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【日本製】 ★G-Technology★G Thunderbolt★HDDなし、マウンタ8本付属★送料無料★0418-I XL SHUTTLE SPEED 記憶装置
【日本製】 ★G-Technology★G Thunderbolt★HDDなし、マウンタ8本付属★送料無料★0418-I XL SHUTTLE SPEED 記憶装置
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17,880円 29,800円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • 周辺機器
  • Mac用
  • 記憶装置
状態
  • 全体的に状態が悪い

※必ず最後までお読み頂き同意の上入札の程お願い致します※

商品詳細
製品名G-Technology G SPEED SHUTTLE XL Thunderbolt★HDDなし、マウンタ8本付属★
型番
外観状態中古品となりますので、擦れ傷、凹み、テープ跡等有ります。
動作状態HDDが無い為、電源が入る事のみ確認しています。
その他動作は一切未確認となります。

※HDDの取付ネジも付属しません。
付属品特に御座いません。
※電源ケーブルも付属しません。
初期動作保証商品到着後7日間以内、返品又は、同じ物が有れば交換可
その他記載事項同じ物複数ある為、写真は同程度の物を使用しています。
CO2排出削減値本商品をご使用いただくことにより削減されるCO2は、約90kgとなります。
(当社調べ)
弊社管理番号
営業日について
●土日祝日は弊社休業の為、一切の業務を停止しております。(定休日:土日、祝日、弊社指定休日)
  お問合せの際は、弊社営業時間内にお願い致します。
  
  ※平日10時~12時、13時~17時の間での対応とさせて頂いております。
領収書発行について
●領収書発行希望の方は、オーダーフォーム入力時にご要望欄にご入力ください。
  商品発送後のお申し出についてはお受けできない場合がございます。
  ※宛名と但し書きのご要望がある場合は事前にご入力ください。
  ※無記名での発行は致しかねます。


  なお代金引換便の場合は、収納業者である運送会社の送り状控えが、
  正式な領収書となりますので、当店からの発行は致しかねます。
お取引の流れについて
●取引後の流れについて
  (1)落札後ヤフーより自動配信されるメールからオーダーフォームへのご入力をお願い致します。


  (2)ご決済をお願い致します。※送料未確定の場合を除く

  (3)当店にてご入金確認→3営業日以内に出荷→出荷後にご連絡。

  (4)ストア出品となりますので、受取連絡は不要です。
    ※商品到着次第お取引終了となります。
送料·発送方法について
●通常サイズの商品は、クロネコヤマト宅急便での配送となります。
  それ以外の配送方法は対応致しかねますので、ご了承下さいませ。
  通常サイズの商品は、全国一律送料無料となります。
  (代金引換便をご希望の場合は別途代引手数料330円が加算されます)

●通常サイズの商品は到着日時指定が可能です。 ご指定できる時間帯は下記となります。
  [午前中][12:00~14:00][14:00~16:00][16:00~18:00][18:00~20:00][19:00~21:00]です。

●クロネコヤマト宅急便、営業所止めでの発送も可能です。
  ※センターコードがわかる場合は、ご落札後にご連絡下さいませ。

●大型重量物の場合は、佐川急便、西濃運輸等の大型機器に対応している配送方法となります。
  弊社倉庫内での引き渡しも可能です。
  ※大型重量物の場合、別途送料が加算されます。
    詳しい送料は、対象商品ページに別途記載しております。
  ※大型重量物の場合、到着日、時間指定が出来ない場合が御座いますので、ご了承下さいませ。

●通常サイズの商品もご入金確認後、弊社倉庫内にて直接引き渡し可能です。
  対応可能時間、弊社営業日10時~12時、13時~17時の間での対応とさせて頂きます。

●その他
  弊社車両による納品(都内近郊のみ)※費用別途ご相談
  ※対応可能な商品は個別に出品ページに記載しております。

●商品は、ご入金確認後3営業日以内に発送致します。
  ※大型重量物の場合、別途日数を頂く場合が御座いますので、ご了承下さいませ。

●発送でお急ぎの場合は、予めご質問欄、又は直接のお問い合わせを頂き、
  ご相談させて頂いた場合に限らさせて頂きます。

●土日祝日は、弊社休業日の為、発送作業は出来かねますので、ご了承下さいませ。
お支払いについて
●お支払い金額=落札金額(税込み)
  ※別途送料の記載が有る商品は+送料となります。

●Yahoo!かんたん決済、銀行振込、もしくは代金引換便からお選びいただけます。

  銀行振り込みの場合は下記口座へお振込みください。
  ---------------------------------------------
  [銀 行 名] 楽天銀行
  [支 店 名] サンバ支店(203)
  [口座種別] 普通
  [口座番号] 7039112
  [口座名義] カ)アイテイリンク
  ※振込手数料はご落札者様負担にてお願い致します。
  ---------------------------------------------
  ※振込人名義が異なる場合は、必ずご連絡をお願い致します。
返品·保証について
●中古商品につきましては基本的にある程度の経年劣化が見られるのが通例です。
  細部をお気にされる方はご入札をお控え下さいませ。


