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【超目玉枠】 【中古】 A05174 1槽シンク W500xD600xH800(+150)mm 【業務用】【厨房用】【車上渡し】【営業所止め】 流し台、シンク
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13,260円 22,100円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • 流し台、シンク
状態
  • やや傷や汚れあり
商品詳細画像

【中古】 A05174 1槽シンクW500xD600xH800(+150)mm 【業務用】【厨房用】【車上渡し】【営業所止め】

◆商品詳細◆

 

◆商品名:1槽シンク
 

◆サイズ:W500xD600xH800(+150)mm
 

◆程度:【中古】
 

◆備考:アジャスト脚(水平取り用)調整可、 バックガードあり、 スノコあり、 トラップカゴ大、 排水ホース新品、 サビあり、 キズ多め

弊社の商品をご検討されているお客様へトラブル防止の為、下記の【荷受けの注意事項】を必ずお読み下さい。
 

◆付属品は画像に写っているものが全てです。
 

◆受渡方法·発送ランク:「sdランク 」受渡方法、配送料金は商品ページの最下部にてご確認願います。
 

◆お支払方法·注意事項◆

お支払方法
 

·ヤフー簡単決済(クレジットカード、銀行振り込み、他)


·店舗にて直接支払い(領収書を発行致します。)


◆お支払金額は「落札代金」+「送料(商品により運送業者が指定する運送用梱包資材代金含む)」になります。


◆支払い総額お知らせ後1 週間以内にお振込が確認できない場合、落札者都合による削除対応となりますのでご注意ください。


当方は領収書の発行は行っておりません。各金融機関での振込の控えを代わりとさせて頂いております。ただし店舗にて現金払いの場合は発行いたします。
 

注意事項
 

◆土曜日、日曜日、祝日はお問い合わせへの回答、発送作業は行っておりません。


◆取引をスムーズに進めるため、落札後72時間以上連絡が取れない場合、落札者の都合でキャンセル致します。また、その場合自動的にヤフー側から[非常に悪い落札者]としての評価が付きますのであらかじめご了承下さい。


落札されました商品は落札者様の都合によるキャンセルは受け付けません。


◆店舗での販売も行っておりますので、予告なく販売を終了する場合があります。


◆中古品の場合、傷、汚れ等あります。特に目立つ傷や汚れがある場合は商品説明に記載するようにしております。画像にて程度のご確認をお願いします。


◆基本的に商品の付属品は画像にあるものが全てです。


出品商品以外の物(台車など)は商品に含まれておりません。


◆サイズの多少の誤差はご了承下さい。


◆保証について◆


◆要注意◆商品到着後すぐに動作確認を行ってください。保証期間内に動作確認ができなかった場合でも、保証期間終了後のご連絡は一切受け付けませんのであらかじめご了承ください。


◆保証期間◆


-保証期間は商品ページに明記しております、保証期間は商品納品後(到着日)から30日間又は10日間の保証となります(当方責任の場合)。


◆保証内容◆


-正常な使用状況で保証期間内に故障した場合には、商品の無料修理又は同商品の在庫がある場合は、無料交換を行います。修理·交換のいずれの対応方法を取るかについては、当方の判断といたします。

-修理費のご負担はご購入いただきました商品価格の範囲とします。

-修理に掛かる費用が商品販売価格を上回る場合、又は著しく高価であると当社が判断した場合、返金·返品処理にて終了といたします。その際に発生いたしました機器の搬入·設置·取り外し·搬出·廃棄·梱包等の費用は、保証対象外と致します。

-修理中の商品代替機の貸出などは一切行っておりません。

-保証は機械本体を対象といたします。付属部品やパッキンなどの消耗品は保証対象外となります。

-製品の故障及び環境不良により生じた食品材料の損害、また製品の故障による修理待ちの間製品が使用できなかった事により生じた営業不利益及び慰謝料などの損害に対しては、当方は一切その責任を負いません。

-お客様から商品を送り戻していただく場合がございますが、その際にはお客さまにて梱包並びに発送の手配をお願いいたします。 必ず事前に故障、発送のご連絡をお願いします。

