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人気が高い ★全メーカーノート ★送料無料★ 新品液晶交換12,000~ 13インチ~
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7,200円 12,000円
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カテゴリ
  • コンピュータ
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  • ノートブック、ノートパソコン
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  • 13インチ~
メーカー·ブランド
  • デル
状態
  • 未使用
ノートパソコンの液晶関係の交換をお引受致します。
液晶の修理をメーカーへお願いしますと3万円~8万円の交換費がかかります。
特に安い液晶修理店でも、1.5万円位から3万円以上致します。
お見積や診断するだけで、2,000円請求される所も希では有りません。
当店では、技術料や調整費用、事務費用は、頂きません。 格安でご対応致します。
 
沖縄、離島を除く、全国送料無料です! 前払い! (液晶交換は、前払いとします。)
 
★落札後、修理前に絶対にご入金しないで下さい。★ 修理作業ですので、修理内容により価格が変わります。
パソコンをお送り頂いてから海外から液晶を入手する為、かんたん決済の期限の7日に間に合いませんので、楽天銀行のみのお振込先となりますので、ご了承願います。
 
対応機種:
全メーカーのノートパソコンのみご対応。
ディスクトップやディスクトップPCは、基本的に不可。
画面サイズは20インチ未満のみご対応。
 
上記パソコンのみ御対応致しますが、一部の機種について、お断りする場合が有ります。
 
対応症状:
画面の割れ、ヒビ。
画面に縦スジ、横スジが出る。
画面に映らない部分が有る。
画面にドットの抜けが、有る。
LEDバックライトが点灯しない。
バックライトまたは、インバーターを交換しても映らない。
画面に黒く大きな点が有り、その部分が映らない。
★但し、明るい場所か、液晶にライトで照らして薄く絵や文字が見える事が前提です。
  バックライトが切れても薄く見えます。   見えない場合は、修理出来いませんので、絶対に送らないでください。
送られた場合は、診断料=5,000円お支払い頂きます。
 
お申込み方法:
①落札後、取引ナビにて、機種と症状をお知らせ下さい。
(不安な場合は、落札前に「出品者への質問」にて、質問をお願い致します。)
②交換可能かを取引ナビで返事致しますので、それをご確認後、パソコン本体とACアダプター(重要!)
宅配にてお送り下さい。 (送料は、落札者樣ご負担とします。)
※佐川急便飛脚宅配便の着払いもご利用頂けます。
料金は、中国、四国、九州方面の方は 1,000円、その他の地域は 800円です。
100サイズ、10kgまでを基準と致します。 越える場合はご相談ください。)
佐川急便のご利用方法が不明な方は、落札後にご連絡ください。
(沖縄、離島の方は、ご利用頂けません。
③当店に到着後、状態のチェックをしましてから、取引ナビにて納期価格等をご連絡致します。
④交換し、取引ナビにてご連絡後、楽天銀行(かんたん決済不可)へ、ご入金して頂きます。
 (海外発送なので、支払い期限を過ぎますので、かんたん決済の支払い期限を過ぎます)
⑤ご入金を確認後、佐川急便にて、ご発送致します。
⑥パソコンが到着後、ご確認して頂き、1週間後に特に問題無ければ、完了と致します。
その後、評価の必要な方は、ご評価してください。 評価の無い方は、ご評価致しません。 
価格:
新品液晶交換の場合 12,000円~ 液晶のグレードにより幅が有ります。
※種類により入手の納期や価格が変りますので、現品をご確認してから、ご相談後決定させて頂きます。
※種類により、入手出来ない場合や、納期が非常にかかる場合が有ります。 (当店の理由でのご返却は、無料とします。)
※新品が、入手出来ない場合は、中古品の交換をご相談させて頂きます。
※中古品の場合、キズや汚れ等有るとお考え下さい。
※中古品の場合、画面が若干暗いです。 バックライトを交換する場合、新品より安いですが、約5,000円プラスになります。
※上記ご診断後、キャンセルの場合は、診断料+送料 3,000円ご負担願います。
 
