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日本最大のブランド Slider Sock 送料無料☆新品即決! ソックス Innovations スライダー/Allstar その他
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • その他
状態
  • 未使用



送料無料☆新品即決! Sock Slider ソックス スライダー/Allstar Innovations


 商品詳細
ご覧頂きましてありがとうございます!

こちらは格安すとあMBからの出品です。

この度は、Allstar Innovations社から発売された、"Sock Slider ソックス スライダー"を出品させて頂きます。

こちらは、靴下を履く際に直接自身で靴下を持たないで履くことができる、米国で人気の便利グッズ、"Sock Slider"です。

●現在キャンペーン中で御座いまして私共の他の出品中の商品を含め、同時(2つの商品の落札時間が48時間以内)に複数個をご購入の方に対して、2品目以降の全金額の5%を御値引きさせて頂いております。宜しく御願い致します。
尚、値下げ交渉にて御落札の方は、こちらはサービス対象外となりますので予めご了承下さい。
また値下げ交渉で御落札の方は、原則として定価でご購入頂いているお客様を優先させて頂いておりますのでお支払いから発送まで、最大3週間ほどお待ち頂くことが御座いますので予めご了承下さい。
 お支払詳細
○Yahoo! かんたん決済

※トラブルを避けますためお支払いは、3営業日以内でお願い致します。入札される方は、十分ご注意ください。かんたん決済でお支払い頂いた場合、かんたん決済上での”受取連絡待ち”が確認できてから、3営業日前後での発送となります。すみませんが宜しく御願い致します。
 お届け詳細
○アメリカからの普通郵便(6-12営業日, +¥0円)
*最近稀に、到着まで一ヶ月程かかる事が御座います。ご注意下さい。
○アメリカからの速達(6営業日前後、+¥6,500, 配達番号付き、また商品の補償料金込みです。)

もしそれ以外をご希望の場合、(代引きや、クロネコ、佐川など)追加料金が発生致しますので宜しくお願い致します。
普通郵便の場合の商品を途中で送る際の盗難や紛失、または破損に対する補償をご希望の方は¥1,500を合わせて頂いております。この場合、5-10営業日で到着予定となります。御必要な方は、落札時に連絡を頂ければと思います。また普通郵便では稀に1ヶ月以上かかったりすることがあり、その際配達確認できるサービスがついておりませんのでご注意ください。
尚速達の場合は、商品の補償を含んだ料金となりますのでそれ以上いただきませんので宜しくお願い致します。
 注意事項
領収書の発行も可能です。もしそちらをご希望でしたら、ご落札後に一度ご連絡の程宜しくお願い致します。尚その際エクセルで作成し、PDFファイルでセーブをしてそちらを、Emailにて添付ファイルでお届けさせて頂く予定です。もし郵送等それ以外のお届け方法をご希望であれば、別途で料金がかかります。予め、ご了承下さい。

▼必ずお読みください。
●現在キャンペーン中で御座いまして私共の他の出品中の製品を含め、同時(2つの商品の落札時間が48時間以内)に複数個をご購入の方に対して、2品目以降の全金額の5%を御値引きさせて頂いております。宜しく御願い致します。


尚、値下げ交渉にて御落札の方は、こちらはサービス対象外となりますので予めご了承下さい。 また値下げ交渉で御落札の方は、原則として定価でご購入頂いているお客様を優先させて頂いておりますので発送まで最大3週間ほどお待ち頂くことが御座いますので予めご了承下さい。値下げ交渉した後速達などを希望されましても、発送まで最大3週間お待ち頂く事には変わりませんので、予めご了承ください。
●実物の色と画像を確認して出品していますが、モニターの設定により違いが出る場合があります。
●発送はご入金頂いた金額を確認させて頂いた後、3営業日前後です。(営業日とは日米それぞれ両方の国が土日祝でない日とする。)
●ご不明な点がありましたら必ず入札前にご質問ください。
※評価の「悪い」が目立つ方、よくキャンセルされる方、神経質な方は入札をご遠慮ください。 入札いただいても、その入札を取り消しさせていただく場合がございます。
●落札後はノークレームでお願いします。質問等でお問い合わせの無かった事項など、落札後にご連絡いただいても、一切責任を負うことはできません。あらかじめご了承ください。


返品について
*商品が到着してから2週間以内の商品、またはこちらの発送から20日以内の商品(期間が長い方を選ぶものとする)
*未使用未開封であること、またそれが確認できる状態であること
*返品して頂いてこちらが確認できてからのお支払いとなります。
*その際の送料はご負担して頂きます。
*返却金額は商品の80%です。(全額ではございません)
*今まで商品の紛失などは起こっておりません。しかし普通郵便では配達確認するすべがないので発送後、万が一商品が紛失したとしてもこちらで確認を取ることが不可能です。ですからその際の返金要求に応えかねますので、予めご了承下さい。普通郵便に対して不安を覚える方は必ず商品保証をつける、もしくは速達にすることを強くお勧め致します。


ご連絡は3日以内、ご入金は落札日より土日祝日を含む7日以内にお願い致します。
*ご入金は、取引ナビにての確認後、3日以内にお願いしております。落札後、1ヶ月先のお振込など、長期にわたり、お振込確認がとれませんようですと、やむを得ず、こちらから入札の取り消し、もしくは、落札後の取り消しをさせていただく場合がございます。 金額は送料込みとなっております。



 最後に
こちらのページをご覧頂き、有り難うございます。関連製品も取り扱っております。何かご興味がある商品が御座いましたら、ご質問よりご連絡の程宜しくお願い致します。

最後迄読んで頂いて、有り難うございます。


No.217.001.001

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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『★コスプレ衣装★ラブライブ! 風★南ことり★僕たちはひとつの光』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。

パンパンチュチュ

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、IENA - 新品タグ付❤️O’neil of DublinPlain チェックロングスカート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

■教師なし学習任天堂 - 【送料込】任天堂 Nintendo Switch(有機ELモデル)スイッチ本体

∟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JUSGLITTY - ひぃぃ様専用 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。

URL : 大人気 NeoFlex Deco 木目調

■金融

これはゾンビですか コイン不要機セ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(完売必至!JimmyChoo☆ BONBON/メタリックゴールド)、「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:ルブタン直営店◆Coolito Swing◆クーリト スウィング◆ミュール大人気 HiKOKI(ハイコーキ) 旧日立工機 充電器 ニッケル水素電池、ニカド電池72V~18V用 UC18YGH

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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