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充実の品 ◇モデルR◇タカラスタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器/レンジフード/ガスコンロ/W2510/モデルルーム展示設置品【NRT27】 システムキッチン
充実の品 ◇モデルR◇タカラスタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器/レンジフード/ガスコンロ/W2510/モデルルーム展示設置品【NRT27】 システムキッチン
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84,000円 280,000円
モデルR タカラスタンダード製 アイランドキッチン/左シンク/食洗器 , ◇モデルR◇タカラ スタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器 , ◇モデルR◇タカラ スタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器 , ◇モデルR◇タカラ スタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器 , ◇モデルR◇タカラ スタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器 , ヤフオク! -システムキッチン 左シンクの中古品・新品・未使用品一覧, ヤフオク! -システムキッチン 左シンクの中古品・新品・未使用品一覧
カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 建築材料、住宅設備
  • 内装
  • キッチン
  • システムキッチン
状態
  • 目立った傷や汚れなし
◇モデルR◇タカラスタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器/レンジフード/ガスコンロ/水栓/W2510/モデルルーム展示設置品【NRT27】

商品写真

スマホアプリからご覧の方は「商品詳細を見る」より商品詳細·発送詳細·注意事項等をご確認の上ご入札下さいますようお願い申し上げます。
商品内容
◇モデルR◇タカラスタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器/レンジフード/ガスコンロ/水栓/W2510/モデルルーム展示設置品

 ◇メーカー:タカラスタンダード
 ◇サイズ:(約))W2510×H850×D950mm
 ◇モデルルーム展示設置品
 ◇設置年:2020年

 ◇食洗器:RKW-404LPM/リンナイ/2020年
 ◇ガスコンロ(都市ガス用):TN72WV60C-1/タカラスタンダード/2020年
 ◇レンジフード:VMR-906MQL/タカラスタンダード/2020年
 ◇天板:人造大理石

※画像に写っているレンジフード左の天吊り収納も付属します。
※背面とサイドの化粧はありませんので施工が必要です。
※コンロ裏の部分は欠け込みとなっています。欠け込み部分詳細は画像にてご確認ください。
※給湯器は付属しません。
※取り外し時についた、若干のキズ、汚れ等があります。

※今回は同様の展示場からカップボード【NRT28】も出品しております。
併せてご検討されることをお勧めいたします。

※発送はチャーター便ですのでまだ積載余裕はあります。その他の商品も落札の上、混載するとチャーター料金以外の追加の送料は発生しませんので併せてご検討されることをお勧めいたします。


※ご入札·ご落札をご希望の方は、必ず以降の「モデルルーム展示品について」「発送詳細」「注意事項」をご確認の上、ご理解ご承知いただいた上でのご入札をお願いいたします。
モデルルーム展示品について
モデルルーム展示品につきまして、下記の事項を全てご確認の上、承知頂いた上でご入札ください。

◇複数落札された場合でも、商品の同梱はできません。

◇商品の取り付けや組み立て、配線等はお客様にてお願いいたします。

◇展示品として設置されていたものですので、不足パーツ等に関してはご寛容くださいますよう申し上げます。

◇取り付け用金具やビスといった消耗品の保証はできません。

◇取り付けに必要な足らない機械や部品、ビスなどは、お客様でご用意して頂きますようお願いいたします。

◇展示場からの取り外し品ですので、取扱説明書·保証書·施工図·取付ビス·取付金具は基本的に無いものとお考えください。

◇機能面や専門的な質問や問い合わせに関しましては回答できない場合があります。

◇画像に写ってある物のみの出品になります。不足品の補充等は一切行っておりません。ご注意くださいませ。

◇実用に差し支えない部分や、あまりに細かい傷などは写真に記載できない場合があります。

◇展示場より取り外しの際に、小キズ、汚れ等が付く場合があります。

◇基本的に動作の確認·補償等は行っておりません。ご注意ください。

◇商品保証等はありませんので予めご了承ください。

◇素人採寸の為、寸法に関しましての多少の誤差はご了承くださいませ。

◇表面以外の汚れに関しましては清掃いたしておりませんのでご了承くださいませ。

◇当店では商品を現状のままお渡ししており、その後のサポートなどは致しかねます。

◇神経質な方のご入札はお控え下さい。

◇自己ルールを強要される方は即、落札者の都合による削除を行います。
コンディションランク
【S】 中古極美品(使用が殆どなく、未使用品に近い極めてきれいな商品)

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コンディションランクについて

【New】 新品未開封
【SS】 新品未使用(開封品)
【S】 中古極美品(使用が殆どなく、未使用品に近い極めてきれいな商品)
【A】 中古きれい(使用回数が少なく、大変きれいな商品)
【B】 中古ふつう(通常にある程度使用された商品)
【C】 中古使い込んでいる(キズや汚れが目立つがまだまだ使える商品)
【N】 中古難アリ(付属品の欠品が多い、または一部動作しないところがある)
【J】 ジャンク(故障している商品、部品取りなどにご利用ください)


★★★免責事項

·商品の取り付けや組み立て、配線等はお客様にてお願いします。

·返品·交換のご要望はお受けできません。万一、初期動作不良の場合は商品到着後1週間以内にお申し出ください。

·1週間を超えますと、ご要望にお答え出来かねますのでご了承下さい。(現状品·ジャンク品につきましては、保障は一切いたしません)

