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《京都一輝堂》【毛皮】 ミンク ファーショール L220524-44
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カテゴリ
  • ファッション
  • レディースファッション
  • コート
  • 毛皮、ファー
  • ミンク
状態
  • 目立った傷や汚れなし

 

 

商品の詳細
ブランド

サイズ

【表記】11
【実寸】身幅:約49cm 着丈:約68cm 肩幅:約40cm 袖丈:約57cm
【仕様】ケスカ2、肩パッド有り

コンディションランク

A

ランク 基準
S 未使用品(弊社の検品基準による)
SA極美品…数回使用した程度の未使用品に近い、非常に状態の良い綺麗なUSED品
A美品…使用回数が少なく、全体的に状態の良い綺麗なUSED品
AB良品・比較的良品…多少の使用感はありますが、それ以外に問題のない状態のUSED品
Bスレや汚れ等の使用感はありますが、まだまだ使用可能なUSED品
BCランクBよりも使用感の目立つUSED品
C 難あり・ジャンク品…使用に支障のきたすUSED品
コンディション
(追記事項)

※裏地に目立たない程度のネーム刺繍を取った痕がございます。

カラー

ダークブラウン

素材

ミンク

コメント ☆天然素材特有の若干の臭い、毛グセや毛の抜け落ち、色ムラがございます事をご了承下さい。
☆気に入って頂けた方は是非この機会に。
発送方法商品の発送につきましては佐川急便の元払いのみになります。
※沖縄、離島地域はゆうパック着払いで発送させて頂きます。

※上記以外(定形外発送・メール便・EXパック等)での発送は出来かねますのでご了承ください。

ご入札される前にストア情報をご覧下さい。その他の出品アイテムも是非ご覧下さい。

お取引について

★弊社はストア出品となりますので、落札金額に消費税が掛ります。
★当方の出品アイテムはすべて本物ですので、ご安心下さい。
★お使いのパソコン環境により多少色合いの異なる場合がございますので、ご了承下さい。
★付属品(シューキーパー・ハンガー等)に関しては、商品のコンディション欄に記載がない場合は付属致しません。




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マイ・オークションをごらんください

 

