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【送料込】 Sophia ソフィア 布製トリプルソファ アンティーク調 1008-3-5F101B エレガント 高級感 猫脚 ダマスク柄 ブラウン×レッド 3人掛けソファ 布製
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48,818円 162,728円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • ソファ、ソファベッド
  • トリプルソファ
  • 布製
状態
  • 未使用



商品名:ソフィア イタリアンスタイル 3人掛けソファ   品番:1008-3-5F101B 

商品説明

Sophia ソフィア

可憐なイタリー調ソファ
アンティーク家具から復刻した本格派イタリー調ソファ。

■女性的な美しいフォルム
丸みを強調したフェミニンなスタイルが印象的。
奥行も深く、ゆったりと寛いで頂けます。

■クオリティ
バラのデザインをメインとした彫刻。
すべてハンドメイド(手彫り)で繊細に施しております。

シートクッションにはフェザーを上部に使用しており、丁度いい柔らかさです。

張地と同色のクッションが付属しております。

サイズ

W 200cm x D 90cm x H 100/シート高:50cm
シートサイズ:W 157cm x D 55cm
クッションサイズ:40cm x 40cm
※若干の誤差はお許しください。

カラー·材質

ブラウン×レッド(ダマスク柄) 
天然木材、布地、フェザー(羽毛)、ウレタンフォーム、ウェービングテープ

市場参考価格帯

358,000円 ~ 448,000円

料金

らくらく家財宅急便 Eランク
※配送料金は、都道府県よって異なります。
詳しくは、下記の料金表をご参照ください。

配送方法

ヤマトホームコンビニエンス 開梱設置サービス付き



■ ヤマトホームコンビニエンス らくらく家財宅急便 Eランク■
北海道(※函館エリア:26,000円。オーダーフォーム確認後に送料を変更しお知らせいたします。)30,500円
青森23,000円
秋田22,400円
岩手
宮崎/鹿児島
21,600円
宮城/山形20,900円
福島
長崎/熊本
19,800円
茨城/栃木
福岡/佐賀/大分
18,300円
群馬/新潟16,600円
埼玉/千葉/東京/神奈川
山口
15,000円
山梨/長野/富山/静岡
広島/島根
14,300円
香川14,300円
石川
岡山/鳥取
14,000円
福井/愛知/岐阜/三重/滋賀/京都/奈良/大阪/和歌山/兵庫13,800円
徳島14,100円
高知14,600円
愛媛15,300円
沖縄34,400円






弊社の商品は、海外の自社管理工場にて製作しております。
直輸入にて販売しているため、中間マージンなどが省かれ比較的お安く提供ができております。
店舗様に於いて複数個ご入り用の場合は、 までお問い合わせください。

その際お届け先を併記いただきましたら、在庫確認ののち送料を含めたお見積りを送らせていただきます。
日程に余裕がある場合は、受注生産も承っております。
お気軽にご相談ください。

また、弊社商品は、アンティーク家具に調和することを前提にしたアンティーク加工(色ムラ、エイジング)を施した品も多くございます。
新品ではございますが、まるで本物のような仕様でございます。

配送が「宅配便」サイズの場合
弊社ご入金確認日(代金引換便の場合ご落札日)から、配送準備2~4営業日いただいてからの発送となります。
オーダーフォームにご希望期日が記載されていなければ、最短到着にて手配を進めさせていただいております。

配送が「らくらく家財宅急便」の場合
弊社ご入金確認日(代金引換便の場合ご落札日)から、配送準備2~4営業日いただいてからの発送となります。
到着予定日は、発送日から約3~7日後の予定となります。
※大型家具の配達となりますので、お届け先の都道府県によって輸送期間が異なります。

アンティーク家具について
ご落札後、商品の最終メンテナンスを行います。
お届け日につきましては、メンテナンスのスケジュール及び配送手続きなどを含め、弊社ご入金確認日(代金引換便の場合ご落札日)から、14営業日以降からの発送となります。(商品によっては例外もございます。お急ぎの場合は、ご落札前にご相談くださいませ。)

