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【今日の超目玉】  ★【しつけ付】山水文 紋綸子縮緬 小紋 丈156 TAJC01022風楽 仕立て上がり
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6,500円 10,000円
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カテゴリ
  • ファッション
  • 女性和服、着物
  • 小紋
  • 仕立て上がり
状態
  • 未使用










 こんにちは。「アンティークのきものと帯、古布の販売·買取 ~ 風楽 ~」です。
 当ページをご覧いただきましてありがとうございます。

 風楽の出品では“正直に”をモットーに、商品詳細(状態や難などのご説明)を下記で明瞭に記載しています。当店のオークションは、お色目などがお気に召さなかった場合などにおいて原則的に返品を承っておりますが、ご入札にあたっては下記をご一読されることをお願い申し上げます。
 (テキストリンク上部あるいは下部の風楽のロゴ画像をクリックしていただくと、Yahoo! からの確認メッセージが表示されますが、 にて当店の信用情報をご確認いただけます)


【しつけ付】山水文 紋綸子縮緬 小紋 丈156 TAJC01022風楽


お品ものについて
種別未使用保管品(仕立て上がり)
詳細 全体的な印象としては濃淡のある黒緑色や革色といった感じの地に山水の文様が染められた、紋綸子縮緬の小紋です。袷仕立てです。

 楓や梅、菊、松などの草花と東屋や太鼓橋、網干(あぼし)などの文様が深みのあるお色目です。やわらかなでなめらかなハリのある縮緬地です。

 しつけ付きの仕立て上がり未使用保管品で、しみやよごれ、褪色などのダメージも見あたらず、新品同様にきれいな状態です。

拡大画像 下記画像リンクをクリックしていただくと、Yahoo! からの確認メッセージが表示されます(リンク先は当か所店のウェブサイト上の画像ですのでご安心ください)が、全体イメージのきれいな画像をご覧になれます。
※ Yahoo! オークション上の画像では、Yahoo! オークション側で解像度(画像の表示精度)が制限されているので、大きなお品ものの表示に適しておらず、精細な画像がご覧になれません。




状態S
素材(表地)
素材(裏地)
身丈(肩から)4 尺 1 寸 2 分(156.1cm) 可能身丈出し 2 寸 0 分(7.6cm)
裄丈1 尺 6 寸 9 分(64.0cm) 可能裄丈出し +1 寸 4 分(5.3cm)
袖丈1 尺 2 寸 4 分(47.0cm) 可能袖丈出し +0 寸 9 分(3.4cm)
前巾6 寸 2 分(23.5cm) 可能前巾出し +0 寸 8 分(3.0cm)
後巾7 寸 5 分(28.4cm)
広衿
商品番号TAJC01022

ご入札について
入札 ご入札にあたっては、商品詳細、商品状態についてのご説明を必ずお目通しくださいませ。また、ご入札は、原則的に日本語でのお取引が可能な方に限らせていただきます。
落札 いったんご落札いただきますと、商品お届け以前のキャンセルは承りかねます。お届け後に返品をお申し出ください。
返品 風楽のオークション品は、お色目がお気に召さなかった場合などで返品を承ります(商品到着後 7 日間以内にお申し出ください)。ただし、送料、銀行振込手数料、代引の場合には代引手数料などはご負担ください。商品と説明の相違、誤配送などの場合にはその限りではありません。
商品 パソコンのディスプレイ上で見る商品画像は、下記の理由から色調·風合いにおいて、実物のものと差が生じる場合もございます。可能な限り実際のお品ものに近い色調に調整および状態がわかりやすいサイズで画像を掲載しておりますが、ご了承くださいませ(商品がお気に召さなかった場合は返品をお申し出ください)。
  • ディスプレイの機種、使用度、調整
  • パソコンの機種(OS、ビデオカード、接続ケーブルなど)
  • 閲覧環境(お部屋の照明、時間など)
  • 個人差(性別、体調など)
 また、商品には細心の注意を払い、検品いたしておりますが、気づかない見落としなどがまれに起こりえます。ご納得がいただけなかった場合には、返品をお申し出ください。

 商品の状態は、下記のように S/A/B/C/Dの 5 段階でご説明しております。
  • S :新品あるいは未使用品で使用感·難がありません
  • A :ほぼ新品同様で使用感がありません。難もないか、あっても画像でご説明している限りで、着用時には隠れるきわめて小さいものです。
  • B :ご説明しているとおりに若干難があるお品ですが、そのほかは全体的に良好です。
  • C :画像でご説明している部分以外にも難があるお品ですが、気にされない方であればご着用可能です。
  • D :ご着用はむずかしいお品ですが、素材などに利用できます。
価格 落札価格以外には送料のみご負担いただきます。
ご質問 商品に関するご不明な点については、ページ下部の「出品者への質問」からお気軽にお問い合わせください。可能な限り迅速に回答いたします。
お取引き ご連絡は原則的に取り引きナビにて行います。

