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【返品?交換対象商品】 XXIO DUNLOP 未使用品 12 ダンロップ ゼクシオ 右 ブルー レディス カーボンシャフト MP1200L ドライバー ドライバー
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21,760円 54,400円
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カテゴリ
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メーカー·ブランド
  • DUNLOP
シリーズ
  • ゼクシオ
製品情報
  • スペック·価格相場を見る
状態
  • 未使用
未使用品 DUNLOP XXIO 12 ドライバー MP1200L カーボンシャフト レディス ブルー 右 ゼクシオ ダンロップ

商品説明
~当商品はYahooショッピング·ヤフオク併売品です。下記はヤフオク用文章となります。~
※ストア情報·下記内容を必ずご確認しご同意頂ける方のみ入札をお願い致します。

■商品説明
·DUNLOP XXIO 12 ドライバー MP1200L ブルーです。
·未使用品、シュリンク未開封となります。

·FLEX-L
·JAN:4907913288999

·画像掲載品が全てとなります。
·掲載画像以外の付属品はございませんので画像をよくご確認下さい。
·ご不明な点があればご質問欄よりご連絡下さい、わかる範囲でお答え致します。
·神経質な方の入札はご遠慮下さい。

·保証書:シュリンク未開封の為不明
·当店側の対応については、下記注意事項の「商品保証·返品·付属品について」をご確認下さい。
※又、合わせて当ストアのもご確認下さい。

·詳しくはメーカーサイトをご参照下さい。↓
 
注意事項
~入札の前に下記内容を必ずご確認下さい。~

■入札について
·入札のキャンセルは致しません。
 入札中に入札キャンセルの希望をされても、そのまま継続させて頂きます。
 その後ご落札されお支払いがされなかった場合、落札者都合によるキャンセルとさせて頂き
 評価に「非常に悪い」が付きますのでご注意下さい。
 その為、よく確認·よく考えてからのご入札をお願い致します。
·落札後5日以内にご入金完了出来る方の入札をお願い致します。
 ご入金がない場合、落札者都合にて削除させて頂きますので予めご了承下さい。

·悪戯入札が多い為、新規の方は入札前に出品者への質問からその旨必ずお伝え下さい。
 質問の無い新規入札の方は、入札を削除させて頂く場合が有ります。
 又、悪い評価の多い方もこちらの判断で入札を取り消させて頂く場合がございます。

■質問·お問い合わせについて
·質問より値引き交渉をされる方がいらっしゃいますが値引き交渉は固くお断り致します。
·又、質問にて店頭でも販売されてますか等のお問い合わせを受けますが
 「商品は実店舗で併売させて頂いている物となります。」と商品説明欄に記載が無い物に関しましては
 全てオークション専売品となりますので店頭での展示·販売はしておりません。
·ご質問に関しましては出品ページ質問欄より必ずお問い合わせをお願い致します。
 お電話でのお問い合わせはお応え出来ない場合がございます。

■落札後について
·当店から落札者様への連絡は「メール」です。
·取引メッセージより、「入金確認出来ましたか?」「発送はいつですか?」等
 当店からの連絡が無い等のメッセージをよく受けます。
 当店は「ストア」ですのでご連絡方法は「メール」となり、一般の方使用している「取引ナビ」
 が利用出来ません。
 メールにて伝票番号を含めました発送連絡も行いますので、必ずYahooにご登録されました
 メールを確認して下さい。

·又、「取引メッセージ」での入金確認·発送の連絡は申し訳ありませんが作業効率が悪い為
 行っておりません。予めご了承下さい。
·スムーズなお取引の為にも必ずメールをご確認下さいます様お願い申し上げます。

■商品保証·返品·付属品について
·当ストアで掲載している未使用品·アウトレット品は2次流通品です。
 その為製品保証はございません。
 メーカー保証書が付属していても、保証書が付属しますと記載されていても同様です。
·その為、万一商品の欠陥や不良があった場合、商品到着後1週間以内に必ずご連絡をお願い致します。


