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春先取りの 21.M510 / 03.051.4002 クロノグラフ Primero El CLASS ゼニス ZENITH AT OH磨済 裏スケ SS ゼニス
春先取りの 21.M510 / 03.051.4002 クロノグラフ Primero El CLASS ゼニス ZENITH AT OH磨済 裏スケ SS ゼニス
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128,370円 427,900円
ゼニス クラスエルプリメロ クロノグラフ 03.051.4002 OH磨済, ゼニス クラスエルプリメロ クロノグラフ 03.051.4002 OH磨済, ゼニス クラスエルプリメロ クロノグラフ 03.051.4002 OH磨済, 03.0510.4002/21.C492 ゼニス(ZENITH) クラス エルプリメロ クロノ , 03.0510.4002/21.C492 ゼニス(ZENITH) クラス エルプリメロ クロノ , ヤフオク! -「クラスエルプリメロ」(ゼニス) (さ行)の落札相場・落札価格, 03.0510.4002/21.C492 ゼニス(ZENITH) クラス エルプリメロ クロノ
カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • ブランド腕時計
  • さ行
  • ゼニス
メーカー·ブランド
  • ZENITH(時計)
シリーズ
  • Chronomaster
状態
  • 目立った傷や汚れなし
 
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ZENITH ゼニス CLASS El Primero クロノグラフ 03.051.4002 / 21.M510 AT SS 裏スケ OH磨済
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商品説明
40mm 2カウンターのゼニス クラスエルプリメロクロノグラフです。

状態は磨き済みですので目視でわかるようなキズはありません。(ルーペで細かく確認すると磨きで取りきれていない微細なキズは少しありますので予めご了承ください)
風防ガラス·針·文字盤にはキズや汚れ等はありません。
その他、特筆するようなキズや汚れはありません。
全体的にはとても綺麗なお品です。

OH済みで動作良好ですが日差は未確認です。
付属品のケース内側のまくら等白い部分の劣化が激しくケース木部分にも白い汚れがこびりついている箇所が多数あります。

状態/SAランク
品名/CLASS El Primero クロノグラフ
型番/03.051.4002 / 21.M510
振動数/36000
文字盤表記/ZENITH·El Primero·CHRONOMETER·AUTOMATIC·SWISS MADE
本体裏面記載/ZENITH CLASS·WATER RESISTANT 30M·03.051.4002·STAINLESS STEEL·SWISS MADE
サイズ 本体/直径:約40mm (リューズ除く) ·厚み:約13.5mm
サイズ ベルト/腕周り:約160mm (予備コマ×2ケ有り)
文字盤色/ブラック
素材/SS
仕様/AT(自動巻)·5針·クロノグラフ·デイト表示·30m防水
SER./217***
付属品/ワランティーカード(販売店印有/個人名塗潰)·予備コマ×2·オフィシャル冊子·取扱説明書(スレ等有)·木製ケース(劣化等有)·外箱(スレ汚等有)
製造国/SWISS
参考定価/¥853,200~

【ランク表記】
N :新品·購入後間もない完全新品の状態
S :未開封又は未使用にて一度も使用されていない新品同様の商品
  (店頭展示品含)
SA :多少使用(1~2度程度)したが使用感が感じられない商品で
   キズ·汚れがほとんどなく極めて綺麗な商品
   (貴金属.腕時計の磨き済品含)
A :少々使用感はあるが使用頻度の少ない綺麗な商品
AB :細かなキズ等の使用感はあるが比較的綺麗な商品
B :中小のキズや色焼け·汚れが見受けられる商品だが、大きな欠
   点もなく通常使用の商品
C :比較的目立つキズや色焼け·汚れがある商品、使用に関しては
   機能的には問題のない商品
D :要修理等、難あり商品

現物の色を再現するよう撮影しておりますがモニターによっては色目が少し違って見えることがございます。あらかじめ御了承ください。
採寸に関しましては多少の誤差はご了承ください。
出品前にしっかりチェックしておりますが汚れやキズを見落とすことがあるかもしれませんので予めご了承ねがいます。
あくまでも中古品での出品ですので神経質な方はご入札お控えください。
金額
落札金額+送料

