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日本に フィルム一眼レフカメラ 167MT ▼CONTAX Carl シャッターOK 説明書/バッテリーホルダーP-5/FU-4付 T* F3.5-4.5 28-70mm Vario-Sonnar Zeiss コンタックス
日本に フィルム一眼レフカメラ 167MT ▼CONTAX Carl シャッターOK 説明書/バッテリーホルダーP-5/FU-4付 T* F3.5-4.5 28-70mm Vario-Sonnar Zeiss コンタックス
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5,435円 8,361円
カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
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  • フィルムカメラ
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  • コンタックス
メーカー·ブランド
  • コンタックス
状態
  • やや傷や汚れあり

▼CONTAX 167MT フィルム一眼レフカメラ Carl Zeiss Vario-Sonnar 28-70mm F3.5-4.5 T* 説明書/バッテリーホルダーP-5/FU-4付属

商品説明
ご覧頂きありがとうございます。

▼CONTAX 167MT フィルム一眼レフカメラ Carl Zeiss Vario-Sonnar 28-70mm F3.5-4.5 T* 説明書/バッテリーホルダーP-5/FU-4付属のご紹介です。

カメラ·レンズ類の入札に際し、必ず注意事項をご一読ください。

■メーカー
CONTAX コンタックス

■モデル、スペック
CONTAX 167MT
no.064308

Carl Zeiss Vario-Sonnar 28-70mm F3.5-4.5 T*
No.8449552

■付属品
説明書
バッテリーホルダー P-5
フォーカシングスクリーン FU-4
レンズキャップ

■コンディション
電池を入れてシャッターが切れることのみ確認済ですが精度は不明です。
※電池は付属いたしておりません。

レンズ内は目視で確認する限りクモリやカビは見受けられませんが
僅かな塵の混入はあるものとお考えください。

外観には、目だつ破損は見受けられませんが、使用に伴う汚れ·すれ·小傷がございます。

説明書には傷みがございます。

※実際にフィルムを入れて試写等は行っておりませんので、目視のみの判断となります。ご理解の上入札をお願い致します。

記載事項以外は検品しておりませんのでご了承ください。

知識不足により思わぬ破損や劣化を見落としている可能性もございます。 画像をよくご確認いただき、ご納得頂いてからの入札をお願い致します。

■発送
発送は岡山県よりヤマト宅急便80サイズでお届けいたします。
※発送方法は当方指定の配送方法に限らせていただきます。
※梱包後のサイズとなりますので商品サイズより大き目の設定となります。予めご了承ください。


岡山市内から発送の商品に関しましては平日のみの発送とさせていただきます。
基本的に土日祝日での発送は行いませんので、お急ぎの方はお早目のご決済をお願い致します。
注意事項


★ご落札後の流れ

■商品落札後、オーダーフォーム入力をご案内するメールが自動送信されますので、必ずご確認の上、速やかにご入力下さいますようお願い致します。ご入力頂けない場合、送料含むお支払金額のご連絡·商品の発送ができません。

■携帯メールアドレスの場合、メールが届かない恐れがあります。
ご登録のメールアドレスが、現在確認ができるかどうか今一度ご確認ください。
また、稀に迷惑メールに振り分けられる場合がございますので、お手数ですがそちらもご確認ください。

■同梱発送は、同IDで落札されたもののみ対応致します。
※条件として、同梱後サイズが宅急便で送れるサイズ(160サイズ未満)のもの、一人で持てる重さのものと致します。
 当社基準にはなりますが、同梱によって運送中の事故に至るリスクがあると判断したものに関してはお断りする場合がございます。予めご了承ください。

■当店からのご連絡が確認できない場合は、連絡掲示板にご連絡いただくか、お電話ください。お電話の場合営業時間は11:00-1900となっておりますのでご注意ください。

■落札後のキャンセルの場合、キャンセル料としまして落札金額の20%を頂きますので予めご了承下さい。

■商品の取り置きは落札日より1週間となります。一週間以内にご連絡·またはご入金をいただけなかった場合、落札者都合にて削除となります。
自動的にヤフオク側から【非常に悪い】の評価がつきますので、予めご了承ください。

■勝手ながら当店から落札者様への評価はご依頼のある方のみとさせていただいております。オーダーフォーム備考欄にご記入ください。
評価からのご連絡は確認が漏れる場合、遅れる場合がありますので、ご協力お願いいたします。

★商品全般

■お使いのモニター、スマートフォンのメーカー、設定、環境で色合いに差が出る場合があります。ご了承ください。

■タイトル、説明文中の美品等のコンディションを示す表記は出品者の主観となりますので、特に神経質な方や完品をお求めの方のご入札はご遠慮ください。

■弊社営業時間は11:00-19:00となります。営業時間内の質問はなるべくお答えいたしますが、回答までお時間いただく場合ございます。
オークション終了間際のご質問は、回答が間に合いません。特に入札取り消しのご依頼は間に合わない場合一切責任が取れませんので、お早めにお願いいたします。

