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名作 P8550 HOSHIZAKI RTL-120DNC 冷蔵庫 ドロワー式 業務用 ホシザキ ホシザキ
名作 P8550 HOSHIZAKI RTL-120DNC 冷蔵庫 ドロワー式 業務用 ホシザキ ホシザキ
k1003379906-4556-7AR
20,400円 68,000円
ホシザキ ドロワー 冷蔵庫 RTL-120DDC 2008年製│厨房家, 業務用冷蔵庫 ホシザキ 業務用 【通販モノタロウ】, ヤフオク! -業務用冷蔵庫ホシザキの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -業務用冷蔵庫ホシザキの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -業務用冷蔵庫ホシザキの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -業務用冷蔵庫ホシザキの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! - ホシザキ|HOSHIZAKIの中古品・新品
カテゴリ
  • 事務、店舗用品
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  • ホシザキ
メーカー·ブランド
  • ホシザキ
状態
  • やや傷や汚れあり
P8550 HOSHIZAKI ホシザキ 業務用 ドロワー式 冷蔵庫 RTL-120DNC

商品説明



商 品 名
·業務用 ドロワー式 冷蔵庫
メーカー
·HOSHIZAKI ホシザキ
型番
·RTL-120DNC
詳細
·電源 100V 50/60?

消費電力 210W

有効内容量 8.6L×4 (ホテルパン 2/3 ×4 10cm)

製品重量 102kg

2015年製
商 品 状 態
·動作確認済








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コチラの商品は大型商品になります。
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下記送料表で送料をご確認ください。
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☆ご不明な点や、気のなる事がございましたらお気軽にお問い合わせ下さい。


☆付属品はお写真に写っている物のみとなります。


☆写っていない付属品でのご返品はお受けできません


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☆年末年始、大型連休、大型買取等で、ナビやお取引が出来ない場合がありますので、その際には自己紹介欄に記載しますので、必ず自己紹介欄をご覧頂きご納得の上ご落札くださいますようお願い致します




【商品保管·店舗場所】 大阪府箕面市外院3-2-17
リサイクルショップ peace ピース
【お問合せ先】 代表℡072-749-6555 Fax072-734-8999
大阪府公安委員会許可
第622322204206
自動車商·古物商·道具商


発送詳細
【運賃改定のお知らせ】
平成25年5月1日より西濃運輸の運賃の大幅な改訂があり
大型商品の『個人様宅宛て』への配送は『割増運賃』が必要となります。



○大型商品の発送は西濃運輸での発送となります。
  ※他の配送業者での発送は対応しておりません。

○大型商品の代引き対応と時間指定は出来かねます。

○大型/重量商品に付きましては配送ドライバー1人でのお伺いの為、
一人で持てない荷物は営業所留めとなります
また、現地にて荷下ろしの出来ない場合も、営業所止めとなりますのでご了承願います。

下記の運賃表は法人様宛て又は営業所止めの運賃となります。
個人様宛の場合は+3240円の追加料金が発生致します。
また一部の地域では中継料が加算されますので【中継地域一覧】をご確認ください。


Km50100150200250300350400450500550




大阪府奈良県

和歌山県
兵庫県

京都府

滋賀県

徳島県
三重県愛知県

福井県

岡山県

香川県
岐阜県

石川県

鳥取県
広島県富山県

高知県
愛媛県

静岡県

長野県
島根県神奈川県

山口県

山梨県
A22002200230024002400250025002600260026002700
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Km600650700750800850900950100011001200




新潟県

群馬県

東京都
千葉県栃木県

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埼玉県

福岡県

大分県
佐賀県大分県熊本県

長崎県
福島県山形県

宮城県
宮崎県秋田県

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青森県
A2700280028002900290031003100320033003400
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S2100022200231002390025700266002760028500294003120033000
    ※北海道や沖縄県、離島に関しましては別途お問い合わせ下さい
注意事項

○誠に勝手ながら店頭販売を優先しておりますので、予告なしに削除を行う場合が有りますのでご了承ください。

○商品について不明な点がありましたら必ず入札前にご質問ください。
不明点を解消しないまま入札、落札頂いた後の質問·返品には一切、対応致しかねます。
(質問·回答は弊社の返答を持って有効となります。)