·不足パーツやメーカーオプション品などについては事前にお客様にてご確認下さい。

·パーツや説明書について、本文中や掲載写真にない場合は付属いたしません。

·写真掲載枚数に限りがあります、実用に差し支えない部分や、細かい傷などは記載できない場合があります。

·未使用品又は新古品の場合でも、あくまでUSEDになりますので完璧な商品を求められる方、又は神経質な方の入札はお控え下さい。
発送詳細
☆こちらの商品は大型商品につき、配送方法は、チャーター便とさせて頂きます。



※詳細な送料をお問い合わせの際は、都道府県だけでなく郵便番号を併記のうえお尋ねください。

ドライバー1人ですので積み降ろしの際は、大人お2人の用意をお願い致します。
到着場所は4トン車の止めれる場所を確保願います。

お客様ご自身で運送会社を手配される場合は、オーダーフォームの備考に
「運送会社は、こちらで手配する」旨のご記入をお願いします。

☆ご注意下さい

·搬入不可によるキャンセルは受付かねます。ご入札の前に必ず搬入経路、設置場所のサイズ確認をお願い致します。

·マンションなどへ搬入する場合はエレベーターに乗りきらない、といったケースがございますのでご注意ください。

·山間遠隔地、離島の送料は別途お見積もりが必要です。

·お届けエリアやご指定日の内容などにより運送会社が変わる場合があります。

·お引き取りの場合、前日までにご予約をお願いいたします。
当日ですと対応できない場合もございますのでご了承下さい。
注意事項
※トラブルを避けるためにも、下記 注意事項のご理解をいただいての入札をお願い致します。

※初めてのヤフオク入札の方、評価:新規、またはマイナスの方は、必ず入札前に、質問欄よりお問い合わせください。
 (お問い合わせのない入札を発見した場合、お断りなく入札を取り消す場合がありますので予めご了承ください)

●当ストアの営業時間は、午前11時から午後6時までです。営業時間外のお問い合わせ等は翌営業日のご連絡となります。また年末年始、盆はお休みさせて頂きます。

●毎週日曜日は定休日の為、連絡·入金確認·発送等の対応ができません。予め御了承下さい。

●当ストアは、商品代金に消費税、送料がかかります。

●着払いの対応は出来ませんのでご了承ください。

●携帯からご覧の場合は必ずPCからもご確認下さい。

●未使用品又は新古品の場合でも、あくまでUSEDになりますので完璧な商品を求められる方、又は神経質な方の入札はお控え下さい。

●返品·交換のご要望はお受けできません。万一、初期動作不良の場合は商品到着後1週間以内にお申し出ください。1週間を超えますと、ご要望にお答え出来かねますのでご了承下さい。
 (現状品、ジャンク品につきましては、保証は出来かねます)

●梱包はリサイクル材を使用しております。梱包方法はエアクッションを巻き、外側は巻ダンボール又は、ダンボール箱(再利用)を使用します。

●落札後4日以内に連絡が取れない場合、落札者都合のキャンセル扱いとさせて頂きますのでご了承下さい。

●商品の保管に関しましては、落札後1週間以内(お申し出があった場合に限り最長2週間)となります。
 以降の保管に関しましては2週間で10000円の保管料金を申し受け致します。

●店頭渡しの商品に関しまして、ご連絡のないまま2週間以上ご来店いただけない場合は、商品の放棄とみなし、商品を処分させていただきますので予めご了承ください。

●落札後の値段交渉、発送方法変更は一切お断りいたします。

●値段交渉後の取り消し依頼はお断り致します。

●評価新規の方のご入札は質問欄よりお問い合わせ下さい。

●他、ご不明な点がございましたら質問欄よりご質問の上、ご理解の上ご入札ください。
 ご落札後のキャンセルはいかなる場合もお受けいたしません。予めご了承くださいませ。

☆上記、確認の上ご入札お願い致します。
商品保管場所·発送元
大野城倉庫
問い合わせ先
◆この商品は倉庫保管品です。倉庫の収納状況によりますが下見が可能です。

現物確認希望の場合はメール、お電話にて必ず下見可否の確認とご来店予約をお願いいたします。

リサイクルショップフルツール 大野城倉庫
〒816-0921 福岡県大野城市仲畑2-13-16 TEL/FAX 092-985-0314 info@ftcompany.net

※定休日:日曜日

株式会社F.T.Company 古物商 福岡県公安委員会認可 第90101810059
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



モデルR タカラスタンダード製 アイランドキッチン/左シンク/食洗器
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充実の品 ◇モデルR◇タカラスタンダード製 システムキッチン/左シンク/食洗器/レンジフード/ガスコンロ/W2510/モデルルーム展示設置品【NRT27】 システムキッチン

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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『テレホンカード アイドル テレカ 飯島愛 福岡市国民年金 カードショップトレジャー』には、以下のように記載されています。


【新古品】D▼展示品 タカラ システムキッチン 2020年 コンロ 食洗機 水栓 吊り棚 カウンター レンジフード ディスポーザー W2580 (30097)

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。

refle 【動作品】 SHARP シャープ AQUOS HI-VISION RECORDER デジタルハイビジョンレコーダー DV-ARW25 リモコン無し


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、【送料込み】パチスロ宇宙戦艦ヤマト2〜テレサ、愛の導き〜(山佐)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 X, SIM フリー、256GB、新品同様、キズなし

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MI☆YA☆CO プリーツノースリーブシャツ

∟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Nintendo Switch - リングフィットアドベンチャー セット 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。

▲楠廸庵▲茶道具 水指 静山作 扇面流水水指

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

KEITA MARUYAMA TOKYO PARIS - 美品 ケイタマルヤマ 刺繍 ホルターネック 椰子の木 ヤシの木刺繍 水色 ブルー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(シアリング ベースボール キャップ 【FENDI】)、「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。

5645084: 草花模様織出し袋帯


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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