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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズバッグ
  • トートバッグ
状態
  • 目立った傷や汚れなし
Number536030-910
ご覧いただき、ありがとうございます。
商品は一つひとつ、HD動画を撮影していますので細部までYouTubeで確認できます。
コストパフォーマンス良く買い物をして頂けるよう、全国送料無料にて発送させて頂いております。
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■YouTube動画
ここクリック→動画ページへ!
■商品について
≪ブランド≫
マザーハウス Mother House
≪カテゴリー≫
肩掛 トート
≪製造国≫バングラデシュ
≪評価≫美品
≪コンディション≫
≪外側≫92点/100点
使用感の無さ ★★★★★ 五つ星
表面ー汚れ ★★★★★ 五つ星
表面ー擦れ ★★★★★ 五つ星
表面ー色落ち ★★★★★ 五つ星
表面ーシミ ★★★★★ 五つ星
持手ダメージ ★★★★★ 五つ星
角ダメージ ★★★★★ 五つ星
金具ダメージ ★★★★★ 五つ星

≪内側≫96点/100点
使用感の無さ ★★★★★ 五つ星
シミ等の無さ ★★★★★ 五つ星
ペン汚れ ★★★★★ 五つ星
破れ・穴 ★★★★★ 五つ星

≪注意・欠品など≫
■本体サイズとポケットについて
この商品B4サイズに対応しています。
≪高さ×横幅×奥行≫26.9 × 42.8 × 11.8(センチ)
≪持ち手&肩ひも長さ≫53.6センチ & 0センチ
≪重さ≫700g(グラム)
≪外&内ポケット数≫1箇所 &6箇所
≪外ポケット種類≫
バック/シングルポケット

≪内ポケット種類≫
標準ポケット、ジッパーポケット、モバイルポケット、ペンホルダー、
■関連リンク
≪ブランド・参考ページ≫
ここをクリック→ブランド関連ページへ!
≪詳細≫
ここをクリック→詳細ページへ!

■性能について
ヨコ長の長方形タイプで、安定性と機能性とデザイン性のバランスのいいフォルムです。通勤通学からデイリーに幅広く対応します。

≪カラー/ 色≫茶色/ブラウン
≪アウター/ 外側素材≫オールレザー 本革
≪ライニング/ 内側素材≫コットン
≪開閉システム≫オリジナルファスナー
≪バイヤーのオススメポイント≫

アパレルの一大生産地でバッグ製造が盛んなバングラデシュ製の本製品。
”知る人ぞ知る”隠れた王道アイテムとして愛用者の多いロングセラーモデルです。
ギミックが豊富で、毎日を楽しくしてくれる製品づくりに同ブランドらしさを感じます。
PCタブレットやガジェット類、充電ケーブルのみならず、出張衣類なども収納できるスタイル。”移動する仕事場”ともいえるバッグです。
エレガントなドレープデザインで日常使いからパーティーなど華やかなシーンに対応します。
長く愛用できる「銘品中の銘品」。大変オススメです。
■取引について
「購入したい!」と思ったら以下を確認ください。
1.【発送スケジュール】
配送スケジュールを公開しています。
ここをクリック→自己紹介ページへ!
2.【梱包と発送について】
①無料発送
・99.8%のお客様が無料発送を選択しています。
・出品者指定の配送方法で発送し、配送料全額を出品者が負担します。
・到着の目安(九州20時間~36時間、その他36時間~72時間)
・日付指定不可。時間指定はお客様ページからご自身でお願いしています。
・本体に負担が掛からない程度に折り込んでの梱包となります。
・到着時はクセが付いている場合があります。
②有料発送
・落札者様指定の方法で発送します。送料+梱包代金を全額負担頂きます。
・送料+梱包代300円の入金確認後の発送です。
・日本郵便・ヤマト運輸のみ対応。
・振込口座・送料は取引連絡にてお伝えします。
3.【落札前に質問をお願いします】
・過度な値下げ交渉に応対致しません。
・商品説明は紙資料などを参考にしています。
・説明の誤りは、寛容にご判断ください。
・情報の誤りは、落札前にご指摘ください。
4.【写真と動画】
・商品のYouTube動画を公開しています。
・サイズ感や雰囲気、キズや汚れが詳細に分かるかと思います。
※商品タイトルと関係ないはアイテムは付属しません。
5.【返品について】
全商品に対し返品対応を致します。
無料返品と有料返品の二種類で返品受付しています。
○無料返品→下記の場合、出品者負担での返品受付致します。
・サイズの誤差が3辺合計15cm以上あった場合
・説明文・動画・写真に掲載していない深さ5mm以上あった場合
○有料返品→出品者に瑕疵がない場合は有料で”お客様都合での返品”を受付致します。
下記①~⑥の代金を差し引いてご返金致します。
①往路分の送料(出品者→落札者) ②落札手数料(代金の8.5%) ③返金振込手数料300円
④梱包資材代300円⑤梱包手数料300円 ⑥復路分の送料(落札者→出品者)
○返品の基本事項
・写真か動画に掲載しているダメージは有料返品対象です。
・内側の状態の返品は有料返品。撮影困難のため。
・受取から24時間経過した場合、返品は受け付けません。
・24時間経過後は”ヤフー補償”を利用して修理等の依頼をヤフオク事務局にしてください。
・説明表現に関しての相違・認識差に関する返品対応不可。
・リメイク品・皮革のスレ・リサイクル素材は「キズ」の範囲ではありません。
・どちらでもない評価・マイナス評価後は、返品受付・連絡は応対いたしません。
○評価について
終了後にお客様への評価はしておりません。
取引連絡に”評価希望”とご連絡ください。速やかに評価をさせて頂きます。
出品者側に不当な評価をされた場合、同等の評価をする場合がございます。
6.【表示について】
○サイズは本体の3辺を計測し算出。
○形状によってサイズ対応しない場合があります。
以上です。
2022/10/13-①

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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『【中古】GUCCI 二つ折り財布 プチマーモント GGマーモント ピンク レザー 456126』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、Skookum ファラオコート DGRN×DBR スクーカム スタジャン ビンテージ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

■教師なし学習送料無料 新品 XXL Supreme Catwoman Tee Stone ストーン ベージュ シュプリーム キャットウーマンTシャツ

∟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新品★Lサイズ★Supreme JUNYA WATANABE COMME des GARCONS MAN Hooded Sweatshirt Royal シュプリーム フーディー パーカー ロイヤル 青 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。

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

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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(MAISON MARGIELA コットン×リネンデニムパンツ 2016AW)、「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:ジョルジオ アルマーニGIORGIO ARMANI ウールシルクストライプジャケット 紺グレー48チャップマン CHAPMAN FUJITO別注 スエード レザー トートバッグ ブラック[APD]

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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