-お客様から商品を送り戻していただき、故障の確認をいたします。送り戻しの際の送料は当社負担といたします。ただし不良品でなかった場合、送り戻しの送料を請求させていただきます。


◆保証期間内でも下記のような場合には「保証対象外(有料修理)」とさせていただきます。


-誤った取り扱い、誤った使用目的による故障及び損傷。

-製品を改造されたり、不当な修理をされたことにより発生した故障及び損傷。

-事前に当方に連絡なく、お客様の判断で他社に依頼された修理費。

-新品購入時の付属品で、納品時にはついてない物(欠品·欠損分)。中古品は現状販売が原則です。

-納品後の取付場所の移動、落下などによる故障及び損傷。

-火災、地震、水害、落雷、その他天災地変並びに公害、塩害、ガス害、以上電圧、ねずみ、ゴキブリ、などその他外部要因による故障及び損傷。

-車両·船舶に備品として搭載された場合に生じた故障および損傷。


◆「値下げ交渉」成立品について◆


-値下げ交渉が成立した場合の保証期間は原則10日間と致します。


◆「ジャンク品」について◆


タイトルに「ジャンク品」と記載された商品は保証対象外となります。ノークレーム·ノーリターン·ノーサポート(現状販売)となります。


◆発送について◆

◆山梨県昭和町からの出品です。商品は、送料(商品により運送業者が指定する運送用梱包資材代金含む)を元払いにて発送いたします。


◆当社指定の発送方法以外は受け付けておりません。


◆最終点検·梱包·集荷等の都合により、発送までに2~5日かかる場合があります。 お急ぎの方は必ず事前にお問い合わせください。


◆送料着払い及び代引きでの発送は致しておりません。


◆商品のお預かりは落札後2週間とさせて頂きます。(期日を過ぎた場合、保管料を頂きます。)  


◆◆荷受けの注意事項◆◆【SA~SNランク】


◆配達ドライバーは荷降ろし·搬入等のお手伝いはできません。


◆お客様の都合(不在、荷下ろしができなかった等)による再配達費用はお客様負担となります。


1)配送料金表はあくまでも「目安」になります。確実な送料を知りたい方は事前にお問い合わせください。


2)送り先は法人宛限定(会社名、店舗名、屋号、事業者名のいずれか)。個人宛の場合は、基本、配送業者の営業所止めとなります。なおその場合はお客様ご自身での直接引き取りとさせて頂きます。またどうしても個人宅への直送をご希望の場合は、追加料金を別途請求させて頂きますのでご了承ください。(個人宅直送はオプションとなります。)


3)受け渡しは原則「車上渡し」の為、トラックの荷台上より お客様手配にて荷下ろし、搬入を行って頂きます。


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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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業務用 ステンレス製 1槽シンク 600×750×850(水栓含む高さ1200) / 厨房 流し台

引用:Wacoal - キャミソール 赤 紺Oakley - OAKLEY Jawbreaker オークリー ジョウブレイカー

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『A【棚020114-7(10)】重量棚 支柱のみ 高さ3.6m位 奥行90cm位 横柱無し』には、以下のように記載されています。


〈う653〉流し台 ステンレス 業務用 約2槽シンク (横120×奥行き55×高80)cm 蛇口3個 中古品 店舗 レストラン 調理場 洗い場 220421

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、Salvatore Ferragamo - 専用【未使用】フェラガモ ヴァラ レザー チャンキーヒール パンプス 7D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AIagnes b. - 未使用 アニエスべー ショルダーバック

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Megabass - メガバス カゲロウ155F バラ売り可能

∟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Ameri VINTAGE - MESH PIPING BOOTS 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 : 流し台 中古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 : THK 電動アクチュエータ CKSF6-20-0550-0-AV-GR-X-3334134(XGT2)

■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 : 2020年式 タニコー 1槽シンク 1500×600×800 s1220-2

■金融

Gucci - GUCCI パンプス ウェッジソール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(ジミーチュウ★JC STAR BRACELET スター ブレスレット)、「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。

ヴェンドラファ K18YG/K18WG ダイヤモンドリング 11号


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:ルイヴィトン【大人気】2022 タンジェリンプリントTシャツ業務用 一槽シンク 600×450×800 CHA-1S645 新品☆62950

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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