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堀口恭司着用イメージ・色違いです

カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
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  • 上下セット
  • ジャージ
  • リーボック
メーカー・ブランド
  • Reebok
状態
  • 未使用
リーボック ワンシリーズ
ハイブリッドスウェット フルジップパーカー&パンツ
メンズ 上下セット

税込み定価   上:¥9339      下:¥8239      上下:¥17578

表記サイズ   Mサイズ      チェスト89~95cm・身長167~173cm・ウエスト75~81cm
カラー   カレッジネイビー

素材   上:本体/ポリエステル100%
                 切替部分/ポリエステル88%・ポリウレタン12%
                 リブ部分/ポリエステル95%・ポリウレタン5%
          下:本体/ポリエステル100%
                 切替部分/ポリエステル88%・ポリウレタン12%

未使用品

2019年 堀口恭司 着用モデル。
砂漠用の迷彩柄”デザートカモ”を採用。黒い斑点状の特徴から”チョコチップデザート”などとも呼ばれています。
サイドには目を引く赤×白のデルタのボックスロゴも配しました。
《パーカー》
防風性とストレッチ性を兼ね備えたハイブリッドスウェットのフルジップパーカー。
サイドパネルにはストレッチ素材をはめ込み運動性もサポート。
右袖には目を引く赤×白のデルタのボックスロゴも配しました。
《パンツ》
股下のガセットにはストレッチ素材をはめ込み運動性もサポート。


ご覧いただきありがとうございます。
下記注意事項となりますのでご確認の上ご入札ください。

基本的に返品交換は受けておりませんノークレームでお願いいたします。
写真の撮り方やご覧になる環境などにより、多少色やデザインの違いが出る可能性があります。
確認はしていますが、室内保存のため、たたみじわ小傷多少の汚れなどがある場合がありますがご了承ください。 
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また、イメージ画像を使用している場合がございます。

なお、発送までに入金確認から最長一週間ほどお時間をいただく場合があります。
個人出品のため消費税はかかりません。
発送は元払いとなりますので、落札金額+送料がお支払い金額になります。
送料 本州、四国 780円  
    九州、北海道 1000円
離島は別途送料がかかりますので、ご質問ください。また、落札後離島である旨お知らせください。
同梱対応しておりますが、発送先や梱包サイズで送料追加になります。
また同梱によるお取り置きは最長6日です。
落札後はなるべく『まとめて取引』のご利用をお願いいたします。
個々の連絡の場合は落札点数、品名を取引メッセージにご連絡くださいますようお願いいたします。

自己紹介欄も必ずご覧ください。
ご理解いただける方、よろしくお願いいたします。

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5/ 5stars
ジャージ自体は薄手で春秋向きです。 これを選んだ息子は大変気に入ってます。
リーボック M 定価17578円 ワンシリーズ 上下セット ブラック 堀口恭司 ハイブリッドスウェット ジャージ セットアップ - by , 2022-11-30
2/ 5stars
商品説明にはジュニアと書いてあるが 実物商品のタグにはガールズと書いてある 商品の質には満足
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5/ 5stars
子供用で、フードなしの上のジャージはあんまないからかわいい
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5/ 5stars
春から秋頃に着るのに丁度良いのではないかと思います。生地も柔らかく、デザインもとても良いので気に入っています。
Reebok リーボック 上下セット セットアップ ジャージ 試着のみ O(L程度) 黒 - by , 2023-01-08
5/ 5stars
レビューを見ておらず届いてから裏起毛と気付きました。 しっかりした作りで暖かそうです。 秋口から活躍しそうです。
リーボックブラックジャージ上下セットアップサイズOトレーニングウエア - by , 2022-11-02
5/ 5stars
身長125cm、小学2年生の娘用に140を購入しました。袖が少し長いですが、特に問題なく着られます。可愛い色使いで、気に入って着ています。裁縫もしっかりしていました。薄手の生地なので、春夏向きかなと思います。 勘違いして、上下セットのつもりで購入しましたが、上のジャージだけでした。
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5/ 5stars
価格の割に非常に質も良く、子供も格好いいと気に入りました。
Reebok リーボック ジャージ セットアップ 上下セット ハーフジップアップ 紫 M - by , 2022-10-19
5/ 5stars
チャックが大きいので子供も楽に着られそうです!サラッと着られて体育の時に使えそうです!
リーボック ハイブリッドスウェット フルジップパーカー&パンツ Mサイズ 定価17578円 ネイビー 迷彩 カモ 堀口恭司着用 上下セット - by , 2023-01-04
5/ 5stars
この時期にちょうど良く、サイズもちょうど良かったです!
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5/ 5stars
ジャージ臭?繊維臭?がします。洗濯するうちに無臭になる事を祈ります。テカテカした生地です。ワンサイズ上を購入したので着るのはまだ先になりそうですが、部屋着とかちょっとした運動とかをする時に着る予定です。
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5/ 5stars
はじめ、息子ファスナーできるかな?と思うほどかたい気がしましたが、難なく出来て着ていきました。 下も買おうかな。 普段着の羽織にも良さそう。
リーボック S 定価17578円 ワンシリーズ 上下セット ブラック 堀口恭司 ハイブリッドスウェット ジャージ セットアップ - by , 2023-01-16
2/ 5stars
薄手だけど薄すぎず,春・夏の羽織ものとして良いです。 身長152cmの息子にサイズ160で,良い感じです。
値下げ交渉承ります リーボック Reebok セットアップ ジャージ リペアあり - by , 2022-12-28
5/ 5stars
とても軽いです! 一度枯れ葉がいっぱい付いた状態で帰ってきた時は取るのが大変でしたが、、
新品 リーボック セットアップ ジャージ ブラック M/ナイキ アディダス NIKE - by , 2023-01-14
5/ 5stars
迅速な発送で助かりました。 商品も気に入りました。ピッタリだったので次回はもう少し大きめを注文します。
Reebok 90sトラックジャケット セットアップ - by , 2022-12-14
5/ 5stars
息子の冬の練習の防寒対策で 買いました。 週末土日練習で 連続で洗濯して乾くかな?って時も、 部屋干しでしっかり乾いてくれて、 うれしい商品でした。
新品 リーボック セットアップ ジャージ プーマ NIKE adidas アディダス ブラック 上下セット - by , 2023-01-12
5/ 5stars
小学生の息子用に買いました。 136cmの細身で他のジャージは140cmを 買うとウエストがぶかぶかなのですが このジャージはちょうど良く履けました。 デザインもかっこ良く子供も気に入ったようです。 上下別々のショップで買いましたが こちらでは発送が早くすぐに届きました。

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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『本鼈甲 白甲 五瓜に唐花紋細工 平打ち簪 美品』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、ナイキ NIKE 00s JORDAN ジョーダン ワンポイント ロゴ 刺繍 スウェット 180690-010 L 黒 ブラック ブランド古着ベクトル 220703/109 メン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45R アルルの手編みヒマラヤンセーター 手編み ハンドメイド セーター 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 : Reebok 90sトラックジャケット セットアップ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

イッセイミヤケ アイム メン バイアスストライプカットジャガードパッカブルコート 青M位 【メンズ】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(■【英国屋 Eikokuya 英國屋】 シングル 3ボタン段返り スーツ (メンズ) size48~50相当 グレー系 チェック柄 ★27RMS3129)、「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:ナイキ 90' 銀タグ マルチカラー ナイロンジャケット ロゴ刺繍 609 ジャケット、上着 ジャケット、上着 XL 茶 / ブラウン 無地新品 リーボック セットアップ ジャージ プーマ NIKE adidas アディダス ブラック 上下セット

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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