(消費税はいただいておりませんが、送料はご負担ください)
支払
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送付
ゆうパック元払い発送
(60サイズ予定/セキュリティサービスを付けて送ります/兵庫発)

(着払い発送も可能です。ご希望の際は取引ナビでご相談下さい)
(発送が困難な場合は取引ナビにてご連絡の上、他の配送方法にて
 お送りする事がございます。予めご了承願います)
備考
※ オークション終了後のお取引きは取引ナビにて行いますので落札
  後はお手続きにお進みください。
※ お品はお支払手続きの確認がとれ次第迅速にお送りしております
  商品到着後はお品をご確認の上で取引ナビの受け取り連絡をいた
  だきますよう宜しくお願い致します。
※ 受け取り連絡をいただきましたら評価を差し上げております。
  評価の不要な場合は必ず事前にお伝えください。
※ いたずら入札等防止の為、新規の方·マイナス評価の多い方は入
  札の取り消しをさせていただく場合がありますので、お取り引き
  の意思のある方は入札前に質問欄からご連絡いただき、必ずお取
  り引きの意思をお伝えください。
※ なお、オークション終了後24時間以内に取引開始がない場合や
  かんたん決済の支払期限内に支払手続きがない場合はキャンセル
  扱いとして落札者さま都合にて削除させていただきますのでご理
  解及びご注意の程をお願い致します。
※ 領収書等の発行はできませんのでご了承ください。
※ 海外発送はいたしませんのでご了承ください。
※ このお品は店舗ウインドウでも販売しています。店舗で購入の引
  き合いがあった場合、その時点で入札がない場合には出品の取り
  消しを行っております。
※ 代理出品ですのでノークレーム、ノーリターン、ノーキャンセル
  にてお願い致します。
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現物確認や金額等のお問い合わせは下記リンクからもメールにて受け付けております。
(メール送信後に返信がない場合は見落としの可能性がありますので恐れ入りますが質問欄でその旨をお伝え下さい)

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管理番号/D1675

ゼニス クラスエルプリメロ クロノグラフ 03.051.4002 OH磨済
ゼニス クラスエルプリメロ クロノグラフ 03.051.4002 OH磨済
ゼニス クラスエルプリメロ クロノグラフ 03.051.4002 OH磨済
03.0510.4002/21.C492 ゼニス(ZENITH) クラス エルプリメロ クロノ
03.0510.4002/21.C492 ゼニス(ZENITH) クラス エルプリメロ クロノ
ヤフオク! -「クラスエルプリメロ」(ゼニス) (さ行)の落札相場・落札価格
03.0510.4002/21.C492 ゼニス(ZENITH) クラス エルプリメロ クロノ

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春先取りの 21.M510 / 03.051.4002 クロノグラフ Primero El CLASS ゼニス ZENITH AT OH磨済 裏スケ SS ゼニス

春先取りの 21.M510 / 03.051.4002 クロノグラフ Primero El CLASS ゼニス ZENITH AT OH磨済 裏スケ SS ゼニス

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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:ナカニシ スイングラスターアタッチメント SLS16(新品未使用品)22SS《遊び心溢れる♪》ルイヴィトン LVステッチプリントTシャツ

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『BOTTEGA VENETA◆BOTTEGA VENETA ボッテガヴェネタ/長財布/レザー/ブラウン/パッチワーク』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、MURUA - SHAKA×MURUAチャンキーソールサンダル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Supreme - supreme Mophie Powerstation wireless XL

∟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ハワイアンジュエリー スクロールバングル 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

ELIXIR エレクシール 美白クリーム/美容濃縮クリーム/美容濃密液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(DIOR★ロングスリーブ オーバーサイズ Tシャツ コットン)、「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:THE YANN(ザヤン)★ベルギーシャギーラグ (150cm 円形)IVORY【ZENITH】ゼニス デファイ エクストリーム シー 96.0529.4000 クロノグラフ 世界限定250本 デイト 自動巻き メンズ

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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