★出品商品について

■目視での確認となりますので、レンズ内の微細な塵、僅かなスレ、小傷等ご紹介が漏れる可能性がございます。また、カメラでは撮影しづらい傷等ある場合はコンディション欄に文章にて記載いたします。小傷の多い商品に関しましては、代表的な箇所の抜粋となる場合もありますので予めご了承ください。

■フィルムカメラの動作確認につきましては、実際にフィルムを使用して撮影までは出来ませんので、フィルムの巻上げ、シャッターが切れるか、タイマーが動くか等簡単な動作確認とご理解ください。

■AFレンズに関しましては、可能な限り対応マウントにてAF動作確認しております。※古いレンズの場合お手元のボディがレンズに対応しているかご確認の上でご入札ください。

■ピントチェックまでは出来ておりませんので、ズレがあった場合は落札者様のご負担で調整をお願いいたします。

★保証、返品、返金について

■個人的な主観に基づく返品はお受けできません。例)巻き上げやヘリコイドの重い軽いなどの感触、音、匂い

■商品の保証はお届け予定日より1週間となります。期間内に万が一不具合があった場合は返品を確認後、ご返金いたします。※お届けに遅延が発生した場合に限り受取日といたしますが、ご連絡いただけていない場合は対象外となりますので、ご注意ください。

■ジャンク、ジャンク扱いの商品に関しましては保証の対象外となりますので、返品はお受けできません。また、難有り、現状渡し、コンディション欄に明記のある不具合での返品もお受けできませんので、ご確認の上でご入札ください。
発送詳細

[北海道] 2030円 (北海道)
[北東北] 1590円 (青森、岩手、秋田)
[南東北] 1590円 (山形、宮城、福島)
[ 関東 ] 1370円 (茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨)
[ 信越 ] 1370円 (新潟、長野)
[ 中部 ] 1260円 (静岡、愛知、岐阜、三重)
[ 北陸 ] 1260円 (富山、石川、福井)
[ 関西 ] 1150円 (滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)
[ 中国 ] 1150円 (鳥取、岡山、島根、広島、山口)
[ 四国 ] 1150円 (香川、徳島、愛媛、高知)
[ 九州 ] 1150円 (福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島)
[ 沖縄 ] 1920円 (沖縄)

発送方法は本文説明欄に記載しております。

地域によってはクロネコヤマト宅急便で対応できない地域もありますのでご質問よりご確認下さい。

分解·組み立て作業は落札者様にてお願い致します。

配送先が離島のお客様はあらかじめご連絡お願いいたします。
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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日本に フィルム一眼レフカメラ 167MT ▼CONTAX Carl シャッターOK 説明書/バッテリーホルダーP-5/FU-4付 T* F3.5-4.5 28-70mm Vario-Sonnar Zeiss コンタックス

日本に フィルム一眼レフカメラ 167MT ▼CONTAX Carl シャッターOK 説明書/バッテリーホルダーP-5/FU-4付 T* F3.5-4.5 28-70mm Vario-Sonnar Zeiss コンタックス

日本に フィルム一眼レフカメラ 167MT ▼CONTAX Carl シャッターOK 説明書/バッテリーホルダーP-5/FU-4付 T* F3.5-4.5 28-70mm Vario-Sonnar Zeiss コンタックス

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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コンタックス Contax 167MT 35mm 一眼レフ フィルム カメラ バッテリーホルダー P-5 936051

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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『HELMUT LANG ヘルムートラング カジュアルジャケット レディース 中古』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、【FENDI】ホワイトレザーミニバッグ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adidas Yeezy Boost 350 V2 Semi Frozen Yellow セミフローズン

∟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◆BALENCIAGA◆オーバーサイズシングルブレストツイルジャケット 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 : ★極上美品★安心初期不良対応★ CONTAX コンタックス RTS GOLD Carl Zeiss Planar 50mm f1.4 限定品 フィルムカメラ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 : 【BOTTEGA】コート ウォッシュドストレッチのナイロン「清 天然水晶 手彫り 松下望月擺件」極細工 擺件 古賞物 中国古美術 旧蔵出

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 : アンティーク カメラ★コンタフレックスⅡ カールツァイスF2.8

■金融

【VERSACE】バロッコ風モザイクジャケット ブラック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(ICB - 【ICB】カーディガン)、「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。

BUFFALO 11ac(Draft) 1300プラス450Mbps 無線LAN親機 WZR-1750DHP2 劇速wi-fi


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:EmiriaWiz - EmiriaWiz マリアケントツイードワンピース M エミリアウィズ(L3162) コンタックス CONTAX 167MT + YASHICA LENS 100mm 1:4 A0002407 現状品

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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