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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • ジャケット、上着
  • ダウンジャケット
  • Mサイズ
状態
  • 未使用


商品名 オールレザー ダウンベスト リアルムートンファー
ブランド名 Glitter グリッター
 カラー ブラウン(キャニオンヨーク部分はウイスキーブラウン)
素材 本牛革100% 裏地ポリエステル100% 
中綿 グースダウン90%  フェザーダウン10%
襟の部分は本物のムートンファー100% 
サイズ表示38 (Mサイズ)
商品の状態 新品

ポケットは前部分左右に各1個(合計2個)付きますが
各ポケットの中は2層になっています、それに内ポケットが1つ

この品は古着業界で品薄の為に値段だけがひとり歩きしている
アメリカの某有名ブランドの品を真似て作った品です
特徴は
肩の前後部分のキャニオンヨーク部分が
前後つなぎ目なしの1枚革で出来ています(肩部分に縫い目がありません)
この部分が非常に難しく、パターン、裁断、縫製が同じ呼吸で行われないと
ぴったりフィットしない箇所ですがよく出来ています
前部分の各ポケットが1つに見えますが実は2層になっています
襟が本物のムートンファーです
オリジナルより良質ダウンが多く入っています
サイズも日本人の体系に合う採寸がしてあり着易い
ブランドタグはヨーク部分の革を使ってあります

8個のドットボタンで開閉します

今年の冬はこれ1枚あると着こなしの主役になる事間違いなし

サイズ表示38 (Mサイズ)
肩幅 43~45 cm  身幅(脇下) 56~58cm  
後着丈 62~64cm(襟は含まず) 前着丈52~54cm

サイズの大まかな目安として体重67?位(ネルシャツ着用時)までの方用です
これは大まかな目安で正確ではありません、着方の好みにより変わります
冬物は中に着込む量に個人差がずいぶんあるということをご理解下さい

物を見る目の確かな方でしたら満足して頂ける品です
このような品はジーンズみたいに1人で何枚も持つ品ではありません、
良い品を長く着て頂く為に流行とかはあまり念頭に入れないで作ってあります
買って頂く時はかなりの金額になりますが5年あるいは10年着て頂くと安い買い物になります、
このような計算が出来る方が「買い物上手」とも言います
もちろん今流行の小さ目をピチピチで着るようなサイズではなく、長く着て頂く為に従来の採寸にしてあります
適応年齢もかなり広く着て頂けるカラー、デザインです

この品は日本全国の有名セレクトショップのOEMを作り続けている工場のオリジナルブランドです
デザインから製造まで妥協せずに、一貫して目の届く範囲で行うと事を身上とする
職人気質がセレクトショップの支持を受けています
このブランドはレザー小物からジャケットまで色々な種類の革製品を製作しています

画像は流用しています

≪お願い≫
洋服などサイズのある物の質問にはご自身の身長、体重を添えて質問頂くとアドバイスがスムーズに出来ます
(例えば、身長170cmで体重が60?ですがこのサイズで大丈夫ですか)
あるいはお手持ちの同類の品を採寸頂き比較してからお買い上げお願いします

消費税は頂いておりません、送料は全国一律料金(税込み)になります
御客様負担は『落札金額』+『送料』となります

御不明な点はQ&Aより御質問下さい
終了日には答えられない場合があります、余裕を持ってお願いします
パソコン周りにある物は即答出来ます、パソコン近くに無い物は即答出来ません

入金確認は1日1回午後4時に行います
《営業時間 PM12:00~PM4:0 0  定休日は、土曜日、日曜日、祭日》

梱包材(ダンボール箱)は原則的に再生(リ・ユース)の物を利用します
プレゼント用のラッピング等には対応しておりません

PCからは画像がもっと見られる様にしております、
携帯を御使いの方は出来ましたらそちらも御覧下さい

即日発送や翌日到着など早急な御届けには対応出来ません
原則(お買い上げから入金)1週間で御取引を終えられる様に御協力お願い致します

PC環境によって多少色合いが違う場合もありますのでご了承下さい

発送の場合コンパクトにして発送致しますからしわになることも御座います

発送方法の変更は出来ません、下記の方法に限ります
発送方法は元払い全国一律送料¥1100 です

落札後の御客様からの発送業者指定は申し訳御座いませんが断らさせて頂ます

留守の場合、配達業者の荷物の預かりは最初の配達から1週間になりますので御自身で連絡お願いします

配達の際、受取り人の受領印、あるいはサインが必要ですから完全手渡しとなります

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5/ 5stars
純正から交換ましたが、特に劇的な変化はありません。純正とどちらが好みかで選ぶ商品だと思います。
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5/ 5stars
他の店舗よりも安く買えて良かった。小さいバイクに付けたので、パワーが上がったのがすぐに感じられた。イリジウムとのコンボがオススメ!!
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5/ 5stars
本体に付いていたのが折れてしまい、仕方なく折れたまま装着していましたが、パーツとしてバラ売りしていたので助かりました。
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2/ 5stars
取り付け簡単で色も気に入ってます。ビラーゴ1100に使ってます。
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5/ 5stars
グランドアクシスに装着しました、なんとなくレスポンスの向上が体幹できてます。価格を考えればとても良い商品です、チラッと見えるオレンジのコードもグーです。耐久性がわからないので星4つです
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5/ 5stars
以前はシガーソケットでゴリラに電源供給していましたが、振動でソケットが抜けて突然電源が切れる事が有りました。接触不良の心配が無くコンパクトで設置場所にも困りません。

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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『ヨーロッパヴィンテージ ジャーマンワーク オーバーオール EXCELLENT SANFOR 48 オランダ製 /ペイント』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、レターパックプラス スノーピーク チタンシングルマグ 220(MG-141)・300(MG-142)・450(MG-143)3個 snow peak single wall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即決・送料無料◆Anlik パップテント ソロキャンプ メッシュインナー 軽量 ポール2本 収納付き ◆在庫残りわずか 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 : ダウンジャケット メンズ ダウンコート ダウン90% 軽量 メンズダウン 立襟 アウトドア 防寒 暖かい アウター 冬服 S~4XL/22ZM62https://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

ABUS 鍵 ロックアブス STEEL-O-FLEX IVERA イベーラ 7200 110cm 自転車 チェーンロック カギ 軽量 送料無料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(ESMIRADO ITALYの羊の革のハーフコート(M)!。)、「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:レディース ドレス ホルター オフショルダー カットアウトフロント ボディコンドレスWHITE LINE ホワイトライン ダウンジャケット サイズ44

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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