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カテゴリ
  • ファッション
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  • Lサイズ
サイズ
  • メンズ
  • L
状態
  • 目立った傷や汚れなし
★商品詳細
【アイテム名】
ヴィンテージ 70S80SKENNINGTONケニントン タイガー虎笹総柄ウッドボタン半袖アロハシャツ

【ブランド名】
KENNINGTON

【素材】
レーヨン

【サイズ表記】
L

【実寸サイズ】
肩幅…54
身丈…78
袖丈(付け根の下部分から)…12
身幅(脇部分から)…66


※単位はcmです。
※素人採寸につき多少の誤差は御了承願います。

【詳細】
ヴィンテージもの、KENNINGTONの半袖アロハシャツです。
おそらく70~80年代頃のお品で、トラなどの総柄デザインとなっています。
ボタンはウッド製です。
全体のデザインや状態は写真でご確認ください。
今では希少なアイテムですので、ぜひ。

ヴィンテージもののため使用感や経年変化などあります。大きなダメージなどはないと思います。その他伝えきれないダメージなどあるかもしれません。細部が気になる方は必ず質問してください。

※USED品のコンディションは見る方によって感じ方に違いがございます。新品状態をお探しの方や古着慣れしていない方は入札をお見送り下さい


★配送方法、お支払い方法
取引内容の詳細は落札メールに記載されていますので、よくお読みになって取引ナビにてご連絡ください。
配送方法は、ゆうパック着払い、レターパック、定形外の3種類に対応しております(アイテムの大きさによっては対応できない配送方法も場合もあります)。
定形外・レターパックは無保証です。万が一配送の際に郵便局側が紛失した場合、保証はありません。こちらからの返金もいたしかねます。また、定形外はお伝えした送料と実際にかかる送料が異なる場合があります。これは梱包の状況によりサイズが前後するためです。お伝えしていた金額を超えた場合は、超過分は当方で負担いたしますが、それより少なかった場合は送料の差額は返金できませんので、あらかじめご了承ください。


★注意事項
恐れ入りますが必ず自己紹介文の内容をお読みいただき、ご納得の上ご入札をお願いいたします。
商品に関しては一点一点目視にて確認いたしますが、大きな破れなどがある商品が入ってしまうかもしれません。
ユーズドですので神経質な方は入札をご遠慮ください。
こちらのチェックミスであれ、ノークレーム、ノーリターンでお願い致します。
いかなる場合でも返品は受け付けませんので、不明な点などがある場合は質問していただいた上で、ご納得してからご入札ください。
入札後のトラブルを避けるためですので、よろしくお願いいたします。
こちらの都合で出品を取りやめる場合もあります。

また、すべての作業を一人で行っておりますので、同時に多数の落札があった場合などは連絡や配送が遅れる場合もございます。

ほかにもたくさんの商品を出品していますので、ぜひご覧ください。

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5/ 5stars
一般的に脇役のヘーゼルナッツですが、無塩でナッツ本来の味わいが楽しめ、認識を新たにしました。量的にもお得感があり、また購入したい思います。
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5/ 5stars
ローストのヘーゼルナッツ。 どこにでもあるようで、ネットでも、割と取扱が 少ない商品です。 こちらは、容量が多いので、お値段も割安で、助かっています。 手作りチョコに入れたり、そのままいただいたり、 大好きです(^O^)/
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5/ 5stars
殻がかたく、むきにくいのが難点です。実は自然の味ですが、以外と味にコクが少なく、ヘーゼルナッツの味ってこんな味なのか、初めて知りました。
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5/ 5stars
とても美味しく頂きました。塩味がついていないので、生ヘーゼルナッツの素材そのものの味を堪能できました。また是非買いたいです。
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5/ 5stars
おいしいし、安いし、量もちょうど良くて満足です。
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2/ 5stars
香ばしくておいしかったです。説明にもありましたが、殻を割るとたまに貧弱なナッツだったりしました。殻無の方が確実においしいナッツにありつけるので、殻無の方がいいかも。沢山一度に食べ過ぎる人は殻を剥く時間がかかるので殻付はいいかも。
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5/ 5stars
こちらのお店でヘーゼルナッツを購入してから病み付きです。 ところが、今回は1つしか在庫がなくて、買いだめできず、残念でした。 でもまた購入します。
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5/ 5stars
ヘーゼルナッツの焼き菓子が大好きなので、送料込みでお安く購入できて、とてもうれしいです。 粒ぞろいで、粉々にするには、ちょっと惜しい気もしますが……。FDを使用して、色々な焼き菓子作りを楽しみたいと思います。 賞味期限の内には、ちょっと使い切れそうもないので、冷凍保存するつもりです。
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5/ 5stars
イチジクの同梱で注文しました。今回はジャイアントコーンの塩と辛子マヨとコンポタ更にヘーゼルナッツをお願いしました。 ヘーゼルナッツはミックスナッツに少しだけ紛れ込んでいるのを食べる程度で、今ひとつ味がよく分かりませんでした。今回非常に楽しみにして注文させていただきました。結果は、『こんな味だったんだ』って感じです。勿論、不味くはないですが、マカダミアの殻付きの方が好みです。いい経験をさせていただきました、有難うございます。
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5/ 5stars
ローチョコに興味があったので、初めて購入しました。 普通のチョコに比べて油脂感がなくおいしかったです。 でも、甘味に使われているアガベシロップを何気なく調べたら、身体にあまり良くないという記事がたくさんありました。 不安なので、−2。
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5/ 5stars
ナッツは体にいいと思うので、無塩のものを選びました。毎日すこしづついただきたいです。食べ過ぎに注意してまたなくなったら購入したいです。
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5/ 5stars
味は好みによるかな〜?チョコレートの中に入っているのとはちょっと違った印象です。殻を取るのが面倒くさいです。
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5/ 5stars
前にも購入しています。香ばしくておいしかったです。ナッツの中で糖質が一番低いので購入しました。
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5/ 5stars
ナッツ類はからだにいいと聞いておやつ用に購入。マカダミアをずっと食べていてこれは初チャレンジです。楽しみ
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5/ 5stars
殻つきのヘーゼルナッツを頼んだのは食べ過ぎないように、と考えての事でしたが、無駄でした。美味しくってパクパク食べてます。
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2/ 5stars
形が大きくとてもきれいなナッツでした これが自然な甘さなのかなとおもうくらいに甘かったです

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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『グッチ 長財布 GGスプリーム 410102 ベージュ/ブラック ゴールド金具』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、抜刀娘 凛スタジャン◆抜刀娘 ネイビーLサイズ 224046 和柄 和風 刺繍 スタジアムジャンパー アワードジャケット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16aw Supreme UNDERCOVER Anatomy Tee Mサイズ シュプリーム アンダーカバー 解剖学 Tシャツ 半袖 ブラック 黒 未使用

∟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シュプリーム SUPREME 21SS Pucci Box Logo Tee サイズ:L プッチボックスロゴTシャツ 中古 OM10 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(新品 定価13200 adidas 中綿ジャケット L 黒 白 ブラック ホワイト 3本ライン アディダス オリジナルス トレフォイル)、「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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