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激安/新作 37553-180 WALTHAM ウォルサム 手巻き 懐中時計 ジャンク 巻いても動きません 送料180円~選択式 ウォルサム
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6,370円 9,800円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランド腕時計
  • あ行
  • ウォルサム
メーカー·ブランド
  • ウォルサム
状態
  • 目立った傷や汚れなし

商品説明↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓必ず全てお読みください↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

2021年は12月25日土曜日に大量終了するかもしれません。その場合12/29の10時までに振込確認できた物は年内発送となりますが、29日10時以降に振り込まれた分は2022年1/8発送となります 7日を過ぎてしまいますので発送連絡だけすることになります。落札された場合は29日10時までに振込みを完了していただけると幸いです

同梱不可  まとめて取引不可  電話対応不可 自己紹介必読  100%ノークレームノーリターン厳守出来る方 (100%NCNRと書いていますがこちらに落ち度がある場合で配送方法でゆうパックを選択した方には返金します。現に今現在は評価はいいですが10件以上返金しています。ですがいきなり悪い評価を入れる方や(連絡が来るまでどちらでもないとさせて頂きます!)という様な場合は一切ご返金も返品も致しません。必ず発狂せずにご連絡ください。気になる点は必ず入札前に聞いてください、落札後に 質問に答えてくれたら振り込みます という方も散見されます、落札後の質問もやめてください。ゆうパックを選択した方で商品に落ち度がある場合は返金しますが一度落札者様の手に渡っている物に返金をするのはこちらもリスクがあります、品物を先に確認してからの返金となります。必ず入札前に疑問点を全て失くしてから入札ください。覚悟を持って入札してください。)
一人で本業とは別にオークションをしております 月末や週末に20-30点又は200-300点を一気に終了させる時もあるため家に帰ってから深夜まで入金確認と伝票書きを梱包をしています アマゾンやネットショッピング並みの即日発送翌日受け取りをご希望の方は入札をお控えください ほとんどのオークションは土曜に終了します、大体水曜日に発送となりますが遅くて1週間かかります。発送連絡をもって入金確認連絡をさせて頂きます(入金したんですがいつ発送ですか?)には返信できません。取扱個数が多いためです 

すり替え防止の為返金返品基本不可

疑問点は全て質問覧から質問してください

画像の物が全てそれ以外の物は有りません 

新品未使用品も素人保管です小傷やほこりご了承ください。又、家具家電は配線やコードや予備パーツといった欠品などあるかもしれませんので画像でご判断下さい

タイトルがメンズでもレディース又はユニセックスの時もあるかもしれません。逆もあるかもしれません。画像でご判断下さい




このほかにもたくさん出品しています
ご覧頂けたら幸いです

以下の内容と当方の自己紹介文を必ずお読みください
入札·落札された方は全てに納得頂けたものとします
【注意事項】
○画像·注意事項·発送詳細·支払詳細·商品詳細を入札前に必ず確認してください
入札後は全ての内容にご納得頂けたものとします
気になることがあれば入札前に必ず質問してください
間違い入札のキャンセルは一切承れませんので入札は慎重にしてください
○画像·商品詳細が全てです
 ただし画像はPCモニターによって若干見え方が違うことがあります
 画像·商品詳細で状態を100%伝えることは絶対に不可能です
全てを現状にて譲り受ける旨をご理解頂ける方のみご入札ください
○美品·未使用品·中古品等の表示はあくまで当方の判断です
新品の表示に関してもあくまで個人保管のものであることをご理解ください
専門店並の商品をお探しの方は入札をご遠慮ください
○完璧を求められる方や神経質な方は入札をご遠慮ください
〇携帯やスマートフォンやタブレットの利用制限確認は画像の番号を元にご自身でお調べください(いつ変わるか分からないため)アクティベーションロック品と記載の物はジャンクとお考え下さい ID パスワード不明です 到着後にIDとパスワード教えてくださいという転売屋さんの連絡が多いです 分かっていたら初期化して初めから出品してます 
○全てにおいて基本的にノークレームノーリターンでお願い致します
〇時計は電池切れの場合電池交換をして動くのかどうか調べようがありません。
電池交換は高いので確認をしてから出品をすると赤字の場合もあります 不動の物は動く保証などありません。
○お酒は20歳未満の方にお売りできません
 20歳以上の方のみご入札ください
○土·日·祝はオークションの作業(入金確認·送料連絡·発送連絡·一切の連絡)を行いません
 業務は平日に行います
 お急ぎの場合は入札をお控えください
年末年始はいつも12/27~1/10まで休みです一切の連絡ができません
落札後の流れ
●落札後は落札者様より取引ナビのフォームに従ってご入力ください
 落札後48時間以内にご入力お願い致します
 当方より取引メッセージからのお取引開始のご連絡は行っていません
 なお当方が必要と判断した連絡事項はこの限りではありません
 あらかじめご了承ください
●お支払は落札後3日以内にお願いします
 期日内にお支払のない場合落札者様ご都合によるキャンセルとさせて頂きます
○入金確認連絡はしていません
発送連絡が入金確認連絡となります
 あらかじめご了承ください
○発送は入金確認後2~7日以内を予定しています(ほとんどが2日以内ですが不慮の事故·病気·冠婚葬祭で最長7日かかる場合もあります)
なお入金確認は平日午前9時30分にしてます
 それ以降の時間に入金の場合は翌営業日の入金確認となります
○ほとんどの商品が配送のみの対応となります(直接引取不可)
 基本的には郵便局の配達員を呼んで配送します(定形外発送不可)郵便局への持込み発送不可
 郵便局以外の配送会社をご希望の場合はご相談ください
なお「はこBOON」での配送は対応していません(トラブル防止のため)
○複数ご落札の場合でも同梱の発送は対応していません
 お支払も商品ごとに行ってください(トラブル防止のため)
○取引ナビから連絡してください 電話での対応は一切致しません