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《京都一輝堂》【毛皮】 ミンク ファーショール L220524-44 - by , 2023-01-12
4/ 5stars
高校生の時に買ってずっと使ってたフェリエが17年持ちました(笑)さすがに壊れたので買い替えましたが、 コスパ良すぎだし、使いやすいし、文句ないですが、 デザインが残念。消去法でシルバーを選びましたが、マットなブラックとかあると、スタイリッシュでポーチに入っててもおしゃれなのに!と思います!
毛並み極美品▼MINK ミンク 房付き 本毛皮コート ブラック 毛質艶やか・柔らか◎ - by , 2022-11-30
5/ 5stars
発送も早く、注文からすぐに届きました!! 使い心地も最高です!! ただ、電池が単4ではなく、単3だったらもっと良かったかな? 単3は他の機器でもよく使うので、買い置きがたくさん有るという個人的な理由ですが…(笑)
美品●編み込み ミンク & フォックス ファー 毛皮 軽量 ポンチョ ボレロ - by , 2023-01-10
4/ 5stars
綺麗に剃れました(^^) マスクをつける時間が長くなったからなのかマスクの所に毛がたくさん生えてきて毎度剃刀じゃ肌がとんでもない事になりそうだったので購入しました。 夜剃って保湿して寝ましたが、朝起きたら肌が荒れてる傷ついてるといったことはありませんでした。 手軽に持ち運べて、サッと剃れそうなので購入して良かったです。
ルピアン LUPIAN ハーフコート シェアード カラーミンク 毛皮 ファー アウター M-L 紫 パープル /DK ■GY06 レディース - by , 2022-11-16
5/ 5stars
注文番号:383059-20201225-00028827 音がうるさいですね・・・ 電池性のほうが静かです・・・
極美品▼MINK シェアードミンク 本毛皮コート ダークブラウン F 毛質柔らか◎ - by , 2023-01-08
3/ 5stars
パワーもありとても良かったです。(^○^)
良品☆MINK デザインミンク ヘリンボーン柄 裏地花柄刺繍入り 本毛皮コート ダークブラウン 13号 毛質艶やか・柔らか◎ - by , 2022-11-02
5/ 5stars
カバーを付けないで剃るときは問題ありません。カバーを付けて眉毛を切るのに苦労します。長めに切りたくて長めのカバーを付けると眉毛が上手く刃に入らずに切れません。短いものを付けて、さらに短い設定で切ることにしています。自分の使い方か、眉毛の生え方と伸び方が悪いかもしれませんが。
毛並み美品☆MINK ミンク 逆毛 本毛皮超ロングコート ダークブラウン(ブラックに近い) 15号 毛質艶やか・柔らか◎ - by , 2023-01-06
4/ 5stars
注文して、3日目には、手元に届きました。コンパクトで、持ち運びにも、便利出し、肌用と眉毛用に付け替えるにも、簡単で、とても良いし。肌にも、優しく良い。今までは、カミソリで、毛ぞりをしていましたが、カミソリの刃にも、まけるし、運が悪ければ肌が、少し切れる時があり苦労していました。でも、これは便利です。口コミで、音が高いとありましたが、男性の髭そりの音とあまり変わらないので、気になりません。何より、このお値段で、産毛が剃れるって、大満足です。GBT-28254
美品●MINK ミンク 本毛皮ショートコート ジャケット ブラック 11号 毛質艶やか・柔らか◎ - by , 2022-10-19
5/ 5stars
洗顔後、化粧水をしたあとに使いました。 化粧水をしてからの方が 取れていると感じました。 下から上に使うと チクチクして うぶ毛がたくさん取れているのが分かります。
◆gramorly◆本毛皮 ミンクファーコート ブラウン◆サイズ11◆ - by , 2023-01-04
4/ 5stars
代理購入なので商品についてはわかりません。
毛並み極美品▼SAGA MINK サガシェアードミンク デザイン 本毛皮コート ダークパープル F 毛質柔らか◎ - by , 2023-01-18
5/ 5stars
全く剃れないということはないですが、剃る時の振動が多すぎて、剃りにくい感じがあります。 お値段に対してのクオリティはこんなものなのかな、と。替刃がたくさんついているのはよかったです。
極美品▼SAGA MINK サガミンク 裏地花柄刺繍入り 本毛皮コート ダークブラウン 毛質艶やか・柔らか◎ - by , 2023-01-11
4/ 5stars
購入して1回使った後、3週間後に再度使ってみたら、電源が入らない状態。 電池を換えて試しても、電源が入らない。 1回しか使ってないのに故障したので、不満しかない。
パロディ palody ダークミンク シェアード ファーコート 毛皮 アウター ハーフ 13 XL 茶 ブラウン /KH ■EC レディース - by , 2023-01-16
5/ 5stars
娘の誕生日に贈りました。 とても喜んでくれました。
極美品▼EMBA エンバ MINK シェアードミンク 裏地ペイズリー柄 本毛皮コート ダークグリーン 毛質柔らか◎ - by , 2022-12-28
4/ 5stars
剃れ方もいいし使いやすく、買ってよかったです!万能(^O^)/
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5/ 5stars
安いだけで1回で壊れました。買わない方がいい。
エンバ EMBA ファーコート 毛皮コート ハーフコート アウター シルバーブルー ミンク 茶 ブラウン /ST ■GY11 レディース - by , 2022-12-14
3/ 5stars
翌日に届きました。 軽くておもちゃみたいでびっくりしましたが、性能はいいです。 マユコームは便利ですね。なかなか届かないので2mmで使ってます。
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5/ 5stars
眉剃用を使用した際、回転するところの噛み合わせが悪く動かず使えません。返品めんどくさく無駄金を使いゴミが増えました。

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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『ディズニー ★ ドナルド フード付 パーカー スウェット 2XL』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、希少美中古■LOUIS VUITTON キュイールベキア ポルトドキュマンヴェルティカル レザー 2way ハンドバッグ ルイヴィトン■1124cd22883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

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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

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∟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ルイヴィトン キーポル・バンドリエール60 モノグラム ボストンバッグ M41412 Louis Vuitton 中古 茶色 旅行かばん 旅行バッグ 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 : 極美品★メンズ用 SAGA MINK サガシェアードミンク 本毛皮コート ダークブラウン L 毛質柔らか◎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。

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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

即決!◆新品!メガバス アイバンク◆ギャンブラーブラック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(紳士着物3点セット)、「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。

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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。
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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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