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魅力的な価格 キルト2点セット ベッドスプレッド 送料無料 エレガント柄 グレー ツインサイズ シングル用
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11,880円 19,800円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
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  • カバー
  • シングル用
状態
  • 未使用
VCNY Home(ヴィクトリアクラシックス)の2ピース上掛け布団(QUILTED COVERLET)セットです。

ベッドスプレッドは生活感のある布団や枕を見せないための、
ディスプレイ用(装飾用)のベッドカバー(マルチカバー)になります。

◆カラー◆
 Grey(グレー·灰色系)

 ※フチ周りのデザイン部分は色合いがメイン部分と異なる場合がございます。

◆セット内容◆
 2点(ベッドスプレッド×1、シャム(枕カバー)×1)

◆素材◆
 ポリエステル

◆日本の一般的なサイズ◆

 シングルサイズ :約150cm×210cm
 セミダブルサイズ:約175cm×210cm
 ダブルサイズ  :約190cm×210cm
 クイーンサイズ :約210cm×210cm
 キングサイズ  :約230cm×210cm

◆本品サイズ◆

 <ツインサイズ>
 ·上掛け布団(ベッドスプレッド):約203cm × 約279cm×1
 ·シャムス(枕カバー):約53cm × 約68cm×1

【サイズ選びのご参考】
 日本のシングルサイズ···ツインサイズに適合
 日本のセミダブルサイズ···フルサイズに適合
 日本のダブルサイズ···クイーンサイズに適合
 日本のクイーンサイズ···キングサイズに適合
 日本のキングサイズ···キングサイズに適合

 海外と日本のサイズに違いがございますので、
 ご自宅のベッドに合うサイズかお確かめ下さいませ。

※フチ周りのデザイン部分は色合いがメイン部分と異なる場合がございます。

◆お手入れ方法◆
 ·弱水流などの優しい回転数で洗濯して下さい。
 ·漂白剤は使用しないでください。
 ·低温度で乾燥
 ·アイロン掛け禁止
 ·洗濯機や乾燥機で自由な動きでがない場合は、大容量商用洗濯機/乾燥機を使用して下さい。

[Westland Plush Quilted 2-Piece Bedspread Set][ベッドスプレッド キルトベッドカバー2点セット][エレガント]

<以下ご了承下さい>

①取扱商品は全て正規品販売店から取り寄せた100%本物の商品ですので、どうぞご安心ください。
②ご利用のモニターの発色具合により、商品が実物と異って見える場合がございます。
③本品は海外製品です。日本と海外の文化の違いもありますので、海外製品は新品でも若干の汚れ、微かな傷、ほつれ、
デザインの色合い·サイズなど個体差がある場合もございます。
④複数店舗で運営しており、30,000品以上を買い付けた実績を活かし検品はしっかりさせて頂いておりますが、
③に記載のものもございますので、完璧な商品をお求めになるお客様や神経質なお客様は、
ご自身で手に取って確認できる店頭購入して頂くことをお勧め致します。
⑤トラブル防止の為、適宜連絡の取れないお客様、また丁寧な言葉を使わず、
高圧的な言葉をお使いのお客様や、主語がなく抽象的な言葉をお使いのお客様とのお取引は遠慮させて頂いております。
⑥日時指定は不可です。

< 特定商取引法に基づく表記 >

[販売主]
·販売責任者:甲斐 昌紀
·電話番号:050-5885-4793
 (大変恐れ入りますが、電話でのお問い合わせ対応は受付いたしておりませんので、出品者への質問からお願い致します)

[商品代金以外の必要料金]
·出品ページ内をご参照ください。

[商品代金の支払い時期]
·支払い時期:Yahoo!かんたん決済の支払い期限に準拠

[商品引渡時期]
·発送日までの日数:出品ページ内「発送日までの日数」をご参照ください。
·発送元は福岡です。発送(運送会社への引き渡し)完了後、2~4日で配達完了予定となります。
·お届け先が沖縄·北海道など遠方の場合、お届けに時間がかかる場合がございます。
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[お支払い方法]
·Yahoo!かんたん決済

[販売条件について]
·ネット通販は、お店に行かずに商品を購入できるという利点がある反面、
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·掲載している写真は、ご使用のコンピュータの環境や撮影の光加減によって、
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·お客様による不正行為あるいは不適当な行為があった場合、当方は売買契約を取消もしくは解除、
 その他適切な措置を取ることができるものとします。

[返品·交換について]
·お客様都合による返品·交換·キャンセルは受け付けておりませんので、ご了承ください。
·明らかな不良品に限り返品·交換を受付させて頂きます。

[返品特約に関する重要事項]
·お客様都合による返品·交換·キャンセルは受け付けておりませんので、ご了承ください。

以下の場合はご購入された商品の返品及び交換をお受け致します。
·ご注文の商品と異なる商品あるいは異なる数量が届けられた場合
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前項の返品及び交換は、以下のことを条件とします。
·返品及び交換される商品が未使用であること。
·商品到着後5日以内に返品及び交換のメールを当方にご連絡頂き、
 当方が返送をお願いした日より5日以内にご返品の手続きをして頂くこと。
·当方が往復の送料を負担の上、商品を返品·交換致します。

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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。

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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『■美品 1974年発売(昭和49年)!ソニー(SONY) 【ICF-5400】 スカイセンサー(Skysensor) 3バンド(FM・SW・MW)ラジオ』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、METAL BUILD ストライクシリーズセット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希少 山勝 秘密戦隊ゴレンジャー ミニカード No.284 モモ対海賊仮面 石森プロ 特撮 昭和レトロ ビンテージ

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[21030447T] 簿記の基礎 改定版 森山書店 発行者 菅田 直文【中古】

∟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NIKE◆ローカットスニーカー/29cm/ブラック/AQ3692-001/PEACEMINUSONE 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。

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■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

Salvatore Ferragamo サルヴァトーレ フェラガモ クラッチバッグ ガンチーニ レザー ブラック t17823a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(DAIKIN - ふく様専用【ダイキン】加湿空気清浄機 MCK70T-W)、「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:1LDK SELECT - DAIWA PIER39 Tech Angler's Open S/S オリーブ新品 キキララ リトルツインスターズ 敷/掛布団カバー 2点 寝具 セット

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。
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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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