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【第1位獲得!】 ¥10000~※動作良好※◆2020年製 TURB CHEF ECO/省エネ高速オーブン/単相200V◆ov63 オーブン
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • オーブン
状態
  • 目立った傷や汚れなし

◆2020年製 TURB CHEF ECO/高速オーブン◆ov63



【完動品】

·型式:ECO
·電源:単相200V(50/60HZ)
·消費電力:4,000W
·外形寸法:W409×D597×H546mm
·庫内寸法:W318×D267×H183mm
·本体重量:54kg
·説明書なし
·画像にある物がすべてになります
·使用期間が短い為、あまり使用感見られません

◎動作良好、クリーニング済み


※直接引き取り大歓迎
※都内送料:2,500円
※都道府県問わず「支店止めまたはチャーター扱い地域」「配達不能地域」がある為、必ず入札前に送料·配送について質問欄よりお問い合わせください

※通常配送:福山通運『荷台渡し』
 安全に荷下ろしできるだけの人員またはリフトを必ずご手配ください
 日にち指定のみ可能です、時間帯のご指定はできません

※個人宛荷物は支店止めとなります
※店名·法人名、団体名等がある場合、必ずご連絡ください


※臨時休業のお知らせ、商品説明の追加などがある場合がございますので、必ず「自己紹介欄」および「ページの一番下(枠外)」をご確認ください


お支払について
·ストアにつき落札金額に消費税がかかります
·落札金額(税込み)+送料をお支払いください
·三菱UFJ銀行、みずほ銀行、ゆうちょ銀行、paypay銀行、楽天銀行、かんたん決済対応
(振込手数料は落札者様でご負担ください)

·現金でのお支払いは承れません

※落札日翌日から2日以内にご連絡の無い場合、また落札日翌日から3営業日以内にご入金の無い場合は
 『落札者都合の取消し』となりますので、予めご了承願います



発送について
※福山通運で発送致します
※都道府県問わず「支店止めまたはチャーター扱い地域」「配達不能地域」がある為、入札前に必ず送料·配送についてお問い合わせください

※お問い合わせの無い落札で配送不可となった場合、落札者都合の取消しとなりますのでご了承願います

※個人宛荷物は支店止めとなります
※店名·法人名、団体名等がある場合、必ずご連絡ください

※ドライバー1名で降ろせない荷物はすべて『荷台(車上)渡し』となります
·ドライバーは荷降ろし搬入を手伝えません
·安全に荷降しや搬入が出来るだけの人員を手配できる方のみご入札下さい
·重量品はフォークリフトの用意をお願いします

·日にち指定のみ可能、時間帯の指定はできません
·配送は運送会社のトラックが入る所までとなります
·着払い、代引き、運送会社のご指定は対応できません


※沖縄県および離島は、申し訳ございませんが出荷できません
※商品により、らくらく家財宅急便、ゆうパックで発送致します

·入金確認後は、5営業日以内に発送致します
·出荷前に再度稼働確認いたしますので、急ぎの発送は対応できません
·余裕を持った落札をお願いします
·開店に間に合わない等の損失及びトラブルは当店では一切の責任を負いかねます

◎直接引き取り大歓迎


落札後について
※落札通知内のメッセージをご一読ください

※落札から2日以内に、オーダーフォームよりお届け先情報等ご連絡下さい

※落札日から2日以内にご連絡の無い場合、また落札日から3営業日以内にご入金の無い場合は
 『落札者都合の取消し』となりますので、予めご了承願います



ご一読下さい
◎以下の内容を必ずお読みいただき、ご了承の上ご入札ください

·領収書、納品書、請求書発行可能です
·直接引取りの場合も事前にお支払いください
·追加記載する場合がありますので、ご入札前に一番下(枠外)までご確認下さい

·ご不明な点は、必ず入札の前にお問い合わせ下さい
·終了までに返答が間に合わない場合は、トラブル回避のため入札をお控え下さい

·お取置きは、落札後1週間以内とさせて頂きます
·入札後/落札後のキャンセルは固くお断りいたします

*落札後キャンセルは、落札金額の2割を請求致します


(保証期間)
· お支払日から1ヶ月間
·到着後はできるだけ早く動作確認を行ってください
(商品不良の場合)
·商品を着払いにて返送ください
·当店にて不良を確認後、代替品がある場合は交換、無い場合は全額返金致します
·商品不良が確認できない場合、着払いにて再発送致します
(輸送事故) 到着後破損が見られる場合は、3日以内に運送会社へご連絡下さい

(免責事項:以下いかなる対応もできません)
◎商品説明欄に「ジャンク品」または「欠陥品」の明記がある商品への対応
◎お客様のご都合や、商品設置箇所の工事などの関係で保証期間が過ぎてから動作確認を行った商品への対応
◎お客様自身でメーカー及び施工会社などに依頼し修理を行った商品への対応、またその支払い
◎店舗の開店に商品が間に合わないなどといった損失
(台風など諸々の交通事情による配送遅延等での損害賠償·営業保証などは一切できません)
◎想定を超えた重量があり、荷下ろしが出来なかった等で発生した人件費、及びリフトなどの諸費用の支払い
(重量物の荷降ろしで、万が一怪我などをされても、運送会社及び当社では一切責任が持てません。フォークリフトのご利用をおすすめいたします)

※店頭同時販売の為、入札がある場合でも出品取消しを行う場合がありますのでご了承願います

【インターネット営業時間】
·月~土の10:00~16:00(定休:日曜、祝祭日)

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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『タ荷T737◆②H69,5cm×W93,5cm◆総桐のレトロな古い和箪笥◆収納棚キリタンス引き出しローボード陳列台アンティークテレビ台M(ヤC)松』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、♪IDnet即決♪ すくい織り花模様織り出し袋帯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

■教師なし学習森一蔵 ★ 色萬古 赤絵 桜紋 徳利 ★ 共箱 共 布★ 明るく雅な絵付が素晴らしい逸品 ★ 酒器 ★万古焼 萬古焼 ★ 検 日野根作三 藤沢昇 ★

∟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ARROW OPTICS(アローオプティクス)/AIMTAC VISION HD 1-4.5×26 ライフルスコープ&スコープマウントセット ハードケース付 BK(ブラック/黒) 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

業務用 抗菌プラスチックまな板 1700×850×40mm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 - GUCCI バンブー ブラック)、「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。

【22SS新作♪】 LV カレ45・トランク イン ラブ スカーフ


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:Supreme - Supreme®/New Era®/ MLB Varsity Jacket【中古】K▼ニチワ 業務用 電気スピードオーブン 2015年 卓上 三相200V NSO-3SDSP (23013)

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。
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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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