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贅沢屋の 状態良好★快速SSD★Windows11★13inノートPC★Dell Vostro ① Cam★Wi-Fi★Office互換アプリ★送料無料 i5★RAM8GB★Web Core 5370★Intel 13インチ~
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20,400円 51,000円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • ノートブック、ノートパソコン
  • デル
  • 13インチ~
メーカー·ブランド
  • デル
シリーズ
  • Vostro
状態
  • 目立った傷や汚れなし
ご覧いただきありがとうございます。

点検·整備し出来るだけ正確に記載するよう心がけておりますが、リユース品ですので完璧を求められる方はご遠慮ください。

★☆★ご入札·ご落札後のクレーム、キャンセルは受け付けておりません。☆★☆

ご入札·ご落札いただいた方は下記説明を全て読んでご了承頂いたものとします。

★おすすめポイント★

◆高速!省電力!快適長持ち!
第8世代Core i5&M.2 SSDで起動もアプリも快適動作。

◆Window 11にアップグレード済!
OSもデバイスドライバ類も最新の状態です。

◆Office互換アプリインストール済み!
Excel、Word、PowerPointファイルの読み書き可能。

◆テレワークにも対応!
Webカメラ内蔵。外付けヘッドセットマイクを繋げばテレワークも即OK。

◆動画やインターネットも安心!
ウイルス対策アプリインストール済み。

清掃点検後OSをクリーンインストールし全デバイスドライバをアップデート!
Windows Updateも現時点の最新アップデートまで完了しておりますのでご落札後すぐにご使用いただけます。



★スペック★

■■製品名■■
Dell Vostro 5370

■■種 類■■
13.3インチ ノートPC

■■O S■■
Windows 11 64ビット ※正規ライセンス認証済

■■C P U■■
Intel Core i5-8250U CPU 1.60GHz

■■メモリ■■
8GB / DDR4

■■ストレージ■■
M.2 SSD 256GB

■■グラフィック■■
インテル UHD グラフィックス 620

■■ディスプレイ■■
13.3インチFHD(1920 x 1080)アンチグレア LEDバックライトディスプレイ

■■ポインティングデバイス■■
設定可能なシングルタッチおよびマルチタッチジェスチャ

■■ドライブ■■
なし

■■通信■■
Wi-Fi / Bluetooth 4.1

■■入出力■■
HDMI×1 / USB Type-C×1 / USB3.1×2 / ヘッドセット

■■その他■■
Webカメラ / MicroSDカードリーダー

■■重量■■
約1.44kg

■■アプリ■■
Office互換アプリ インストール済


★状態チェック★

下記状態はチェック済ですが中古品ですので全ての機能を完全に保証するものではございません。
筐体、キーボードなどはアルコール清掃しております。


【ハードウェア】

■■OS起動時間■■ ※電源ONからサインイン完了までの時間。
約24秒

■■Wi-Fiインターネット接続■■
OK

■■Bluetooth接続■■
OK

■■HHD■■ ※CrystalDiskInfoによりチェック。
正常

■■キーボード·タッチパッド■■
OK

■■ディスプレイ■■
OK

■■外部接続端子■■
OK

■■スピーカー■■
OK

■■マイク■■
内蔵、ヘッドセット OK

■■Webカメラ■■
OK

■■バッテリー■■
新品時の約63%。
※写真のバッテリーレポートをご参照下さい。


■■その他■■
なし


【ソフトウェア】

■■OSクリーンインストール■■
OK(Windows10)

