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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • キャンプ、アウトドア用品
  • クーラー、保冷器具
  • クーラーボックス
  • 30L未満
状態
  • 未使用





商品詳細

大きいクーラーボックスを1個持つより食材用とドリンク用は分けた方がいいんです!
保冷剤を入れてしまうとどうしても全部入りきらなかったりしますよね?
かといって保冷剤を減らすと冷えにくくなってしまったり、
重たいドリンクに食材が押しつぶされてしまうことも・・・

普段使ってる大型クーラーボックスにプラス1で使ったり、
完全にドリンク用・食材用で2個使ったり、
複数人で使うときも分けやすいちょうどいい大きさをご用意しました!

4人家族で一泊二日の場合は約20L × 2個が平均容量
ソロキャンプ用でたくさん詰め込んでも約20Lが平均容量
まさにどんな場面でも使い勝手がいいサイズ感です!

【収容目安】
350ml:22本
500ml:15本
2L:4本
※あくまで理論値であり、必ず収容できる本数ではありません。

【製品仕様】
容量:18.9L / 20QT
外寸:53 × 34 × 36cm(約)
内寸 : 36 × 20 × 24cm(約)
重量:約7.5kg
材質:リニアポリエチレン、ポリウレタン、ポリプロピレン、ラバー
機能:真空断熱パネル、T字ハンドル、気圧リリースボタン、取っ手、水抜き栓、スケール、ハンドル、ボトルオープナー、ロック機能

※庫内に食品が直接接触するような使い方はしないでください。 食品が早く傷むおそれがあります。必ず衛生的な容器や包装に入れた状態で保管・保存してください。

【注意事項】
以下の内容を必ずご確認ください。
※ 本製品は日本製ではありません。
※ 使用後の返品返金・交換には応じられません。必ず使用前に不良箇所が無いか確認してください。
※ 取扱説明書は付属しません。
※ 分解、改造、その他想定外の使用による事故及び損害に関しては保証いたしません。
※ 本製品のご使用は自己責任でお願い致します。
※ 本製品を使用して事故や損害が発生しましても当社では責任を負いません。
※ 輸入品の為、スレや傷が有る場合が有ります。
※ 輸入品の為、外観に仕様変更などが施される場合がございます。


支払詳細
ヤフーかんたん決済

発送詳細
宅急便:640円(北海道・沖縄・離島:+500円)
【同梱について】
ご依頼は同時 ご落札分に限り承ります。

同梱の際は各商品に記載の送料を 同梱手数料 として個別分頂いております。※複数個同時落札の場合も、数量に合わせて送料が個別に加算されます。

送料無料商品との同梱の場合でも、同梱手数料が発生いたしますのでご注意ください。

送料無料商品を複数ご購入される場合には、同梱手数料はかかりません。

※弊社姉妹店(他ID)に出品している商品とは一切同梱出来ませんので予めご了承下さい。


注意事項
適合確認につきましては、ご入札前のみ質問にて承ります。入札・落札後の適合確認は、一切お受けいたしません。
また、事前に適合確認をされていない場合の返品・交換・返金対応はお受けできかねます。

商品の発送につきましては、平日のみの発送対応となります。
当日14:00までのご入金完了確認にて発送を致します。
※土日祝日は店休日となっております。
※夏季休業、冬季休業の場合は自己紹介文にて告知いたします。

OEM商品につきましては専用品ではありますが、純正品ではありませんので、加工が必要になる場合があります。

保証期間は基本的に設けておりません。
商品到着後は機能の不具合、商品に傷・凹みなどの破損がないか即時ご確認お願いいたします。
商品到着日より1週間以内に商品不備のご連絡を頂けましたら、初期不良と判断させていただき商品交換にて対応致します。
※写真や動画を撮影していただき、商品の状況確認をさせていただく場合もございます。
商品在庫がない場合は落札代金の返金にてご対応させていただく場合もございます。
当店商品を使用して事故や損害が発生しましても当店では責任を負いません。
※※ご落札後のトラブル回避の為、上記をご理解の上、ご注文頂きます様お願い申し上げます。※※

Yahoo!かんたん決済(クレカ・ネットバンク)がご利用いただけます


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息子のサッカーの試合用に購入しました。 デザインがすごく可愛いので、試合だけでなく 普段のお買い物にも使いたいと思います。 商品もすぐ届いて大満足です。 ありがとうございました!

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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『送料無料 【人気 美品】 HERMES エルメス ビジネスバッグ エールライン グレー キャンバス』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、お洒落すぎ高品質カウハイドジャケット 抜群な質感牛革 ラペルハーレー本革ライダース コート秋冬トレンチコー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

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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

■教師なし学習リハビリ お婆さん おもしろ トレーナー スウェット トレーナー スウェット メンズ レディース かわいい 綿100% 大きいサイズ 厚手 おしゃ

∟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【定価2.3万】キャットワース CATWORTH *バレリーナパンプス 4/23*ブラック黒パテントレザーシューズ1222(sh88-2212-31)【60A32】 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 : イエティ ホッパー フリップ YETI HOPPER FLIP 18 セージブラッシュグリーン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

古着 90年代 ラッセル Russell ミシガン大学 MICIGAN カレッジスウェットシャツ トレーナー USA製 メンズL ヴィンテージ /eaa300095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(2XL024】美品 スーツセレクト 3つボタン シングルスーツ M AB4 ネイビー ストライプ ノータック 極 定番 人気 SLS1660 夏物 春夏 薄手)、「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:ISAMUKATAYAMA BACKLASH GUIDI キャメル トートバッグ イサムカタヤマ バックラッシュ 新品未使用 グイディ【Coleman】コールマン パーティースタッカー 18QT グレー 廃盤 レア 人気カラー

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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