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素晴らしい品質 ZUIKO オリンパス ★極上美観★OLYMPUS DIGITAL #74561 F3.5-6.3 18-180mm ED オリンパス
素晴らしい品質 ZUIKO オリンパス ★極上美観★OLYMPUS DIGITAL #74561 F3.5-6.3 18-180mm ED オリンパス
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6,110円 9,400円
カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • カメラ、光学機器
  • レンズ
  • 一眼カメラ用(オートフォーカス)
  • オリンパス
メーカー·ブランド
  • オリンパス
状態
  • やや傷や汚れあり
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□商品詳細

数あるオークションの中からご覧頂き、本当にありがとうございます♪         
             感謝です!!(●^o^●)



★大特価★

★OLYMPUS オリンパス ZUIKO DIGITAL ED 18-180mm F3.5-6.3★


★限定一品★





‐付属する商品

■その他、写真に写っているもの 以上となります。
(写真以外の付属品はありません。)


【コンディション】

◆外観

外観、極上美品です!

小キズのみで、美観を損なう

大きなキズやアタリは一切ありません!

手に取った時の質感もバッチリですよ!!

本当にお勧めできる極上美品の一品です!


◆光学

光学、微カビのみで、

クモリなどは一切なく、

撮影には影響ない程度です!


◆動作

機能系も大変良好で、

全機能大変スムーズに動作しております。

是非この機会をお見逃しなく!



※同梱発送について

同梱発送につきましては入庫済みのため、+200円の手数料が発生します。

予めご了承ください。


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□安心サービス

1.★返品対応サービス★

当方では万一の返品も受けますが、到着後3日以内にご連絡ください。 初期不良の自然故障は返品対応させていただきます。

もしお気に召さない場合は、ご返品も対応しております。

その場合は商品代金の10%、落札手数料、送料のみご負担下さい。


2.
★品質保証★

保証期間があるものに限り、商品発送から期間内の間、正常な

ご使用状態で故障した場合、落札代金を上限として無償修理させていただきます。

保証書を商品お届け時に同封いたします。

※詳細の内容は保証書に記載してあります。

※保証期間があるものに限ります。



3.
★初期不良·配送事故スピード対応サービス★

万が一の初期不良、配送事故の場合は商品到着後3日以内にご連絡ください。 商品をご返送いただければ、

確認後当日中にご返金いたします。 その際の落札手数料(8.8%)と送料のみ、ご負担願います。

※初期不良とは、通常使用が出来ない明らかな動作不良のみとします。付属品は対象外です。

□支払、発送詳細

お支払い
·Yahoo!かんたん決済
※代引きは対応しておりません

送料について
送料は全国一律、
1200円とさせていただきます。
※沖縄、北海道、その他 離島の方は+500円になります。


発送日は入金確認後、3営業日以内となります。(土日、祝日は除く)
前日の17:00までにご入金できたものを翌発送日に発送いたします。

商品説明やタイトルに『無料』と記載のある場合は送料無料でございます。
□注意事項


■商品の外観·程度の感じ方は主観による個人差がありますので、 特に神経質な方·中古品にご理解のない方·新同品コレクターの方の ご入札はお控え下さいませ。
■以下のものは保証の対象外ですのでご注意ください。(保証のついた商品に限る)
·微細なゴミやカビ、くもり、サビ、磨耗、劣化など。
·また、巻き上げやヘリコイドの感触、光学系の見えの良し悪し等個人の 感覚に属するものもの。
·距離計連動式カメラ及びレンズにおける僅かなピントの誤差。
·落下、水没、衝撃などによるもの。
■保証付きの商品に関しましては、期日までとさせていただきます、 その後は実費になります。
■仕様は予告無く変更になる場合がございます。
■当製品を使用したことにより発生した周辺機器の不具合は保証できません。
■当製品を使用したことにより発生した損害等は保証対象外です。
■落札後24時間以内にこちらからご連絡いたします。 48時間以内にご連絡くださいませ、また一週間程度でのお取引完了に ご協力願います。 また、落札後、何か疑問点等ございましたら、評価をつけていただく前に、必ず取引ナビでご不明点の詳細のご連絡をしていただくように、落札者様にはお願いしております。 誠意のあるお取引きを心がけていますので、迅速に対応させていただきます。
■輸入品の場合箱等の多少の汚れ傷はご了承ください。
■注意事項、発送詳細をよくお読みになりご入札ください。
■きれいな中古品であっても、あくまでもUSEDですので、 完璧を求める方、特に神経質な方はご入札をお考えください。
■評価の悪いが目立つ方、新規の方はやむを得ず入札を取り消す場合もございます。 いたずらが多いため、申し訳ありませんが、ご了解ください、新規の方で高額の入札を行う場合は、事前に質問いただくと比較的スムーズかと思います。


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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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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『P-57yf【調弦が楽々.特殊カラクイ】沖縄三味線 工房オリジナル『結華』シリーズ!!』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、Nintendo Switch - スイッチ ネオン 新品未開封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AIReebok - ポンプフューリー スニーカー 26cm 新品未開封

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ANESSA - アネッサ60ミリ3個ミルク

∟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RRL - RRL インディゴバッファローウェスタンシャツ デニムシャツ 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。

【新品未開封:特典付き】Shantae(シャンティ)Collector's Edition・GBC

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 : ★超美品★オリンパス OLYMPUS 超望遠ズームレンズ ZUIKO DIGITAL ED 70-300mm F4.0-5.6https://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。

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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 : 中古 オリンパス OLYMPUS ZUIKO DIGITAL ED 70-300mm F4.0-5.6 超望遠ズームレンズ

■金融

NIKE - Nike WMNS Dunk Low Patchwork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(プラダスパンコール付きトートバックピンクスケルトンポーチ)、「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。

源氏物語 7巻~22巻 16冊 昭和十四年(p160)


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:21AW◆CELINE◆洗練されたディテール◆Crew Neck Sweaterノボフレックス NOVOFLEX MFT/PENT ドイツ製マウントアダプター マイクロフォーサーズにペンタックスKマウントレンズを

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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