了承くださいませ。誤ってご落札頂いた場合は落札者様の都合により自動キャンセルとさせて頂きます。ご注意の程宜しくお願い申し上げます。
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●ご入札前に必ずお読みください(1)サイズに関しては実際に採寸していますので製造元の表現と相違する場合がございます。
(2)終了後から3日以内にご連絡を頂ける方のみ落札頂けます。
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(8)出品物の色について、モニターや照明の関係で、現物と相違する場合がございますので、その場合予めご質問下さい。
(9)出品物は画像の物もしくは表記しているものが全てです。様々な方からご参加頂いておりますので付属品、コンディション等で気になりましたら必ず予めご質問下さいませ。公平さを規す為落札後のご質問は一切お受付しません。トラブル防止にご協力くださいませ。
(10)配送の関係上、組立てが発生する場合がございますが、基本的には落札者様ご自身にて組立をお願いします。組み立てを必要とする場合別途料金とご相談が必要となりますので予めご了承くださいませ。(ベッドに関しては必ず組立が必要となりますので上記の通りとなります)※組立て希望の方は必ず発送前にご予約下さい。
(11)上記以外につきましても、あくまでインターネット上だけでのお取引となりますので、落札後のトラブル防止の為に、内容に記載がない部分は必ず予め質問欄等ご利用の上ご確認後にご入札下さい。
(12)【落札後の取引連絡時間帯に関して】毎週月曜日から金曜日までのお昼の12時から午後17時までとなります。店休日を挟んでいる場合、数日間対応できない場合があります。
(13)領収書の発行につきましては納品書を領収書の代替えとして、お品物と一緒に発送させていただいておりますが、もしそちらで宜しければ、発行致しますのでその際ご連絡下さいませ。


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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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★☆カリモク ダイニングテーブル 昇降テーブル 小樽より☆★

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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『特売!品質保証★高級ローテーブル センターテーブル テーブル 北欧風サイドテーブル コーヒーテーブル 幅67cm』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☆Kate Spade ハート時計☆Heart Watch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【すぐ着く・国内直営】LV ヘットバンド・ラフィア

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UK発/送関込/Ralph Lauren/COTTON CUSTOM TEE/MULTI

∟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【LOUIS VUITTON】収納力抜群!〈ポルトフォイユ・ゾエ〉ミニ財布 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。

ロングTシャツ注目の【NO COMMENT PARIS】TENDANCE-10

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 : ★カリモク★コロニアル★WC10モデル★平織布張★肘掛椅子★1人掛★①https://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 : ★MONCLER モンクレール【直営店】ニットパーカー 日本未入荷【送料無料】 日本製 綿100% 刺繍 五輪 ユニセックス Mサイズ (〜Lサイズ) ポロシャツ 半袖 オリンピック 黒 紺 ネイビー 白 グレー 赤

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 : 【大人もOK】MONCLER ダウンジャケット【完売前に】

■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 : ■【E1266】★カリモク★karimoku★3人掛けソファ★トリプルソファ★応接★リビング★本革★一部合皮★ソファ★

■金融

★DOLCE&GABBANA★シャルムーズ60's キュロットパンツ/クロップ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(さえら ヒスクローネ コットンレース巾着ポーチ 大小セットとエプロンセット)、「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。

遊戯王 ラッシュ デュエル バトルパック vol.1 10パックセット


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:mz-7pc256b 16個 1セットkarimoku カリモク キャスター付きリビングテーブル TA3710 センターテーブル 北欧スタイル コンセント付き マガジンラック付き CA530

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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