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カテゴリ
  • 花、園芸
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  • 農業機械
  • コンバイン
  • パーツ
状態
  • 未使用
KBL製コンバイン用クローラー 4544NI 450-90-44 D
商品説明★注意★
落札前に必ず質問で在庫確認及び適合確認を行って下さい。
在庫確認無く、落札された場合はお取り寄せに時間がかかる場合があります。
在庫確認無しで落札され、キャンセルの場合は「落札者都合で削除扱い」
となりますので、ご注意ください。

1)商品はメーカーからの直送となります
2)運送便の指定は出来ません
3)発送後、運送便及び問合せ番号をご連絡いたします
4)ご入金確認後、翌日のメーカーからの出荷になります
5)土日祝日の発送は行っておりません
6)沖縄·離島へは発送出来ません
7)重量物扱いになる為、荷卸し時にフォークリフトなど必要になる場合があります

ご理解頂ける方のみご入札下さい

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

KBL(ケービーエル)製コンバイン用ゴムクローラー新品です。(2本)

KBL製ゴムクローラーはJLL工法にて製造されています。
エンドレス特殊コーティングワイヤー加工により、断裂の大きな原因となっているワイヤーの接合部を無くし、より耐久性の高いゴムクローラーとなります。

2本同時に交換された方がバランスよくご使用いただけます。

保証期間 : 納入から24ヶ月以内で使用時間500時間内に限ります。


メーカー : KBL(ケービエル)製

用途 : コンバイン用ゴムクローラー

品番 : 4544NI

サイズ : 450-90-44
       ※幅 - ピッチ - リンク数

パタン : D

芯金位置 : センター 225-225

状態 : 新品

本数 : 2本

適応機種一例 : イセキ HF325 HF326 HF327 HFG322 HFG325 HFG327 HFG328 HFG331 HFG335

注意事項
■お取引に関して
 オークションストアの為、「取引ナビ」はご利用いただけません。
 落札後「オーダーフォーム」にご入力ください。
 ※弊社からメールが届いていない場合は、迷惑メールフォルダ
   などを確認下さい。
 土日祝日及び17時以降はご返答が出来ません。
 必ず自己紹介及びストア情報をご確認下さい。
 ※正月·GW·盆休みなど掲載しております。

■領収書の発行に関して
 ヤフーかんたん決済以外での決済の場合には対応させて頂きます。
 ※発送前までにご依頼ください。(発送後は発行できません)

■その他
 ·ノークレーム·ノーリターンとなります
 ·不明な点は落札前にご質問ください
 ·来店での「引取り」は行っておりません。
  (発送のみとなります)

発送詳細
■発送エリア
 沖縄·離島へは発送出来ません

■発送に関して
 決済後、1~2日にて発送させて頂きます。
 ※土日祝日の発送はございません。
 ※メーカーからの直送になります。

■運送業者
 メーカー直送品は上記以外の運送業者になります。
 重量物になりますので、荷卸しの時にフォークリフトなどが必要に
 なる場合があります。(お客様でご用意ください)
 発送後、「荷物問合せ番号」をご連絡させて頂きます。
 ※発送案内が翌日になる場合があります。

支払方法 ジャパンネットバンク
ゆうちょ銀行

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。




落札前に必ずお読みください。

落札前に必ずストア情報·自己紹介をご確認下さい。(休日など記載してあります)

<在庫確認を行って下さい>
商品タイトルや商品説明分に「要在庫確認」と記載されている商品はご入札前に必ず「ご質問」で在庫確認を行い入札するようにして下さい。
在庫確認が無いまま落札され、在庫が無い場合はお待ち頂く事となります。
※商品により数か月もお待ち頂く事がありますのでご注意ください。


<領収書の発行について>
領収書の発行は、ゆうちょ銀行·ジャパンネットバンクにご入金時のみご要望に応じて弊社から発行が可能です。
かんたん決済でのお支払いの場合は、領収書の発行は出来ません。(金銭授受が直接で無い為)

<発送について>
原則、土日祝日は発送が出来ません。平日のみの発送となります。
運送便の指定は出来ません。
到着日時をご指定頂いてもご指定通りに到着する事を保証いたしません。
発送後、運送業者及び問い合わせ番号をご連絡させて頂きますのでご自身でご確認下さい。

<返品·交換について>
お客様都合による返品交換は一切行っておりませんので、ご入札時ご注意ください。
※キャンセルの場合は「削除」扱いとなります。


落札された方は、上記事項をご理解いただいた事とします。

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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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引用:≪国内★≫ルイヴィトン バンドー・クロワジヨン スカーフ即発★木村拓哉着用★MARK&LONA パーフェクトフィットインナー

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『組立設置付 棚 コンセント付き国産大型サイズ跳ね上げ収納ベッド ベッドフレームのみ 縦開き キング SS+S』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、ドラゴンボールヒーローズ 旧弾 完品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AICOACH - 新品 coach ディズニーコラボ ポーチ 財布 サドル 茶色 ミッキー コーチ

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FENDI - FENDI腕時計 クロノグラフ クォーツ

∟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agete - agete 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

SHOLAYERED 進撃の巨人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(上質な質感! バレンシアガ スリッパ ホワイト)、「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。

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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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