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【特別セール品】 カーボンモノコック 最上位モデル TSURINOYA ベイトロッド ロックフィッシュ) シーバス (バス sicリング Fuji C792ML 悟 inspiration その他
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12,000円 20,000円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • フィッシング
  • ロッド
  • 海水
  • ルアーロッド
  • その他
状態
  • 未使用
■全長(m)/(ft):2.36/7.9
■継数(本):2
■仕舞寸法(cm):122
■自重(g):129g
■先径/元径(mm):1.8/10.7                               
■アクション:ファースト                           
■硬さ:ML                                          
■適合ルアーウェイト(g):7~18
■適合ライン(lb):6~14
■ガイド:Fujiガイド sicリング
■Fujiリールシート
■4Aコルクハンドル
■ inspiration 悟 C792ML

●商品状態
中国生産品ですが
安定して高い品質の製品を数多く手がけるTSURINOYA製品です。
そのTSURINOYA製品の中の最上位モデル バスロッドです。
グリップは カーボンモノコックで
クオリティーが高く、ガイドはもちろんFuji sic 、リールシートはもちろんfujiが使われています。
ハンドル部分に質の良い4Aコルクをつかっています。

作りも良い仕上げで日本の同価格帯のブランド品等と比べてコストパフォーマンスは高いとは思いますが…
ねっとで見つけた
レビュー
https://www.youtube.com/watch?v=CYCM1dAv_dA

但し、検品は欧米基準です。
実釣(使用)に問題ない程度の些細な汚れキズや塗装部分にくもりやムラ等が有る場合もございます。
気になる方完璧を求められる方はご入札をご遠慮ください。

●商品名
TSURINOYA 最上位モデル カーボンモノコック ベイトロッド inspiration 悟 C792ML Fuji sicリング

·商品、カラーにつきましては、画像にてご判断下さい。
·掲載いたしました画像は、実際の出品物と同じサンプルを撮影した画像です。
(撮影状態により、実物の色調との相違が若干ある場合がございますので、ご理解のほど、お願い致します。)
----------------------------------------
●同梱について
·何種類ご落札頂いても
すべて同梱発送いたします。
(※但し、ヤフオクシステム上の「まとめて取引」は商品の組み合わせによっては使用できない可能性がございます。
そのさいは単品でのお取引を選択し、それぞれ個別にお支払いください。)
·2点目以降の落札品が送料落札者負担となっている場合は送料を0円に上書きして落札代金のみお支払いください。

●取り置きについて
取り置きの場合でも終了後
·48時間以内の取引ナビを開始(発送先ご連絡)して下さい
·72時間以内のご入金をお願いいたします(入金確認後お取り置きさせて頂きます)。
·お取り置きの期間は最初のご落札から数えて最長7日間とさせていただきます。
·お取り置き希望の方は最初のご落札時にご連絡ください。

●配送について
·配送料金は、当方で負担させて頂きます。
·落札者様のお支払いが確認できました後1時間~48時間以内に発送の手配準備致します。
(何かの事情で時間内に発送準備手配出来ない場合はすみやかにご連絡いたします。)
·包装は、中古再利用ダンボール箱での包装発送となります
·ゆうパックお手軽版にて発送します
(着日の指定は出来ません)
※それ以外の発送方法はお受けできませんので
それ以外の発送希望の方はご入札をご遠慮ください。

●お支払方法
·落札代金は落札者様先払いとなります。
·Yahoo!かんたん決済
----------------------------------------------
●その他
·評価が悪いの多い(5から10以上または3%以上)方はご入札の取り消しを予告なくすみやかにおこないます。ご了承下さい。

·万が一商品に不都合な点がございましても、返品、交換には応じられません。ご理解頂ける方のみご入札をお願いします。
(但し、商品の発送間違いにはできる限りの対応をさせて頂きます。)

·キズや汚れ等の見落としがある場合もございます、ご理解の上ご入札お願い致します。

·撮影状態により、実物の色調との相違が若干ある場合がございますので、ご理解の上ご入札お願い致します。

·オークション終了後、
72時間以内の取引ナビ開始(発送先ご連絡)が無い方、
72時間以内にご入金頂けない方は、入札をご遠慮下さい。

·即決は考えておりませんのでオークション終了までお付き合い下さい。
(※ 即決に関するご質問にはお応えしておりませんのでご了承下さい。)

·入札後、落札後のキャンセルはお受けしておりませんので慎重にご入札をお願い致します。

·評価しないで下さいとのお願いはしないでください。
(自動的に評価を返しているため)

·発送中の事故や不達、誤配等がございましてもこちらでの補償、配送業者への問い合わせ等一切致しませんので、あらかじめご了承ください。
保証を求められる方は入札しないでください。

·ご質問がある場合、内容に関して回答が難しい場合もございますので、ご理解下さい。

何卒よろしくお願いいたします。

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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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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『ネオテック スーパー・ハーネス・ストラップ レギュラーサイズ メタルフック カラー:ブラック(中古品)』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、THE NORTH FACE◆MOUNTAIN LIGHT DENIM JACKET_マウンテンライトデニムジャケット/M/ナイロン/BLK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☆墨筆署名『紙すき五十年』阿部栄太郎:東峰出版;昭和38年;函;本;背クロス装;見返し図;棟方志功;題字;芹沢銈介;紙譜三貼付;巻頭;口絵;10葉

∟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★イタリアシャツDANROMA ドゥエボットーニ ESCLUSIVE 驚きの GIALLO S 38-89 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。

OLYMPUS◆m.zuiko 14-42mm 1:3.5-5/レンズ

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 : 72:1円スタート MC Works エムシーワークス RAGING BULL レイジングブル 105XF-1 保証書あり 現状販売https://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。

URL : patagonia - patagonia パタゴニア レトロXASCLO Hard Over Hoodie (2color)

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 : Apple - アップル iPad 第7世代 WiFi 32GB スペースグレイ

■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 : Gクラフト MSS-892-PE モンスターストリーム Stream special of monster fish

■金融

新品 PSYCHO-PASS サイコパス VOL.1 Blu-ray 初回生産版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(Lサイズ☆GDC TONAL CREWNECK SWEATSHIRT)、「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:FUJIFILM インスタントカメラ チェキ instax mini 8ブラックライオン ハンドレッド55 UOYA限定オレンジティップ 中古美品 魚矢 BLACK LION hundred55

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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