■■Windows11アップグレード■■
アップグレード完了

■■デバイスドライバー■■
インストール済み。

■■Windows Update■■
完了

■■ウィルス対策■■
Microsoft defenderインストール済み。

【付属品】

■■ACアダプター■■
メーカー同等品付属

■■バッテリー■■
あり

■■その他付属品■■
なし


★お取引について★

■■お支払い■■
ご落札後48時間以内にご連絡もなくお支払い頂けない場合 は誠に残念ですが落札者様を削除させていただきます。

また、ご落札日から5日以内にお支払い頂けない場合も落札者様の都合で削除させていただきます。

上記どちらの場合も落札者様に「非常に悪い」評価がヤフオク側より自動的に付いてしまいますのでご注意ください。

■■発送·受取■■
商品発送は通常お支払いが確認出来てから1~2日以内となっております。

ただし土日祝祭日は発送出来ない場合がございますので、その場合は事前にご連絡差し上げます。

受け取りのご連絡は【商品到着後24時間以内】にご連絡をお願いいたします。

商品到着後24時間以内に受け取り連絡がない場合は【保証適用外】となってしまいますのでご注意ください。

■■保証■■
保証期間は商品到着後1週間となります。

なお商品到着後24時間以内に受け取り連絡がない場合は【保証適用外】となってしまいますのでご注意ください。

保証内容:下記に当てはまる場合は同等品との交換。ただし交換品がない場合は返品返金対応。

·日本国内において本体の電源が入らず使用できない場合。
·商品到着後24時間以内の検品時に物理的に破損しており使用できない場合。

 ※運送事故の場合もございますので保証期間中は梱包材の保管をお願いいたします。
 ※上記の保証期間を過ぎた場合は動作保証の対象外(ノンクレーム·ノンリターン)となります。
 ※また本体以外の付属品(バッテリー、ACアダプター等)に関しましては保証の対象外となります。

■■代理落札について■■
オークション代行業者、または落札者と受取者が違う等の代理落札はトラブル防止のためお断りしております。

代理落札があった場合、これ以降の入札が出来ないよう落札者はブラックリストへ登録となってしまいますのでご注意ください。

万一落札した場合においても【落札者都合】により削除となってしまいますのでご注意ください。

■■評価について■■
評価依頼をいただいた方のみに評価をつけさせていただきますのでご了承ください。

■■ご質問対応について■■
ご質問や取引メッセージへの返信は基本的に平日10:00から18:00までとさせて頂きます。

■■年末年始のお取引について■■
年末年始の休業は下記の通りとさせていただきます。

◆ 休業日:2021年12月30日(木)~2022年1月4日(火) ◆

休業期間中にいただきましたお問い合わせ、及び落札していただきました商品の発送につきましては、1月5日(水)以降にさせていただきます。

ご迷惑をおかけいたしますが、何卒よろしくお願いいたします。


■■ご注意点■■
◆稀にご入札のない商品は残り時間前に終了となる場合がございますがご了承ください。

◆使用方法や製品マニュアルはメーカーホームページでご確認ください。

◆中古品のため写真に映りきらない細かな傷·汚れなどがございますことをご了承ください。

◆清掃·点検·整備を行っておりますが中古品ですので完璧を求められる方、神経質な方はご遠慮ください。

◆マイナス評価の多い方、新規の方は削除させて頂く場合がございますのでご了承下さい。

◆可能な限り迅速、丁寧に発送を心がけておりますが、社会的諸事情による運送便の遅れ等により配送が遅れる場合も稀にございますので予めご了承下さい。

◆プチプチ又は段ボールを使用した簡易梱包で発送いたします。


最後までご覧いただきまして誠にありがとうございます。
以上、ご了承頂いた上でご入札·ご落札いただけますよう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『日本ハム 4/23 チケット 2枚 3列目 格安!』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。

【関税負担】 MARNI TRUNK BAG MINI

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。

MITSUBISHI 電源ユニット A1S61P A2SCPU A1SJ71C24-R2 A1S64AD A1S62DA A1SX40  動作未確認 付属品なし


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、台湾発●ROBINMAY●メンズ用リュック●ミニバッグ付●全3色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AI【関送込】Roger Vivier カバード バックル付き ミュール

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PRADA 【直営店】新作 ブラッシュドレザー ダービーシューズ

∟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BURBERRY ハンプシャー レザー&キャンバスバッグ 関税込 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 : ●1円/DELL Latitude 5300/Core i7 8665U 2.11GHz/512GB/16GB/13.3インチ/Windows10 Pro/高速SSD/大容量メモリ/高解像度/第8世代

■金融

CARRERA カレラ サングラス CARRERA 185/F/S 086 ハバナ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(☆22SS☆【THE NORTH FACE】☆SPEED + BOA II ボア☆男女)、「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:TASCAM DR-07X tascam dr-07xDell inspiron 13 5310 プラチナ(QHD+・大容量メモリー・MX450搭載)【おまけあり】

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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