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状態
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【カラー、サイズについて】

カラー、サイズは商品タイトルの末尾に記載しております。
お間違えのないようご入札ください。
カラー、サイズの変更をご希望の場合はご入金前にご連絡ください。

【商品について】

サイズ・容量【素材】ポリエステル コットン  
■カラー:ブルー
■サイズ:
S 着丈:約144cm 袖丈:約48cm 肩幅:約46cm バスト:約96cm ウエスト:約88cm ヒップ:約98cm
M 着丈:約144cm 袖丈:約48cm 肩幅:約48cm バスト:約100cm ウエスト:約92cm ヒップ:約102cm
L 着丈:約144cm 袖丈:約48cm 肩幅:約50cm バスト:約104cm ウエスト:約96cm ヒップ:約106cm
※サイズについては2-3センチの誤差があります。

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ご入金の確認が取れてから10営業日前後での発送予定となります。
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4/ 5stars
大きな胸でどうしようかと悩んで居ました。長男の結婚式に留袖を着るためです。ファスナーの無い胸を挙げて若返るとあり高めでしたが購入。グッと上がり嬉しかったのですが鎖骨辺りが平らで着物の襟もとがピシッとなりませんでした。着付けの方が晒をまいたのですが暑くて中断タオル一枚載せて着付け終了。時間がたつにつれて段々胸元がたるんできました。何か良いものがありますか?このブラに取り付けられるとよいのですが。
カレンテージ CURRENTAGE オールインワン - オレンジ レディース フルレングス ワンピース - by , 2022-11-30
5/ 5stars
母が必要だったため購入。 使い心地よく着物もきれいに着られて大満足と喜んでおりました。
ダイアグラム Diagram GRACE CONTINENTAL オールインワン サイズ36 S - 白×ブラウン×マルチ レディース フルレングス/花柄 ワンピース - by , 2023-01-10
3/ 5stars
ネットで偶然こちらの下着を知り購入してみました。私は乳がんを患っており左胸を全摘しております。乳がん専用の下着も有りますが、シリコン等で出来ている高額なパットを入れなくてはならず、私はそれが嫌で術後はずっと和装下着を着けていました。普通の和服屋さんに売っている白くて前にチャックがあるタイプです。 全く体に合わず、残っている胸は垂れてしまいますので洋服を着ても体のラインが目立たない物、首の詰まったものを選ばざるを得ませんでした。ところが、こちらの下着は全く違いました。残っている胸を綺麗に優しく包み、ピッタリしているのに全然苦しく有りません。そして何年も付けることが出来なかったレースの下着!女性として本当に嬉しかったです。胸元も普通の和服下着とは違い綺麗に開いているので洋服の首元から見えることもありません。 私と同じ、乳がんの術後の下着選びで悩んでいる方全員にお伝えしたいです!本当にお勧めです!!もちろん私はリピします! こちらの下着に出会えて良かったと心から思います。乳がんでも、胸が片方しか無くても女性であることには変わり有りません。素敵な下着を着けて気分をあげて欲しいです! スタッフの方もとても親切でした。 本当にありがとうございました!!
カオス Chaos オールインワン サイズF - ダークグレー レディース クロップド(半端丈)/ニット ワンピース - by , 2022-11-16
5/ 5stars
着物を着た時の旨が大きいと余計に太って見えるけどお安くていい買い物でした。
ポロラルフローレン POLObyRalphLauren オールインワン サイズM - ネイビー レディース フルレングス/デニム/ダメージ加工 ワンピース - by , 2023-01-08
4/ 5stars
半額セールでお得に購入できました。 普段C75で11号体型ですが、Mサイズ丁度良かったです。 胸が上下左右に流れて、伸縮性が良くさらしのように締め付け感はないので付け心地もよかったです。 少しの差で迷うなら下のサイズをおすすめします。 アンダーも全く締め付けないので、アンダーがキツく感じる事はないと思います。 小胸の方や細身の方には必要ないからなのか、合うサイズがないかもしれませんね。
kansaiO2 カンサイヤマモト 寛斎 ジャンプスーツ つなぎ S - by , 2022-11-02
5/ 5stars
箱も潰されていて開封済み、他の商品と一緒に袋に入れた商品が届いた。にも関わらず、同封のメモには開封済みの商品は返品できませんとのこと。不良品ではなかったからよかったが、不良品であっても返品できないのか?と思った。
アンスクリア INSCRIRE オールインワン サイズ36 S - ベージュ レディース フルレングス/スエード 美品 ワンピース - by , 2023-01-06
4/ 5stars
ちびデブ、食事をすると胃がボッコリ、垂れ乳、窮屈大嫌い、、、ということで一番大きいサイズをチョイスしましたが、一番内側のホックで留めても苦しくなく着用出来ました。その代わりホールドが弱く真っ平という訳にはいきませんでした。LLでも良かったのかな。質感は胸部分は柔らかいがレースなので肩部分がガサガサしてなんとなく嫌。
【定価2.9万】ヤトラ yatra *CACHE-COEUR SALOPETTE / COTTON LINEN STRIPE*オールインワン裏地付き1122(2-2211-280)【52K22】 - by , 2022-10-19