○モニターの環境により、実際の商品と色味が多少違って見える場合があります。

○オークションの特性上、商品を直接ご覧頂き、状態を確認して頂く事は出来ませんので商品状態については確認出来うる限り正確にお伝えする様、心掛けておりますが、多分に見落としや採寸の誤差等が発生することも考えられます。この様な場合でも、状態見解の相違についての返金·返品は一切、致しかねます。予め、十分にご留意の上、自己判断でのご入札をお願い致します。


○商品の保証は、 商品状態欄に 動作確認済みは保証商品となります
  また、通電のみでの出品は、通電のみの保証で、それ以外は保証いたしません
  動作未確認の商品·ジャンク·現状出品につきましては、ノークレーム·ノーリターンにてご理解の程、宜しくお願いします。
  なお、付属品に関しても写真に写っていないものは保証対象外となりますので、ご了承の上、ご検討下さいますようお願いします。


○落札後48時間以内にご連絡いただけない場合は、キャンセルとさせていただきます。

○明らかに当方の記載事項の誤りや商品の欠損の場合は、商品到着後3日 以内に連絡いただければ返品をお受けします。

○元箱付き商品につきまして梱包の際、箱に直接テープ·発送伝票を貼らせて頂く場合がございます。
元箱が必要な方は、落札後、必ずナビにてお申し付けくださいませ。

○輸送事故について
明らかに輸送事故による破損の場合は、運送会社へ直接ご連絡願います。
その際、梱包資材などはお捨てにならず保管下さい。

○輸送事故の弁償額は、当店にお支払い頂いた額が弁償額となります。

○なお、木曜(定休日)·土曜·日曜·祝日はすべての業務を休ませて頂きますので、ご了承くださいませ

○発送は、ご入金が確認出来ましたら通常当日から3営業日以内に発送致します。
発送後、取引ナビにて、追跡番号等をお知らせいたします。

○同梱·取置きなどは、1週間程度の日数であればお受け致します。


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ホシザキ ドロワー 冷蔵庫 RTL-120DDC 2008年製│厨房家
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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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【長野発】【2017年製】ホシザキ 2ドア冷蔵庫 HR-63ZT 625x650x1890mm 392L 単相100V インバーター制御 タテ型 -6~+12℃ 【即決あり】

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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『[CK6857] 中古 MITSUBISHI 三菱電機 GOT1000 GT1562-VNBA GT15-75QBUSL 表示器 タッチパネル シーケンサー 動作保証』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、BEAUTY&YOUTH UNITED ARROWS - ★カズチカさま専用★ roku 6のミリタリーワンピース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AIPLUIE ダブルフェザーバレッタ

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

■教師なし学習正絹【花模様】振袖 帯セット袷 A-3386

∟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DJI RyzeTech Tello 損害賠償保険付き DJI テロー ドローン 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。

『清・古寿山石・田黄石彫・描金羅漢置物・箱付』極細工・古賞物・中国古玩・中国古美術

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。

正絹 絞りお振袖 袋帯 二点セット

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 : ◆ホシザキ◆台下恒温高湿庫◆CT-180SNC◆W1800*D600*H800◆業務用 店舗用 厨房設備 厨房機器 飲食店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 : ★カバー付き★コミックセット 魔太郎がくる!! 全13巻セット 秋田書店FENDER  SONORAN S

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 : KIRSH☆スモールチェリーロングスリーブTシャツ ブラック

■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 : 【引取限定-大阪/正常動作品】ホシザキ 業務用冷蔵庫 RSS-120B 大型 ガラス戸 770L W120/D65/H189cm 163kg 100V 中古 動作OK

■金融

Rady - tlpjla様、専用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(【新作】Louis Vuitton★キーケース★大人気)、「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。

クボタ トラクター爪 イーグル爪 ロータリー爪 耕うん爪 32本 1-521HN N455 N465B


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:送料込★LACOSTE★半袖Tシャツ V-Neck Pima CottonDQ05 ホシザキ 星崎 業務用 台下冷蔵庫 コールドテーブル テーブル形 RT-150SNC 厨房用

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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<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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