·商品の返品および交換はお受け出来ません。
 ただし、万一の不良など当社原因による場合には返品、交換のいずれかの方法でお受けします。
 その際必ず商品到着後1週間以内のご連絡をお願い致します。
 1週間以降のご連絡に関しましては返品·交換は一切対応出来ません。
·又、取付·取外し等に発生した費用等のご請求も一切お受けする事は出来ません。
·付属品等に欠品がある場合や、掲載時と商品状態の異なる場合、(新たな傷や、破損が見受けられるもの)
 落札者様の適合選択ミスによる返品も一切お受け出来ませんのでご注意下さい。

·付属品に関しましては画像掲載品が全てとなり、画像掲載以外の付属品はございません。
 必ず画像をよく確認して下さい。
·商品が到着しましたら画像掲載品が揃っているか必ず確認をお願いします。
 万が一画像掲載の付属品が入っていなかった場合、必ず1週間以内のご連絡をお願いします。
 1週間以降のご連絡に関しましては一切ご対応は出来ませんので予めご了承下さい。

■領収書について
※領収書発行可能です。
 ご希望の場合オーダーフォームのご要望欄又は、取引メッセージにてその旨ご記入を必ずお願い致します。
 又、ご連絡は必ず「ご入金前」にお願い致します
 ご入金完了後の連絡ですと、梱包後·商品発送手続き後となり対応出来ませんのでご注意下さい。

■ストアとの取引で不明な点がある場合は下記を参照下さい。


発送詳細
·ヤマト宅急便での発送となります。 

·梱包後三辺合計:約160cm
·梱包後重量:約2.0kg

☆ヤマト宅急便160サイズ料金(3辺計160cm、25kgまで)
[北海道] 2,508(北海道)
[北東北] 2,178(青森、岩手、秋田)
[南東北] 2,068(山形、宮城、福島)
[関東] 2,068(茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨)
[信越] 2,068(新潟、長野)
[中部] 2,068(静岡、愛知、岐阜、三重)
[北陸] 2,068(富山、石川、福井)
[関西] 2,178(滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)
[中国] 2,288(鳥取、岡山、島根、広島、山口)
[四国] 2,288(香川、徳島、愛媛、高知)
[九州] 2,508(福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島)
[沖縄] 4,158(沖縄)

·時間帯指定について
●ヤマト宅急便
 午前中、14 時~ 16 時、16 時~ 18 時、18 時~ 20 時、19 時~ 21 時
 の中から指定できます。
 ご希望の場合は落札後、オーダーフォームの要望欄にご入力下さい。
(12 時~ 14 時は指定出来ませんのでご注意下さい。)

※ヤマト運輸での沖縄や離島へのお届けについて
 充電式バッテリーやGPSや電波を発信する機器等を含む商品は基本航空便での
 発送となりますが、航空会社に航空搭載をお断りされる場合がございます。
 その場合、船便での輸送となりお届けまでに1週間程お時間がかかりますので予めご了承下さい。

※離島など地域によっては送料が変わったり、配達できない場合がございます。

※茨城県東海村にありますせいみや店頭でのお支払い及び商品のお渡しも可能です。
 ご希望の場合はオーダーフォーム入力時、配送方法に「店頭渡し」をご選択下さい。
 又、所在地は当店ホームページをご参照下さい。→
支払方法

筑波銀行
代引手数料※送料含めた合計金額:10,000円未満330円、30,000円未満440円、100,000未満660円、300,000まで1,100円

※振込手数料·代引手数料は落札者様のご負担となります。
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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『【送料無料】 TIGAMARO ティガマーロ イタリア製 シュリンクレザー ラウンドファスナー 長財布 ブルー』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、CHANEL - 【ぽよ様専用】CHANEL シャネル ゴールド ピアス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AIUGG - UGG アグ クラシック ミニ ムートンブーツ

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

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∟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☆新品・未開封☆コムテック レーダー探知機 ZERO 705V 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 : グローブライド L/13 ONOFF2021/LP-421D 6358https://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 : アルミ板9mm厚 400x2200 (幅x長さmm) 両面保護シート付

■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

LOUIS VUITTON - ルイヴィトンGUCCI訳あり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(【Paul Smith】リュック スプレーカラー ブルー)、「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:【HARSH AND CRUEL】ニットスモールスタンダードセーター【税込】1896 XXIO (2016) 10.5° S-TRIXX VALMER LITE FLEX リシャフト 女性向き カバー無 ダンロップ ゼクシオ .649728

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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