5/ 5stars
生地も柔らかく着けやすかったようで気に入りましたが、少し大きかった為ワンサイズ小さいのを買うか考えています。成人式用に購入しました。
未使用 2022 DANTON / ダントン DT-E0002 MJC STRETCH CORDUROY SALOPETTE PANTS 36 OYSTER * サロペット パンツ ワンピース - by , 2023-01-04
4/ 5stars
娘用に購入 まだ使用していませんが割と柔らかい素材感で直接肌にあたる側のファスナーも痛くならないようになっていました。
SHINZONE DENIM OVERALL シンゾーン デニム オーバーオール 34 - by , 2023-01-18
5/ 5stars
今まで着物を着る時つけたことありませんでした。いつも胸のシルエットに悩んでいました。初めてつけてびっくり!思ったより苦しくない!つければよかった!また買おうかな、と悩み中です。
リンネル掲載商品 22AW nest Robe ネストローブ [UpcycleLino] ウール 混 デニム サロペット - by , 2023-01-11
4/ 5stars
娘用に購入しました。パットは付いてないですが特に訳ありと思うところはありませんでした。
Veritecoeur ヴェリテクール コットン オーバーオール サロペット オールインワン 黒 ブラック - by , 2023-01-16
5/ 5stars
"貧乳胸ですが、洋装のブラジャーはパットがはいっていてだめと言われたので、急遽購入。Sサイズでほどよいフィットで締め付け感なく、肌ざわりもなめらかです。帯をしめたときに、ジッパー部分が肌にあたって痛いかなと心配しましたが、全然あたりませんでした。 百貨店の呉服屋で7
良好◆ENFOLD エンフォルド オールインワン サイズ38◆300CS833-2630 ネイビー レディース ノースリーブ サロペット - by , 2022-12-28
3/ 5stars
普段はD75かE70のブラをつけています。 着付け教室で必要になったので購入。 裏側にパットを入れる小さなポケットがついています。 表地は薔薇の地紋が入っていて、胸の部分は柔らかなニットの裏地がついています。 これ一枚で着るとバストトップが透けるので、着付け教室用には適しません。 ブラなのに透けると思っていなくて、ガッカリしました。 中にペラペラの黒いタンクトップを着て使っています。 ホールド具合はバッチリで、洗濯機のドライモードで洗ったあと手干ししていますが型崩れしていません。 リピートはしないと思います。
未使用品 エブール ebure 21AW フォルテツイルオールインワン サロペット ワイドパンツ 38 ライトグレージュ /CM ■OS ■SH レディース - by , 2023-01-14
5/ 5stars
値段が手ごろで惜しげなく使用できる。値段から思うと優秀。背面の幅が狭めであったりするが着用感はしっかりしているため着付けのお稽古や浴衣着用時などには適している。
Theory オールインワン/サロペット レディース セオリー 中古 古着 - by , 2022-12-14
4/ 5stars
キャミソールタイプにしようかといろいろ悩みましたが、暑がりなのでやはり使い慣れているブラタイプにしました。 現在使用しているものより、背中の長さもしっかりあり、しっかり胸が潰れます。

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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『ニューバランス BB550 WT1/PREMIUM RETRO コレクション/500番台/US9 D/27cm/PRIDE550復刻モデル/タグ・箱付き/グリーン スニーカー』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、クリスチャンディオール Christian Dior ゾディアック ZODIAC ストール マフラー ショール ロゴ 総柄 シルク混 カシミヤ混 ウール 白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

■強いAIA BATHING APE MILO KAWS TEE Tシャツ SIZE L

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ヴィンテージ アメリカ 古着 SUMMA 前開き 花柄 シルク 半袖 シャツ 緑 モスグリーン (ttu2207058) 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 : モンスター オーバーオール つなぎ ワッペン Candystripperhttps://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

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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(90's Timberland ティンバーランド パイルパーカー プルオーバー フーディ パープル 古着 vintage ヴィンテージ サイズL)、「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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