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【激安セール】 PT-LB78 Panasonic 良品 秋葉原万世商会 @SM280 ビジネスプロジェクター 最大300インチ投影 付属品あり 283h 3000lm 本体
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6,370円 9,800円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • プロジェクター
  • 本体
状態
  • 傷や汚れあり


 

PC/Macショップ 秋葉原万世商会
JR秋葉原駅電気街改札より徒歩1分


ヤフオクID MSSKAUTO 




商品詳細情報
管理番号@SM280
保証期間ご到着後7日間
 ランプは消耗品の為 保証なし

商品状態Panasonic のプロジェクターです。
ランプの使用時間が283h
カタログ上では最大300インチまで投影可能。

目立つ傷汚れがなく、本体タッチボタン操作、
投影、リモコン操作を確認済み。
古いモデルですが、ランプは明るく、状態良好です。
詳細はWeb上の情報をご参考下さい。

--------商品状態--------
●本体には軽度な擦り傷あり
●別売りのレーザーポインター付き(KOKUYO サシ40)

※ソフトウェアのサポートなど、
 技術的なサポートは対応致しかねます

厳重梱包で発送致します。

※かんたん決済のカード承認まで時間かかるため、
即日発送ご希望の方できるだけ早めにカード決済を頂くか、コンビニ支払いや銀行ネット決済をご指定下さい。
付属品
本体
純正リモコン
レーザーポインタ
電源コード

VGAコード

※上記の物以外のその他の付属はございません
主な仕様·スペック
メーカー/機種/型番PT-LB78
メーカサイト※メーカサイト上の情報は標準仕様と
異なる場合があります。


ご注意事項 
ご入札の前に、必ずご確認下さい 
配送料落札価格の他、送料のご負担をお願い致します。
※即日発送の締め切りは17:00まで 

ヤマト宅急便での発送になります。

現在コロナの影響の為、一時お受け取りのサービスは
休止致しておりますので、ご理解の程、何卒宜しくお願い致します。


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八丁堀本社事務所
 〒104-0032
 東京都中央区八丁堀4-12-20 第一SSビル1F 3F
 電話:03-5244-9539
 年中無休
 営業時間 10:00~19:00
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店舗概要
住所:
 〒101-0021 東京都千代田区外神田1-10-11 
 東京ラジオデパート1F 万世商会 

アクセス/最寄り駅:
 JR秋葉原駅 電気街改札徒歩1分 
 JR御茶ノ水駅 聖橋口改札徒歩7分 
 東京メトロ千代田線新御茶ノ水駅 B2出口徒歩6分 
 東京メトロ日比谷線秋葉原駅 3番出口徒歩7分 

地図はこちらをクリック:
 

お問い合わせ
カスタマー窓口
電話:  03-5244-9539  11:00 ~ 18:00
メール:   00:00 ~  24:00 
返品基準
(ジャンク品を除く)初期不良期間内の故障の場合、
商品代金より、往復送料分を差し引いた金額をご返金致します。 
同じもので在庫がある場合、交換対応となります(片道送料ご負担頂きます)。
商品の発送
店頭お受取り
17:00までのご決済の確認が取れた場合、 
即日発送を行っております。 

落札後事前にご連絡頂いた場合、 
秋葉原店頭で商品お受取り頂けます。 

原則的に、ご連絡いただいた翌日以降でのお受渡しとなります。 
営業時間内(10:00-19:00)でのご来店時間帯を事前にお知らせ下さい。 
毎週月曜日·木曜日は秋葉原定休日、店頭お受け取りはできません。 大型商品(160サイズ以上)は店頭受け取りの対象外となります(配送のみ)。
ご決済方法代金前払いでお願いします(代引き発送は対応しておりません)。 
お支払いは"かんたん決済"、または"銀行振込"をご利用頂けます。 
対応可能銀行口座: ゆうちょ銀行
領収書発行領収書の発行がご必要な方は、 
落札後商品の発送前までにお申しつけ下さい。 
銀行振込以外の場合、お支払方法に応じて領収書に 
「カード決済/かんたん決済」などを記載させて頂きます 
商品発送御の発行依頼は原則的にお受けいたしません
ヤフオクの評価トラブル防止(評価不要の方が多く)の為、 
お申し出のない限り、 弊店より評価は行いません。 
評価をご希望の方は、取引ナビよりご指示下さい。
その他落札後、1週間以内にご連絡·ご入金等が無い方は、 
 をさせて頂きます。







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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。

【ロエベ】シグネチャー コイン カードホルダー (カーフ)

パナソニック Panasonic プロジェクター PT-D4000 4000ルーメン XGA ランプ使用時間 ランプ1/2047h ランプ2/2051h ■良品■■

引用:ボッテガ ゴールド750ml  6本【直営店買付】Max Mara ★ ラムレザー スリングバック モカシン

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『ナイキ シグネチャーモデル 松坂モデル 100勝記念 極美品 軟式 投手グローブ』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、日本未入荷*Closet* ペンシルドレス プリーツ ミディ丈 レッド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【YUSE:】CASHMERE UNBALANCE SHOULDER CUT CROP KNIT CARDIGAN

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

■教師なし学習直営■PRADA■Re-Nylon and Saffiano leather pet bag 三角ロゴ

∟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DELL - FullHD Core i7 DELL XPS 15 Z メモリ8GB 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 : 希少★動作確認済★ ELMO/エルモ AS-3000A スライド映写機/プロジェクター 専用ケース/電源コード付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 : CELINE◆かぎ針編みAir Pods Pro ボールケース トリオンフ刺繍激レア DVD  Frida A Film by julie Taymor フリーダ  新品未開封

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 : MONCLER DOWN JACKET (1A00161539WF 742)

■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 : ■日立 液晶プロジェクター 【CP-AW2519N】 (10)■

■金融

nano・universe - ナノユニバース ダウンジャケット サイズF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(大人もOK☆MONCLER モンクレール ニット帽 ニットキャップ)、「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:防弾少年団(BTS) - BTS 花様年華 缶バッジセットWiFiプロジェクター 4000LMスマホと直接に接続 ゲーム機など接続可 1080PフルHD対応 83

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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