お支払いについて
ご入金 落札価格に送料を加算したものをご入金いただきます。代金先払いとなっており、ご落札いただきますと、Yahoo! オークションからお支払い方法が記載されたメールが参ります。そちらをご覧のうえ、ご落札から 7 日以内にご入金くださいませ。
決済方法 「Yahoo! かんたん決済」がご利用になれます。

                                                 
発送について
発送日 原則的に落札代金をご入金いただいた翌日に発送いたします。当店の臨時休業日、交通機関のトラブルなど予期しない諸事情により、お届けが遅れる場合(2 ~ 3 日程度)がございますが、その場合には迅速にご連絡をいたしますのでご容赦くださいませ。
発送方法 風楽では、トラブルを避けるため、原則的に配達証明が不可能な普通郵便などでの発送は行っておりません。すべてヤマト運輸もしくは佐川急便によるお届けとなりますが、低額商品の小物などに限り、お申し出があれば配送時の紛失·破損に対する免責にご同意いただいたうえでメール便 にて発送することも可能です。
お届け日指定 ご入金予定日から 2 日以降下記の時間帯のお届けでご指定可能です。
 午前中/12~14時/14~16時/16~18時/18~20時/20~21時
複数のご落札 風楽の出品商品を複数ご落札の場合には、まとめての発送を承ります。送料節約のためにも、ぜひ複数のご落札をおすすめします。その場合の送料は、何点でもまとめて 1 点で下記の通りに計上いたします。
 ただし、最初のご落札から 7 日以内のものに限ります。
 また、 (http://www.furaku.net)でのお買いものと合わせてお送りすることも可能です(その場合はオークション落札分の送料は無料になります)。
 ご落札後、お取り引き内のご連絡でお申し出くださいませ。
送料下記の2通りの梱包発送方法からお選びいただけます。

●コンパクト梱包の場合(60サイズ)※コンパクトに梱包しますので、まれにたたみじわなどがつく場合もありますが、ご了承ください。
  • 北海道······················ 1,060 円
  • 青森/秋田/岩手······ ··········· 840 円
  • 東京を含む上記·下記以外の地域··········· 640 円
  • 京都/滋賀/奈良/和歌山/大阪/兵庫········ 740 円
  • 岡山/広島/山口/鳥取/島根············ 850 円
  • 香川/徳島/高知/愛媛··············· 950 円
  • 福岡/佐賀/長崎/熊本/大分/宮崎/鹿児島···· 1,060 円
  • 沖縄······················· 1,160 円


●通常梱包の場合(140サイズ)※専用のボックスにお入れしてきれいな状態のままお届けします。
  • 北海道······················ 2,000 円
  • 青森/秋田/岩手······ ·········· 1,680 円
  • 東京を含む上記·下記以外の地域··········1,580 円
  • 京都/滋賀/奈良/和歌山/大阪/兵庫·······1,680 円
  • 岡山/広島/山口/鳥取/島根···········1,790 円
  • 香川/徳島/高知/愛媛··············1,890 円
  • 福岡/佐賀/長崎/熊本/大分/宮崎/鹿児島···· 2,000 円
  • 沖縄······················· 3,360 円

他 ID での出品 風楽では、こちらの furaku_web のほか、下記の 2つの ID でも出品いたしておりますので、よろしければご覧くださいませ。

 
 http://openuser.auctions.yahoo.co.jp/jp/user/furaku_nami

 
 http://openuser.auctions.yahoo.co.jp/jp/user/furaku_niji

 ※お品ものの保管場所が異なるため、異なる ID 間でのご同梱はできません。あしからずご了承くださいませ。




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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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引用:関税・送料込み【VERSACE】ラ グレカ サンダルiRobot - 新品 未開封 ルンバe5 アイロボット wifi

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『S・C・W・WA(ウエスタンアームズ) COLT COMMANDER・ COMMANDER(PREMIUM EDITION)他の中古』には、以下のように記載されています。


単衣着物カジュアルコーディネート4点セット(紬着物,名古屋帯作り帯, 帯揚げ,帯締め) 身丈164.5cm(身長159.5cm~169.5cm)

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。

一度のみ着用 美品ELISABETTA FRANCHIロングドレス42

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 - ルイヴィトン M41426 キーポル 50 モノグラム ボストンバッグ ブラウン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AIiPhone - iPhone 12 2台

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HENRY BEGUELIN - [美品]アンリークイール コインケース

∟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教導の聖女 エクレシア プリズマティックシークレットレア 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。

LOUIS VUITTON◆ショルダー部分シミ有/バケットPM/ショルダーバッグ/レザー/ブラウン/FL1011/ルイヴィトン

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。

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■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 : ESSENTIALS◆パーカー/M/コットン/ブラック/192SP202000F/正面シミ有り

■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 : 小紋 美品 秀品 紬地 色紙 草花 金彩 濃紫 袷 161.5cm 66.5cm M 正絹 【中古】 ☆☆☆

■金融

JBL SOUNDGEAR BTA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(【1~3日で届く】GUCCI Link to Love ロゴ ミラー リング 指輪)、「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。

マルコ カリーユ コントロールキャミソール 75 コキールピンク 補正


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:★Salvatore Ferragamo★ キューブスニーカー♪IDnet即決♪ 小紋 花文 着物

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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