●パソコン本体に関する保証はハード面のみとなります。
  ソフトウェア上の問題につきましては保証対象外となりますので予めご了承下さいませ。
  HDD、メモリ、その他記憶装置に含まれるデータやアプリケーションにつきましては保証対象外となります。

  また、以下に記載する項目につきましては商品掲載時に特に注釈がなかった場合は、保証対象外とさせて頂きます。

 ★経年劣化による外装劣化や欠品
  多少の擦り傷や日焼け、ゴム足やシールの欠品、各種カバーやネジなどの欠品等

 ★経年劣化による機能低下
  HDDや冷却ファンなどの常用可動部の音(明らかな異音を除く) ボタンやヒンジなど可動部の軽微な劣化等

 ★通常使用により起こる劣化
  液晶モニターのドット抜けや常時点灯(3点以内) 、通常使用に支障がない範囲での経年による輝度低下、
  表面の微細なすり傷やひっかき傷など、使用時に目立たないもの(可能な限り商品ページに記載させていただいております)

 ★ノートパソコンのバッテリーにつきましては、消耗品の為、充電出来ない場合を除き
  使用時間が短いなどの症状につきましては、保証対象外とさせて頂きます。

●商品不具合時の修理、交換、返品等の対応について
  商品到着後、保証期間内(商品到着日から7日間)にメールもしくはお電話にてご連絡頂いたご案件のみお受けいたします。
  初期不良が発生した際でも、必ず症状を拝見させて頂いてからの対応と致します。

  修理や交換などの対応を提案のうえ、お客様のご選択により当店で定める方法にて返品をお受け致します。
  その際の送料は当店にて負担致します。
 

  ※初期不良保証期間にお客様都合で動作確認されなかった場合、いかなる理由においても保証は致しかねます。
    保証期間は、商品到着日からの加算となります。

  ※返送品が販売時と著しく異なる場合や破損などがあった場合、商品返送料などの別途請求が発生する場合がございます。

  ※初期不良の場合は迅速に対応致しますが、即日の対応が困難な場合がございます。

  ※商品をお預かりさせて頂く際、代替品の提供は致しません。

  ※初期不良の対応は郵送に限らさせて頂きます。出張·引取でのサポートは致しません。

  ※商品不備によるものではなく、お客様都合でのご返品は一切お受け致しかねます。

  ※出品時にノークレーム(ジャンク品扱い)表記のある商品につきましては、
    配送間違いや商品説明に記載されている内容と著しく異なるなど、 当社に原因がある場合を除き、
    一切のクレーム、サポートはお受け致しかねます。予めご了承下さいませ。


●「通電のみ保証」については、「通電」すなわち電源が接続された際の何らかの動作やランプ点灯のみ確認しています。
  電源が入ったあとの挙動(電源OFF動作含む)については保証の対象外となりますので、ご了承下さいませ。

●商品不良に起因してご落札者様が被った二次損害については、
  ご落札代金返金以上の補償は致しかねますので予めご了承下さいませ。
その他
●オークションのご入札の取消、キャンセルについて
  開催中のオークションに関しましては、質問欄等にてお問合せ頂ければご入札を削除させて頂きます。
  ※営業時間外の場合、ご入札の取り消しが出来ない場合が御座いますのでご了承下さいませ。
  
  ご落札後のキャンセルはご遠慮下さいませ。

  ※万一、ご落札後にキャンセルされた場合、理由に関わらず落札者様都合により削除させて頂きます。
    落札者様都合により削除の場合、ヤフーより自動的に非常に悪い評価が付きますのでご了承下さいませ。
   
  ※商品ご落札後、5日間以内にオーダーフォームへのご入力及び、ご入金が確認出来ない場合につきましては、
    購入意思が無いものと見なし、強制的に落札者様都合により削除し、同時にブラックリストへ追加させて頂きます。
    自動的にヤフーより非常に悪い評価が付きますので、ご了承下さいませ。 



お取引については「ストア情報」を必ずご確認ください。
お願いします。

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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『アルミ板8mm厚 630x1205 (幅x長さmm) 両面保護シート付』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、Vivienne Westwood - VANS×VIVIENNE WESTWOOD Slip-on 23cm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AIPOLO RALPH LAUREN - ポロ ラルフローレン スエット

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Makita - マキタ 2口急速充電器 DC18RD 9.6V~18V(スライド式)

∟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アストラルチェイン 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。

ta1様 専用

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 : ★Promise Technology★Pegasus2 R8 HDDなし★マウンタ8本付★送料無料★0418-Ihttps://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 : 【ITALY発 DHL配送】RUN WAY CELINE タイガー ブラック シャツ

■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 : I-O DATA製USB接続外付けMOドライブMOA-i1.3/1394(1300MB)

■金融

MONCLER - モンクレール リンクスダウンコート ダウンジャケ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(GUCCI ラメ GGジャカード カーディガン)、「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:マリメッコ Fiore Unikko スカーフPanasonic SUPERDISKドライブ (120MB)

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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