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驚きの価格が実現! LOUISVUITTON ルイヴィトン エピ ジッピーコインパース M60720 コクリコ コインケース エピライン
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19,250円 35,000円
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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • ルイ·ヴィトン
  • 服飾小物
  • 男性用財布
  • エピライン
メーカー·ブランド
  • LOUIS VUITTON
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
◇商品説明◇
ブランド名LOUISVUITTON
ルイヴィトン
説明大胆なグレインと鮮やかなカラーが魅力の「ジッピー·コインパース」。ルイ·ヴィトンを象徴するエピ·レザーで仕上げたコンパクトなデザインと、ファスナー開閉式の機能性が特徴です。紙幣やクレジットカード、小銭を収納できる実用的な財布は、日常使いに最適です。
ぜひこの機会にいかがでしょう。
商品名ジッピーコインパース
素材エピ
色/柄コクリコ品番
シリアル
M60720
SN5118
サイズ11.0 x 8.5 x 2.0 cm
(幅 x 高さ x マチ)
仕様素材:エピ·レザー(皮革の種類:牛革)
ライニング:レザー(皮革の種類:牛革)金具(色:ゴールド)
ファスナー開閉式
まち付きコンパートメントx2
内フラットポケットx2
名刺用ポケット
カード用ポケットx4
ランク5定価
状態ファスナーの両サイドのナイロン部分に僅かに薄汚れが見受けられます。金具部分の小キズ、汚れ等も見受けられます。エピレザーぶぶんの小キズも見受けられます。若干の角擦れも見受けられます。内側部分、カード入れ部分に僅かに使用跡がございますが、比較的綺麗な状態です。まだまだご使用していただける商品です。
※詳しくは写真をご確認くださいませ
付属品箱 保存袋 紙タグ 冊子
※平置き採寸です。若干の誤差はお許しくださいませ

◇コンディション評価表◇
10新品、未使用品で購入されたばかりの商品です。  
未使用ですが展示、保管期間があります。
数回の使用はありますが使用感のないきれいな商品です
全体的にきれいな商品です。
きれいな商品です
普通に使える商品です
使用感のある商品ですが、使用には差し支えありません
かなり使用感のある商品ですが、使用できます。
お直しが必要な箇所がございます。※美品の場合有
お取扱してございません。
※当店の評価基準となります

評価には個人差が生じますので、疑問点などございましたら
必ず入札前に質問欄でご確認いただき、ご納得された上での
ご入札を、お願い申し上げます。

中古品にご理解のある方のご入札をお待ち申し上げます。

未使用品と表記してあるものも店頭保管をしてございます。
完璧な商品をお求めの方はご入札をお控えください。
※ルイヴィトン新品商品に関しましては箱内にて保管してございます。

また出品しております商品は
実店舗にて並行販売しております。


在庫の管理には細心の注意をはらっておりますが、
売り違いによりご注文頂いた商品が
実際には売り切れという場合がございます。
予めご了承いただきますようお願い申し上げます。

◇商品の同梱について◇
複数のお品物をご落札いただいた場合で同梱希望の際は
その旨ご連絡を頂ければご要望に応じます。
その際発送サイズが大きくなり、送料が変更になることがございます。
ご連絡ない場合、オークションごとの発送となります。
予めご了承くださいます様、お願い申し上げます。


◇支払方法◇

·ヤフーかんたん決済
·ゆうちょ銀行
·ジャパンネット銀行
·現金書留

·代金引換(ゆうパック·ヤマト運輸·佐川急便)
※別途手数料がかかります

代引きの場合 各社手数料
ゆうパック…一律265円

ヤマト運輸·佐川急便e-コレクト↓
1万円未満330円
1万円以上 3万円未満440円
3万円以上10万円未満660円
10万円以上30万円まで1100円

※手数料は、税込です。

※160cm以上の大きな荷物は佐川急便で発送いたします。
代金引換を選択される際は運送会社は指定されます。


☆お手持ちのクレジットカードでお支払いされたい方は
↓↓
·



☆クレジットカードをお持ちでなくローンでお支払いされたい方は
↓↓
·



落札後オーダーフォームよりご希望のお支払方法をご連絡下さい。


こちらで確認後、速やかにお品物を送らせていただきます。
恐れ入りますがお振込み手数料、書留送料、代引手数料はご負担下さい。
また、お支払いはオークション終了後5日以内にお願いいたします。

◇発送方法◇
※ヤフーかんたん決済及び現金書留·銀行振り込みを選択された方は下記3社から選択できます。
お客様が落札されました商品は 60㎝ のお荷物になります。
こちらの商品は

ゆうパック又は、ヤマト運輸、佐川急便
での発送を予定しています。


送料について

(送料一覧)

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※30万以上の高級品に関してのセキュリティ料は当店が負担いたします。

小さなお荷物は…


※梱包費含む
クリックポストはポストへのお届けとなります。
時間指定·代金引換不可、補償なし
重さ1kgまで
長辺34cm以下 短辺25cm以下 厚さ3cm以下



※クリックポストでの発送の場合、
厚みを出さない様、簡易包装となります
予めご了承いただきます様、お願い申し上げます。


また、梱包前に送料を算出しております。
その為実際の送料との差異が発生しましても
過不足分については返金·徴収はいたしませんのでご了承ください。



◇コメント◇

ご覧いただきありがとうございます。
静岡県静岡市の「株式会社 ますや」の出品です。

古物商及び質屋 静岡県公安委員会認可店


当店は買い取り、および質流れした商品を扱っております。
中古品が主ですが、中でも程度の良いものを選んで出品しております。
状態をできる限り分かりやすくお伝えするようしておりますが、
疑問点などございましたら、質問欄よりお願いいたします。
営業日の都合上、すぐにお返事できない場合がございます

*日曜日、祭日、17日、27日はお休みさせていただきます。

尚、コピー品はございませんので、ご安心してお買い求め下さい。

お客様のご都合による返品やキャンセルは受け付けておりません。
どうぞよろしくお願い致します。



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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『茶碗 佐藤和次作 鼠志野 橋姫文 茶碗 (共箱) S-512』には、以下のように記載されています。


LOUIS VUITTON ルイヴィトン 財布 15000132

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、美品!JAMES RIZZIジェ-ムスリジィ作品“CELEBRATION TIME IS NOW“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

■教師なし学習小林東五 展図録 ★価格表付 ★ 平成6年11月 開催 ★

∟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紙子の装丁本 寿岳文章「書物」1987、タングラム発行 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 : 即決価格・送料無料【中古/質屋】ルイヴィトン LouisVuitton LV ジッピーウォレット M61857 エピ ラウンドジップ長財布 ノワール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。

URL : SEIKO - SEIKO ブライツ クロノ ソーラーウォッチ

■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 : ◇正規品◇新型・2018製・超極美品◇LOUISVUITTON◇ジッピーウォレット◇アンデイゴブルー◇クリーム◇ルイヴィトン◇長財布◇付属品有◇

■金融

★WE KS8636 セレン整流器の半波用 未使用 チェックテスト済み 2個です★茶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(CITIZEN - 【新品】CITIZEN 腕時計 xC エコ・ドライブ)、「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:Ron Herman - 清様専用★新ブランドebureのオールインワン★ロンハーマンで購入LOUIS VUITTON ルイヴィトン M62289 ポルトフォイユ・マルコNM エピ 二つ折り財布(小銭入れあり) エピレザー メンズ 中古品

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。


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