納期:
液晶は、国内では生産されていませんので、輸入品になりませので、到着後10日位のご発送を目標とします。
入手部品により、若干日数を頂く事も有りますので、ご了承願います。
その都度、ご相談させて頂きます。
それ以上、お急ぎの場合は、ご遠慮下さい。
 
送料:沖縄、離島を除く、全国送料無料です!
但し、100サイズ10Kgを越える場合は、割増分ご負担頂きます。
(沖縄方面は、若干送料をご負担頂ければ、ご対応致しますのでご連絡ください。)
 
梱包:基本的には、お客様のお送り頂いた梱包での梱包で、ご発送させて頂きます。
梱包の修復や梱包材の追加変更等は、状態をみて行わせて頂きます。
★最近、ヤマトのパソコン専用箱やこの箱に準ずる箱でも、落下や同等の衝撃で、破損する場合が有ります。
 これらの箱を使用する場合は、底を23cm程度浮く様に、新聞紙等を丸めて敷く様にお願い致します。
 
注意事項:
ご依頼前に入手が困難な場合は、お断りする場合が有ります。
ご依頼後に不良箇所が液晶以外の特定が困難な場合は、送料無料にてご返却させて頂きます。
HDのデーターは、基本的に見る事は有りませんが、突発的な不良等が起きる可能性も有りますので、重要なファイルのバックアップとログインパスワードをかけて頂く事をお願い致します。
又は、HDナシでも確認出来ますので、ご心配な方はHDを外してお送り下さい。
 
基本的に、交換部品のご返却は致しません。 当店で、処分させて頂きます。
本作業は、十分注意をして行なって作業致しますが、修理ですので多少のキズやゴミ等入る可能性は有ります。
 
液晶は、新品に代わりますが、その他の部分は中古品のままです。 部品の劣化等による故障がいつ発生してもおかしく有りません。
作業中の故意による過失以外は、部品の故障は、保証外無保証とさせて頂きます。
ご理解出来ない方、神経質な方は、ご遠慮ください。

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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。

大人気☆CHLOE☆「JUANA」ミディアムバッグ キルティング

カラ内蔵/中古/13.3型/ノートPC/Win10/新品SSD120GB/4GB/i3 M350/DELL VOSTRO 3300 MS office2019搭載

引用:即決 中古(5本) ダンロップ ゼクシオ10 テン (XXIO 10 X) アイアン 2018 (ネイビー) 6~9.P[3861CHLOE ハンドメイド刺繍 WOODY ミディアムトートバッグ リネン製

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『アルミ縞板(シマ板)3.5mm厚x350x1870 (幅x長さmm)軽トラ 荷台 デコトラ キャリー 最大1250x2500mmまで在庫あり』には、以下のように記載されています。


DELL(デル)Inspiron 13 7391コンバーチブル Core i5-10210U 1.6GHz 4コア/8GB/SSD256GB/FullHD/タッチ/Win10/OfficeHB2019/展示美品/激安

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。

Segredo Lacrado カップワイヤーブラ&セミTバック FLOR DE LOTUS

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。

★極上美品★ タムロン Tamron AF XR Di LD 28-300mm F3.5-6.3 Macro ニコンマウント レンズ 5888


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】VUITTONグラフィットTシャツ Tシャツ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北京五輪USA★【ラルフローレン】チェック柄フード付きセーター

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

■教師なし学習アウターノウン★KellySlater ロゴ入り サーフトランクス★全3色

∟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人気沸騰中!【LORETA】Soba ビキニセット送料無/国内配送 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。

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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。

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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

【派手可愛い☆】ルイヴィトン バケットハット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(VALENTINO GIGGIES ファブリックスニーカー)、「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。

木彫り インディアン アボリジニ 一点もの お面 店舗ディスプレイ バイク屋さん ハーレーダビッドソン インパクトあります。


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。

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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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