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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • む/め/も
  • モンクレール
  • 男性用
  • その他
メーカー・ブランド
  • MONCLER
サイズ
  • メンズ
状態
  • 未使用
◆品名◆ 
MONCLER GENIUS PALM ANGELS DENIM PANTALONE

◆サイズ◆ 
出品サイズはオークションタイトルに記載しています。

実寸詳細
48
ウエスト幅42cm 股上31cm ヒップの付け根幅31cm 股から10cm下のわたり幅27cm 股から20cm下のわたり幅24.5cm 股下69cm 裾幅18.5cm

50
ウエスト幅43cm 股上32cm ヒップの付け根幅32cm 股から10cm下のわたり幅28.5cm 股から20cm下のわたり幅25cm 股下69.5cm 裾幅19.5cm
 
52
ウエスト幅45cm 股上32.5cm ヒップの付け根幅33.5cm 股から10cm下のわたり幅33cm 股から20cm下のわたり幅26.5cm 股下70cm 裾幅19.5cm
 
◆カラー◆
マルチカラー

◆状態◆
未使用タグ付き。

◆商品説明◆
海外モンクレール ジーニアス 正規取り扱い店購入の100%本物。
バーコードタグから本物と識別可能です。

◆ご入金期限◆
落札後2日以内(土日除く) 

◆注意事項◆ 
・偽物やコピー商品は一切取り扱っておりません。 
・出品商品は海外直営店、海外正規店、海外アウトレット、国内直営店、国内正規店買い付けによる100%本物になります。 
・個人的見解により汚れの捉え方やサイズの測り方に差が生じる場合がりますので 神経質な方や完璧な物を求める方は入札を控え下さい。 
・中古品の場合はUSEDということにご理解のある方のみご入札下さい。 
・また新品の場合でも展示品の場合もございますので、シワや少々のスレがある場合もございます。 
・掲載商品は他サイトでも並行販売しておりタイムラグにより商入札の取り消しをさせていただく場合がござます。 
・靴の日本サイズ換算表に関しましては大きめや小さめなどの主観が入りますのでサイズの捉え方が異なる場合が ございますので何センチというのはあくまでも参考程度にお考え下さい。 
・デジタルカメラにて撮影のためご使用のモニターにより実際の商品と色・質感等が若干異なる場合があります。
・画像は他サイズの物を流用しているものがございます。 
・掲載画像につきましてはモバイルサイトでは表示されない場合がございますのでPCサイトより閲覧されることをお勧めします。 
・付属品に箱があった場合でも、箱が破損していたり、箱が若干汚れている場合もあります。
・記載事項と実物のコンディションが全く異なる場合以外の返品には一切応えることができませんので 十分にお考えの上ご入札下さい。
・オークション終了後のご連絡は迅速に行いますので2日以内にご入金の方お願いします。 
・急な出張などでPC操作ができなくなることがありますので必ず自己紹介欄をご覧下さい。

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4/ 5stars
紙に包んだまま電子レンジにかけるだけとの事でしたが、脂が庫内に飛び散って掃除が大変でした。お皿に乗せたらふんわりとでもラップをかぶせた方がいいです。味はおいしいですが1切ではちょっとさみしい薄さです。お弁当にはいいかもしれません。
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5/ 5stars
チゲ鍋にいれて食べました。小ぶりですが美味しいです。
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3/ 5stars
最初、お世話になった方へのお中元…ということで注文させていただきました。でも実は自分でもとても欲しかったので再び注文しちゃいました♪ これは、贈答用自宅用、どちらにもお勧めですっ! 冷凍の漬け魚は以前から利用していましたが、解凍してからの調理が大原則。時間のないときは困りました。でもこれなら、冷凍庫から出していきなりチン☆ ストックができて、調理が手早くて、しかもウマい。 画期的です。
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5/ 5stars
はじめてのどぐろを戴きました。 脂がのっていて、美味しかったです。 味が少し濃いめでしたので、何もつけずにそのままいただきました。
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4/ 5stars
父に送りました。 とてもおいしかったよ、とのこと。 喜んでもらえました。
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5/ 5stars
とても立派なシャコが届きました。子どもたちも大好きで、ぜひまた注文したいと思います。
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4/ 5stars
前回初めて購入したのですがおいしかったのでリピートです。とても簡単で手間がかからないのでとても助かっています。もちろんお味もおいしくて我が家の一歳半の娘は喜んであっという間に一切れを完食しておかわりも催促されるほどです。 また、今回のおまけのカマはボリュームたっぷりで家族でおいしくいただきました!
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5/ 5stars
丁寧な梱包・対応も敏速・商品の質も良く、最高です。電話での対応も、親切で、選んで正解でした。オススメですよ。
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4/ 5stars
西京焼きが好きで購入しました。 まずくはなかったけれど、リピートはないです。
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5/ 5stars
とても大きなキンキでした。見ただけでテンション上がりました。 白身のお魚の干物二人で食べても満足でした。 父の誕生日祝いに送りました。 無理を聞いてもらい二日後の発送にしていただきました。 父も大変喜んでくれました。 ありがとうございました。
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4/ 5stars
本当に簡単に調理できてしかも美味しかったです。
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5/ 5stars
産直のお任せセットなので、その日の水揚げで内容が変わるとは思っていましたが、カレイばかり大小六枚送られてきたので、家族が食卓を見て無言でした。カレイの煮つけ、唐揚げ、塩焼き・・・でも味はなかなかでしたので★四つにさせていただきました。
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3/ 5stars
早々に届きました。処理も丁寧ですし、一つ一つ真空パックされて扱い易いです。のどぐろは小さめですが、身がふっくらして美味しかったです。

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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『sin 大放出!正絹 附下 付下げ訪問着 着物 反物 着尺【お値打ち特選逸品】キルト生地素材・リメイク素材 手芸素材生地にも!2605-82』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、古着 バーバリー Burberry's トレンチコート 英国製 50R メンズM /eaa209124 【SS2212】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XS-XL 人気レディース綿入りレザージャケットスキニーパンツセットお洒落お出かけファッションデザインカジュアルスタイリッシュ女性 K88 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

鼈甲に白珊瑚 さんご さんご 簪白玉 レターパックプラス可 0319G2Q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(コートエシエル Cote&Ciel バックパックメンズ BALLISTIC BLUE RHINE 青系 中古 古着 1318)、「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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