※ご注文が混雑している場合は、通常より多くお時間をいただくことがございます。
お急ぎでご入り用の場合は、弊社までお問い合わせください。



ご落札後、ヤフーよりお客様ならびに弊社に、自動返信メールが送信されます。
ヤフーから落札メールが届かない等ございましたら、
お手数ですが当店までご連絡お願いいたします。至急、弊社よりご連絡致します。
(ご連絡の際は、必ずご落札日·落札商品をご連絡下さい。)

※落札メールが、自動的に『削除フォルダ』や『迷惑メールフォルダ』に 入ってしまう事例が増加しております。
「フォルダを空にする」前にメールが届いているか一度ご確認ください。
(hotmail·yahoo·msn·goo·ocn·nifty·ybb·aol·dionの
フリーメールをご使用されている方は、特にご注意下さい。)

弊社ではオーダーフォーム確認後、送料を含めたお見積りを 再度メールさせていただいております。
オーダーフォームご記入後、数日たっても弊社からの連絡が来ない等ございましたら、何らかの不具合の可能性がございます。
お手数ですが、ご連絡お願いいたします。

ご注意点

弊社ではできる限り実物に近い色で撮影·出品しておりますが、
PCモニターや個別に塗装を 施しておりますので、若干異なる場合がございます。
あらかじめご了承くださいませ。

実店舗での販売も行っておりますので、在庫が尽きる場合がございます。
なるべく最新情報を更新しておりますので、ご了承くださいませ。

アンティークのプロが監修の元、デザイン·製作·販売まで自社で一環。
ヨーロッパ各国の伝統的なスタイルを豊富に揃えております。あなたのお店にアンティーク調のおしゃれな店舗什器をご提案します。

是非お気軽にお問い合わせください。
またショールームにて実物もご覧いただけます。
(一部 展示のない商品もございます。)
お近くまでお越しの際は、どうぞお立ち寄りください。


アンティーク調ソファ·家具·店舗什器 チェスターフィールドソファ 業販専門店
ViVi&CoCo-ビビアンドココ-

〒510-0085 三重県四日市市諏訪町4-7
TEL:059-352-9050  FAX:059-352-9034
e-mail:
営業時間:10:00~18:00
定休日:毎週木曜

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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『181679 LAG GUITARS THV10DCE-LB HyVibe シリーズ エレクトリックアコースティックギター』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、りり235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AIDOUBLE STANDARD CLOTHING - 専用【Double Standerd C】ジャケット ベージュ

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OFF-WHITE - 最終値下げ Off-White×NIKE Air Jordan 5

∟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Prps - PRPS バラクーダ E67P71X ストレートデニム ピーアールピーエス 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。

URL : 福岡 直接引取 歓迎 BoConcept ボーコンセプト 2.5人掛 ファブリック ソファ グレー 北欧/デンマーク OSAKA?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 : B-2184【真作】斎藤清 自彫・自摺 木版画 雪国 額装 共シール/木版画家 福島 南画 文化功労者 書画中国美術  唐木製 平卓 花台 盆栽 飾り台  紫檀 紅木 茶道具 透彫 幅約51cm

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 : アウトレット送料無料!3人掛け・2人掛けソファ・コンパクト・展示品

■金融

Russet - <お値引き> russet 美品 2WAY トートバック (型番ce337 )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(Sale◆ASH◆ロングブーツ・White《関税送料込》)、「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:22SS【DOLCE&GABBANA】◆IPHONE12/12PRO カバー DGバロッコ◆ニトリ 3人掛け本革ソファ 皮革 牛革 キャメル ファミリー モダン NITORI 中古家具 店頭引取歓迎 R4864)

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

エディオン 株主優待カード 30000円分 (15000円分×2枚)

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