〇郵便局への持込みは致しません 
【支払方法】

●簡単決済のみ


【送料と配送方法】
最安の送料を選択しています
商品サイズの関係上タイトルの送料より安くはなりません
※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※
送料と配送方法と容量(重さ:厚さ)などの説明

●180円 スマートレター(1kgまで:2cmまで)    追跡番号×補償×遅い
●370円 レターパックライト(4kgまで:3cmまで)  追跡番号〇補償×早い
●520円 レターパックプラス(4kgまで:10cmまで) 追跡番号〇補償×早い
●〇〇size ゆうパック(郵便局基準に準ずる)       追跡番号〇補償〇早い
設定の送料より安いものは選べません
※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※
定形外発送はしません
ゆうパック以外は郵便局の補償対象外です
品物到着後ゆうパック以外は一切のクレームをお断りします(ゆうパック以外の送料を選択されますと本当にNCNRになってしまします。)
スマートレター レターパックは籠から籠へ投げ入れです、当方は全てゆうパックをお勧めしますが落札者様の中には(とにかくリスクを負ってでも安くしてくれ)という方が多いいのです。高級な時計やアクセサリーも直入れ(じかいれ)のスマートレターを選ぶ方がいらっしゃいますが、正気の沙汰とは思えません。
ですが希望者が多いのでスマートレター や レターパックを設定しています スマートレターレターパックの場合は
梱包無しの直入れです(プチプチでくるむと規定sizeを超えて帰ってきてしまうため) 壊れた や 不動 などのクレームは一切できません
その辺をよく考えて落札後に当方が設定しています送料をご自身で選択して下さい  
精密機械·高額品も最安を設定していますが気になる方はゆうパックをおすすめします
ゆうパック以外の破損 故障 紛失 不着 は一切保証しません(破損や紛失保証が必要な場合は落札者様で郵便局に連絡してください。当方からは致しません)

送料に納得されない方は入札をしないでください
配達員の測り方で変わる事もあります 梱包後大きくなってしまっても追加で請求は致しませんが小さくなっても返金は致しませんのでご了承ください

海外の方は下記のURLをクリック下さい 

http://zenmarket.jp/partnership.aspx#yahoobuttons








以下商品詳細

 上記の注意事項とタイトルをお読み頂き入札ください

ゆうパックご希望の場合は以下の送料がかかります

画像の物を送ります  
支払方法Yahoo!かんたん決済( )

■ ゆうパック ■ 60サイズ 発送元:東京都
東京都810円
北海道1,300円
青森県 秋田県 岩手県 宮城県 山形県 福島県870円
茨城県 栃木県 群馬県 埼玉県 千葉県 神奈川県 山梨県870円
新潟県 長野県870円
富山県 石川県 福井県870円
静岡県 愛知県 三重県 岐阜県870円
大阪府 京都府 滋賀県 奈良県 和歌山県 兵庫県970円
岡山県 広島県 山口県 鳥取県 島根県1,100円
香川県 德島県 愛媛県 高知県1,100円
福岡県 佐賀県 長崎県 熊本県 大分県 宮崎県 鹿児島県1,300円
沖縄県1,350円
※この料金表は、2019年10月1日発送分から適用されます。



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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『即決 中古 ワークス ゴルフ 飛匠(HISHO) ドライバー(高反発) 1W プラチナム飛匠(HISHO)[4012』には、以下のように記載されています。


超希少※1904年製Walthamの腕時計※14kピンクゴールド、文字盤七宝焼.希少ウォルサム ヴィンテージ

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、Chesty - 【フリル最安値‼】Chesty新品タグ付1番人気黄色サイズ1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パナソニック CN-HE01WD

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Apple Watch - Apple Watch Series 7 GPSモデル41mm Midnight

∟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Canon - セムロ様専用 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。

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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。

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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。

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■金融

track oil No1×2No3×2トラックオイルまとめ売り 4本 激安出品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(ヴェルサーチェ ネックレス グレカマニア)、「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。

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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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