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高い品質 ★極美品★岩谷堂箪笥★チェスト★5段★民芸家具★タンス★うるし塗★鍵付き★No.002466★南部鉄金具★和家具★時代箪笥★(H522)AKARI 和タンス
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39,000円 130,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • タンス、チェスト
  • 和タンス
状態
  • 目立った傷や汚れなし
★極美品★岩谷堂箪笥★チェスト★5段★民芸家具★タンス★うるし塗★鍵付き★No.002466★南部鉄金具★和家具★時代箪笥★(H522)AKARI
商品説明♪ご覧頂きまして誠にありがとうございます♪
※領収書、納品書が必要でしたら発行致しますので、お知らせ下さいませ。

※送料の金額は一番下に記載していますのでご確認お願い致します。

※直接引き取りはかんたん決済で支払い後であれは可能です。

商品内容

幅:1060mm 奥行:460mm 高さ:1160mm
引出し奥行:400mm

引き出し内部に隠し収納がございます。
     
◆外見状態

極めて綺麗な状態です。
画像にてご判断くださいませ。

【商品外見状態】Sランク


《ランク表記》
N=新品、あるいは未使用品
S=使用感もあまりなく極めてキレイな状態
A=多少のキズ、汚れ、使用感はあるが状態良好
B=全体的にキズ、汚れ、使用感がある
C=全体的にキズ、汚れ、長年の使用感がある


※ランクは当社独自の査定に基づいております
(他社との比較はご遠慮願います)
    
 
◇ 付属品等◇

·画像に写っている物が全てです。
·台車は付属致しません。
注意事項
◇コメント◇

·写真に載せている物がすべての発送物となります。

·使用感がある場合や細かいキズ·汚れなど気になる方、神経質な方は入札をお控え下さい。        

·動作未確認·ジャンク品の場合は、ノークレーム、ノーリターンでご理解がある方のみ入札をお願いいたします。

·イタズラ入札が多いため、一度入札された物に関しては、基本的に
 入札の取り消しは致しませんので、よくご考慮の上ご入札ください。

·新規/悪い評価の多い入札者様はいたずら入札防止の為入札を取消させて頂く事がございますので予め御了承下さい。


新品ではございませんので、神経質な方·新品をお求めの方には不向きな商品です。

24時間以内に取引ナビにてご連絡いただけない場合は、落札者都合で削除させていただきます。

(ヤフオクのシステム上、落札者様のオークションIDに対し、自動的に「非常に悪い」の評価がついてしまいます。)ご了承ください。
ご入金は5日以内にお願いいたします。

メール、質問等は9時~17時までの対応となり、時間外は翌日より順次対応させて頂きます。

落札後のキャンセル及び値引きの申し入れはお受けできません。

質問での入札キャンセルの依頼はお断り致しますので、よくご検討の上、入札をお願いします。

写真は光の関係で実際の色とは異なることもございます。あらかじめご了承ください。


大量出品のため連絡、発送等が遅れる場合がありますのでご了承ください。

また、ヤマトらくらく家財便や新潟運輸にて配送となる商品や大型商品につきましては、発送予約を取らなければならない為、即日や、翌日発送が必ずしも出来るとは限りません。そのため急ぎでお手元に必要の際はご相談の上入札をお願い致します。

土曜、日曜、祝日の発送や連絡は出来ませんのでご了承ください。

写真をご覧頂き、御判断できる方に入札·落札をお願い致します。

質問の際には、専門用語は理解できませんので素人でも判る様に記載してください。

ノークレーム·ノーリターンでお願いします。


■商品に関して
画像、文章のみで判断する取引であり、多少の価値観、言葉の捉え方の違いが生じる場合もございます。商品説明には充分注意して記載しているつもりですが、当方の勘違いや知識不足による誤表記などが発生する場合がございますので、寛大な対応をお願いいたします。

商品は表面を簡単に清掃したのみですので、細かな部分の清掃は落札者様の方でお願いいたします。
安価での出品ということをあらかじめご理解の上、神経質な方の入札はご遠慮願います。

■同梱に関して
発送作業のコストを抑え、可能な限り低価格での出品をさせていただくため、原則として1商品につき1梱包で発送しています。商品によっては複数商品の同梱発送にはお応えできない場合がございます。
安価でご提供させていただいておりますので、ご配慮いただきますようお願いいたします。

■返品、返金に関して
中古品ですので、落札者様都合でのご落札後の返金はいたしかねます。
あらかじめご了承の上、入札を行ってください。


輸送時のショックや不慮の事故等により動作しない場合がございます。
そのため初期不良としまして商品到着より3日以内の動作不良には
送料と落札代金をあわせた金額の返金にて対応いたしますが、いかなる場合に置きましても、商品到着後の落札者様が負担された作業代、人件費等の金額はお支払いできませんので、ご理解下さる方のみご落札をお願い致します。
それ以後はノークレーム、ノーリータンでお願い致します。
また、返金については商品がこちらへ届いたことを確認してからの振込みになります。

■出品者について
当方は専門家ではないため回答できない質問も多々ございます。あしからずご了承くださいませ。
また、オークション終了当日および終了間際でのご質問は、原則として回答できかねます。
ご不明な点などございましたらお早めにご質問いただきますよう、よろしくお願いいたします。
上記記載は素人、私自身が調べて記載した物ですので、間違いがある場合がございますので、ご了承くださいませ。
発送詳細◇送料◇

岡山県から発送いたします。

ヤマトらくらく家財便 Cランクにて発送致します。

らくらく家財便URLこちら↓


支払方法
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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岩谷堂箪笥 三、五尺整理(上四ッ抽) 南部鉄器金具 桐紋様 NO.359
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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『164960 Pearl RT-703/C Rhythm Traveler Black Box Jet Black コンパクトドラムセット』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、★アンティーク★フランス★プルミエ★ブラシディッシュ★蓋物容器★ファイアンス★サルグミンヌ★レッジーナ★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

■教師なし学習中古/レコード/創価学会会長戸田城聖先生の教え/御書講義の部/清澄寺大衆中/日女御前御返事/顕物未来記/聖密房御書/質問会の部/池田/公明

∟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G-SHOCK 買取のGRAVITY◇未使用◇DW-8200K-8 第5回イルカクジラ(イルクジ)ジ・オーシャン FROGMAN(フロッグマン)G-SHOCK 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 : ◆完成品◆桐たんす引戸3段+深型6段◆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。

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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。

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■金融

訳あり◆マルゼン 電気フライヤー 1槽式 油量18L W450xD600xH800+240 MIF-18C 三相200V レギュラータイプ 厨房 Maruzen/商品番号:220330-Y6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(CHANEL - 美品 シャネル★ヴィンテージ イヤリング)、「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:mame - mame ワンピースタ荷W0470◆H101cm×W87,5cm◆味わいのある杉材のレトロな和タンス◆飾り棚収納棚時代箪笥引き出し金具骨董アンティークN(ヤC)松

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↓

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