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最新情報 ホシザキ 厨房【無限堂大阪店】 幅750x奥行560 三相200V 2016年製 1ヶ月保証 中古 MIC-5TB3-L 電気スチームコンベクションオーブン オーブン
最新情報 ホシザキ 厨房【無限堂大阪店】 幅750x奥行560 三相200V 2016年製 1ヶ月保証 中古 MIC-5TB3-L 電気スチームコンベクションオーブン オーブン
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75,600円 252,000円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • オーブン
状態
  • やや傷や汚れあり
商品の状態·程度

B

中古品。
使用感があります。スリキズや小キズ、汚れ、ヤケなどがあります。

※状態に関してはスタッフの主観もありますので、参考目安としてお考え下さい。当店取扱商品は基本的に中古品ですので神経質な方はご遠慮ください。

保証

保証期間

商品到着後 1ヶ月間保証
商品仕様
メーカーホシザキ
型番MIC-5TB3-L
電源三相200V
周波数50/60Hz
消費電力5900/5900W
温度帯ホットエアー:30~300℃ コンビ:100~300℃ スチーム:30~130℃
内容量83L
オーブン制御方法:マイコン制御 蒸気発生方式:IH式(インバーター制御) 庫内昇温方式:ヒーター式(位相制御) ホテルパンサイズ:2/3、収納枚数5枚(68mmピッチ) ※最下段は深さ20mm以下のホテルパンに限る
外形寸法W750 x D560x H685(~715)mm
重量85kg
注意事項給水·排水接続が必要です。 排水接続:Φ38 排水は熱湯の排水になります。HT配管推奨です。
詳細備考ホシザキの『クックエプリオ』入荷しました! 水蒸気量設定(コンビモード):4段階(0%·40%·90%·100%)
左開き仕様です。
付属品スプレーガン、ホテルパン5枚(画像参照)、中古軟水器、取扱説明書
※上記は型番などから調べたデータを抜粋したものです。
その他特記事項
状態ランクB
芯温センサーも付いており、比較的状態良好です!
動作確認、清掃済みです。
動作良好です。
あくまでも中古商品ですので多少のスレ、キズ、使用感はご容赦下さい。
保証期間商品到着後 1ヶ月間保証
在庫店舗大阪店


送料について
※北海道及び沖縄·離島や一部地域では、「配送できない」もしくは「各営業所止め」になる場合がございます。
詳しくはお問い合わせください。

弊社指定トラック便での配送となります。

法人、個人事業主、店舗等の法人名、屋号、店舗名等が必ず必要となります。

宅急便サイズの場合は法人名、屋号、店舗名等は不要です。

※ヤフオク等にてご質問の際に、住所詳細や電話番号を記載されますと不特定多数の方に公開されるため、
 差し支えのない程度に簡略化してご記入いただくか、お電話でお問い合わせください。


※注意※
  ·弊社指定トラック便では、時間の指定が出来ません。
·送料は、商品各1点ずつにかかります。また、すべて税込価格になります。
·法人のお客様の場合は、ご希望頂いた住所(会社、工場など)でのお渡しをさせて頂きます。
·一般のお客様の場合は、ご自宅への配送は出来ません。

一般のお客様の場合、宅急便サイズの商品は玄関口までの配送可能です。

その他の商品は、原則お近くの営業所止めでの発送となりますのでご了承下さいませ。


ただし下記注意事項に該当する場合は、法人等のお客様の場合でも、
ご指定場所での引渡しが出来ませんので、ご注意下さい。

·4トン以上のトラックで伺いますので、現地の道路幅等の状況により、
納品先の前にトラックを駐停車出来ない場合がございます。
その際は、トラックの駐停車出来る場所での商品受け渡しとなります。
·商品は車上渡し(搬入なし)となり、荷降ろしの際にドライバーの手伝いはありません。
荷降ろしに十分な人数、又はフォークリフトをご準備下さい。


上記のように、配送不可となった場合、最寄の営業所止めでの発送となる可能性が御座いますので、ご了承下さい。

·必ず配達時にお立会い頂きますよう宜しくお願い致します。
お客様不在時で、商品のお渡しが出来なかった場合は別途配送料金及び商品保管料金がかかりますのでご注意ください。

個人宅への配送について
弊社指定トラック便は法人向けの配送方法です。
個人宅への配送の場合、指定外トラック便の手配となるため、別途送料が発生し割高となる場合があります。
個人宅への配送を希望の際の送料は個別でお調べいたしますので、一度お問合せ下さい。

※法人のお客様は法人名·屋号·店舗名等を必ず、ご明記ください。
法人名·屋号がない場合、個人様の取り扱いとなります。ご注意ください。

沖縄への送料については、送料表では一律100,000円としていますが、実際には別途お見積となりますので、ご注意ください。自動返信の注文確認メール後、担当者よりご連絡いたします。
離島の場合も、別途お見積となります。

店頭での直接受渡しも可能です

※必ずお電話、メールにてご連絡お願いします

メリット1、送料が掛からないのでその分お得!

 商品が大きければ大きいほど送料も高くなるのでオススメです。手数料も掛かりません。

メリット2、支払いも受け渡しも直接なので安全確実!

 運送会社によるトラブルでの破損などの心配がありません。当店営業時間内で自分の都合に合わせられます。

メリット3、入金、発送の手間が省ける!

 連絡して取りに行くだけなので面倒な手続きを丸ごと飛ばせます。

ご購入に際してのご注意
商品の在庫につきまして
 掲載の商品は、無限堂店頭、およびヤフオク!、Yahoo!ショッピングでも並行して販売中です。同時にご購入されるなどして、ご希望の在庫が確保できない場合もございます。
 現時点での詳しい在庫状況につきましては、お電話にてお問合せ下さい。
商品の状態につきまして
 複数在庫がある商品の傷·汚れ等は、平均的な状態の写真を掲載しています。写真と違う場所に傷·汚れ等が入った商品が届く可能性もございます。
また、現在庫が1点の商品につきましても、過去に2点以上入荷があった場合は同様となりますので予めご了承ください。

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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『岩谷堂箪笥の名工が手掛けた逸品 新品展示品 アレルセ小箪笥 鏡付き③』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、LOUIS VUITTON セーター カットソー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美品docomo◆◇ iPhone 6 Plus 128GB 白ロム◇◆ドコモ

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

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∟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ワールドダイブ ドライスーツ レディース 3.5mm厚【抗菌防臭素材】171cm51kg24cm(美品) 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 : ★動作確認済み★マルゼンベーカーシェフコンベクションオーブンMBCO-04★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

70'S- ミッキーマウス ビンテージ 吊り下げ照明 店舗什器 2*HE1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(☆オルゴナイト☆)、「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:L'AUTRE CHOSE - L'AUTRE CHOSE ロートレショーズ ロングブーツ 37中古厨房 ニチワ ピザオーブン NPO-3N 電気オーブン 560×590×420 /20K1615Z

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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